데이터와 한걸음씩

문제 출처: programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12901 코딩테스트 연습 - 2016년 2016년 1월 1일은 금요일입니다. 2016년 a월 b일은 무슨 요일일까요? 두 수 a ,b를 입력받아 2016년 a월 b일이 무슨 요일인지 리턴하는 함수, solution을 완성하세요. 요일의 이름은 일요일부터 토요일까�� programmers.co.kr 나의 풀이 date 모듈에서 date 함수와 strftime 함수를 이용함 date(2016, 1,1 ) -> datetype 으로 2016-01-01 리턴 strftime(원하는 형식) -> 앞의 날짜를 원하는 형태로 변환하여 출력 참고 문서 11.3 시간 다루기 | 파이썬 프로그래밍 입문서 (가제) 박연오가 도서출판 ..

내가 아침에 일어나서 꼭 핸드폰으로 확인하는 두가지가 있다. '오늘의 날씨' , '코로나확진자 수' 매일 아침 이 두가지를 검색하지 않고 나한테 알려줄수있다면 얼마나 좋을까? 해서 이 프로젝트를 해보았다. 오늘 다룰 것 1) 카카오톡 OpenAPI 활용하는 방법 2) Python으로 나에게 카카오톡 기본 메시지 보내보기 카카오 Open API 활용 아래 링크에 매우 자세히 나와있기 때문에, 링크만 남겨두고 내가 오류 났던 부분만 추가하려고 한다. 이 블로그 이후에 카카오 개발자 사이트가 좀 바뀐거같아서 UI가 좀 다르긴 한 점 참고! 👉🏻 카카오 개발자 사이트 바로가기 https://ai-creator.tistory.com/23 카카오 OpenAPI 활용 - 나에게 카톡 메시지 보내기 [목차] 1. 학습..

실습 구글스프레드시트 링크 참고 구글스프레드시트 링크에서 실습에 사용한 데이터와, 값을 구할 때 사용한 수식들을 확인하실 수 있습니다. 데이터 셋 1. User가 준 영화 평점들을 참고하여 각 User들의 장르 별 평균 평점 테이블 만들기 수식 예시) 조 - 코미디: 코미디 장르인 영화에 준 평점 평균 = (기생충 평점 + 정직한 후보 평점) / 2 = ( null + 3.5 ) / 1 = 3.5 -> 평점을 주지 않은 셀은 평균에 참고하지 않는다. * Cold Start 문제: 초기 데이터가 없어서 추천 해줄 수 없음 마미 - 코미디: 마미가 코미디 장르에 준 평점이 하나도 없어서 평균을 구해주지 못하는 cord start 문제가 발생했다. 이런 문제를 해결하기 위해서 마미의 평점 평균 데이터 혹은, ..

영화 리뷰 데이터 출처: https://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens GroupLens Research has collected and made available rating data sets from the MovieLens web site ( The data sets were collected over various periods of time, depending on the size of the set. … grouplens.org Table1. Movies Table2. Ratings 추후 movieId로 두 테이블을 연결할 수 있습니다. 오늘은 ratings 테이블만 사용해서 예측 모델을 만들어보겠습니다. train, test split 예측모델을..

예측 모델을 만들고나면, 그 모델이 얼마나 정확하게 예측하고 있는지 확인이 가능해야한다. RMSE (Root Mean Square Error)는 평균 제곱근 오차 라고 하며, 모델 평가지표중 하나이다. RMSE 계산해서 이해해보기 1) 데이터 셋 만들기 2) 실제 값 - 예측 값으로 에러 값 구하기 3) 에러값 제곱하기 에러에 음수가 있으므로, + 와 - 가 서로 캔슬되는것을 막기위해 제곱해준다. 4) MSE 구해주기 (제곱한 에러의 평균) 5) ROOT 씌워주기 (RMSE) - 아까 에러에서 제곱해줬으므로, 루트 씌워서 원래 스케일로 돌려준다. 6) 해석 실제 대비 예측에서 1.5정도 오차가 발생한다. Sklearn 패키지 사용해서 구하기 - mean_squared_error (실제값, 예측값)

Google Bigquery 에서 Time data를 다뤄보았습니다. EXTRACT DATE_ADD CURRENT_DATE DATE_TRUNC FORMAT_DATETIME 문제 풀이 [활용 함수] - DATATIME_TRUNC () - FORMAT_DATETIME() - EXTRACT () [참고 문서] https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/time_functions?hl=ko 표준 SQL의 시간 함수 | BigQuery | Google Cloud BigQuery는 다음 TIME 함수를 지원합니다. CURRENT_TIME CURRENT_TIME([timezone]) 설명 현재 시간을 TIME 객체로 반환합니다. 이 함수는 선택적 t..

전처리 과정중 하나로 컬럼 값이 categorical 타입일 때, 추후 편리한 연산을 위해 True or False (1 or 0) 값으로 변경해주는 것이 좋다. 하나의 컬럼안에 여러 중복 값이 있을 때 이를 유니크한 단위로 쪼개서 정리해줄 수 있는데, 아래 예시를 살펴보자 영화 데이터인데, 'genres' 컬럼을 보면, 한 컬럼안에 복수개의 장르가 들어가있는걸 볼 수 있다. 이런 데이터는 다루기 까다로우니, 전처리가 필요하다. 방법1. for 문 활용 1) unique genres 추출 2) genres unique list 활용해서 For 문으로, 각 row의 genres column에 해당 장르가 포함 되어있으면, True, 없으면 False 할당해서 새로운 컬럼 생성해줌 방법2. get_dummi..

쏟아지는 콘텐츠 속에서, 유저가 헤매지않고 원하는 콘텐츠를 적은 노력으로 발견할 수 있도록 도와 줄 수 있는것이 추천시스템이라고 생각한다. 그 추천시스템은 어떤 로직으로 만들어지는지 알아보고, 내가 사용하는 앱에서 사례를 찾아서 이해해보자. 추천 시스템 분류 1. 시나리오에 따른 분류 - 연관된 상품 추천: 아이템끼리 얼마나 연관되어 있는지 - 개인화 상품 추천: 개인의 취향에 얼마나 맞는지 2. 피드백 종류에 따른 분류 - 명시적 피드백 : 좋아요, 싫어요, 별점 등 유저가 직접 피드백한 내용 기반 - 암시적 피드백 : 시청 시간, 클릭율 등 유저 행동 기반 3. 업데이트 주기에 따른 분류 - 정적: 특정 시점까지의 데이터 기준 - 동적: 실시간 데이터 업데이트 크게 이렇게 추천시스템을 분류할 수 있다..

Checkio 문제 출처: https://py.checkio.org/mission/bigger-price/solve/ 문제 설명 dict타입을 가진 list에서 price가 높은 순서대로 limit 개수만큼 출력해라 예시) input: data, limit data = [ {"name": "bread", "price": 100}, {"name": "wine", "price": 138}, {"name": "meat", "price": 15}, {"name": "water", "price": 1} ] limit = 2 output [ {"name": "wine", "price": 138}, {"name": "bread", "price": 100} ] 내 풀이 dict를 dataframe으로 변경해서 풀어주기..

checkio 문제 참고: https://py.checkio.org/mission/beginning-zeros/solve/ 문제 설명: 숫자로만 구성된 string에서 앞에 연속된 '0'이 몇개인가? EX. '0012' -> 2개 / '1000' -> 0개 / '0300' -> 1개 내 풀이 재귀호출 사용 (재귀호출 공부한 뒤로, 이런문제는 재귀호출로 풀게된다) 참고: 2020/09/18 - 파이썬 재귀호출로 반복문 줄이기 def beginning_zeros(number: str) -> int: # your code here if len(number) == 0 or number[0] != '0': return 0 if number[0] == '0': return 1 + beginning_zeros(num..