intergem 님의 블로그

강의명 : 5분빨리 퇴근하자! 파이썬 데이터 분석, 시각화, 웹 대시보드 제작하기플랫폼 : 인프런  9) 그래프 세부 요소 튜닝하기Matplotlib tick label 회전, 글씨 크기 조절tick_params 인자 사용tick_params(axis, 변경 인자)fig, ax= plt.subplots() sns.boxplot( x='company_location', y='salary_in_usd', data=df_10companies, ax=ax)ax.tick_params(axis='x', labelrotation=90)figure의 update_xaxes, update_yaxes 인자 사용fig = px.box( data_frame=df_10companies, x='company_location..

강의명 : 5분빨리 퇴근하자! 파이썬 데이터 분석, 시각화, 웹 대시보드 제작하기플랫폼 : 인프런  6) HistogramHistplot_matplotlib도수분포표를 시각화한 그래프수치형 변수의 분포를 표현bins 인자를 통해 표현할 막대의 수 조절 가능df = sns.load_dataset('tips')fig, ax = plt.subplots()sns.histplot(df, x='total_bill', ax=ax)Histplot_Seaborn수치형 변수의 분포를 표현bins 인자를 통해 표현할 막대의 수 조절 가능#bins 변수로 그래프 개수 결정df = sns.load_dataset('tips')fig, ax = plt.subplots()sns.histplot(df, x='total_bill', a..

강의명 : 5분빨리 퇴근하자! 파이썬 데이터 분석, 시각화, 웹 대시보드 제작하기플랫폼 : 인프런  3) Scatterplot (Plotly)Plotly express Scatterplot 그리기Plotly express의 scatter로 figure 변수만 명시x: X축으로 지정할 변수y: Y축으로 지정할 변수data_frame: 데이터셋width, height:figure의 크기 조절import plotly.express as pximport pandas as pddf = pd.read_csv('../datasets/global_internet_users/global_internet_users.csv')#Plotly Figure 그리기 fig = px.scatter( data_frame=df, ..

강의명 : 5분빨리 퇴근하자! 파이썬 데이터 분석, 시각화, 웹 대시보드 제작하기플랫폼 : 인프런  3) 조건을 만족하는 최대 연속 횟수 구하기예제 : 1이 몇번 연속해서 나타나는가?cumsum : 누적합mul : 곱하기diff : f(n) - f(n-1)4) 이상치를 다루는 방법이상치를 다룰 때 사용할 수 있는 메서드우선 describe, 시각화를 통해 데이터 내 이상치 유무 판단clip : 인자로 전달된 최대/최소 값보다 크거나 작은 것들을 최대/최소로 치환#clip 최대 최소 값을 특정 값으로 치환df['Weight'] = df['Weight'].clip(50,300)#치환 후 이상치 인덱스 확인print(f"최소 값 = {df['Weight'].min()}, 최댓 값 = {df['Weight']...

아직 가야할 길이 많지만,시간을 들이다보면 어느새 많이 나아질 수 있지 않을까 기대하며 강의 내용을 적었다. 노션에 정리해두어서, 사진이 그대로 복사가 되지 않는 점은 아쉽지만블로그에 한번 더 옮기면서 기억이 나는 것 같다. 파이썬을 잘 쓰게 될 날을 기대하며.  강의명 : 5분빨리 퇴근하자! 파이썬 데이터 분석, 시각화, 웹 대시보드 제작하기플랫폼 : 인프런  5) 분위수 계산을 위한 quantile 메서드quantile 메서드수치형 데이터의 분위수 반환0부터 1 사이의 분위수 값을 인자로 전달interpolation 인자에 linear, lower, higher, nearest, midpoint 전달 가능 6) 데이터 필터링을 위한 query 메서드query 메서드인자로 조건식을 나타내는 문자열을 전..

기획자로서 SQL을 사용할 줄 안다는 것이 많은 도움이 되고 있다. 데이터를 직접 분석할 때 뿐 아니라, 개발자와의 소통 과정에서도 그렇다. 최근에는 Gen Ai 활용이나 외부 데이터를 활용할 때에 SQL만으로는 해결되지 않는 과제들이 있어, 파이썬의 필요성을 강하게 느껴 공부를 시작하게 되었다. 사실 늘 파이썬을 공부하고 있었고, 실제로 공부하다가 활용하지 못해 잊어버리는 일이 많았다. 이번 기회에는 여러번 복습하면서 실무에 활용할 수 있도록 최대한 노력해보려한다.  강의명 : 5분빨리 퇴근하자! 파이썬 데이터 분석, 시각화, 웹 대시보드 제작하기플랫폼 : 인프런  1. Pandas 라이브러리 기초1) iloc, loc 매서드iloc 메서드행과 열을 숫자 인덱스로 선택iloc[행 번호, 열 번호]ex)..

1) 서평 기획자의 업무는 대부분 프로세스화 되어 있다. 기획하고, 요건을 정의하고, 기획서를 작성해서, 디자인과 개발을 요청하는 일련의 과정도 시간과 숙달이 필요한 영역이다. 그러나 이 과정은 기획자의 소양임이 분명하지만, 프로덕트를 성장시키는 것과는 무관하다. 프로덕트를 성장시키기 위해선 비즈니스 임팩트와 동시에 고객 관점을 기반으로 가설을 세우고, 그 가설을 검증하기 위한 방법도 생각해야 한다. 또 도출된 방향성이 협업하는 구성원들에게도 잘 전달될 수 있어야 한다.  저자인 김성한 PO는 쿠팡에서 로켓배송과 물류 부문의 알고리즘 개발 및 데이터 사이언스 조직을 담당했다. 암호 화폐거래소 코빗으로 이직한 후에 사장으로 승진하기까지 했다. 책을 쓴 이후로도 승승장구하여 현재는 쿠팡 플레이의 대표이다. ..

1) 서평 일을 잘 한다는 것은 무엇일까?  '의사결정이 합리적이다', '지식이 많다', '태도가 좋고 커뮤니케이션이 원활하다', '업무 처리가 빠르다', '관점이 좋다' 등 여러 가지가 떠오른다. 이런 장점들이 부각되는 선배들을 보면서 '내가 저정도 연차가 되었을 때 비슷한 퍼포먼스를 낼 수 있을까'라며 종종 가늠해보곤 한다. 그런데 대기업에 있으면서 그런 인재나 장점이 생각보다 쉽게 대체되는 것을 본다. 대부분 똑똑한 사람들이니 전임자의 기존 업무와 방식을 파악하고 모방한다. 업무 공백은 쉽게 느껴지지 않는다. 그렇다면 대체 불가능한 일잘러의 속성이 있을까?  답을 기대했다면 미안하다. 잘 모르겠다. 다만 대체 불가능한 일잘러가 되는 '과정'에 대해서라면 어느정도 뚜렷한 추론이 가능해보인다.대체 불가..

직업은 한 사람의 삶에 얼마나 많은 영향을 미칠까. 워라밸이 상식인 세상에 살고 있지만, 일터에서의 사고방식과 습관은 칼로 자르듯 퇴근 이후의 삶과 분리될 수 없다. 아니 자본주의 사회에서는 하는 일이 그 사람의 정체성이 되는 것이 오히려 자연스럽다. 그런 관점에서 본다면 나는 서비스 기획자라는 직업이 만족스럽다. 처음부터 서비스 기획자가 되고 싶었던 건 아니었다. 대학 4년 동안 일관되게 마케터가 되고 싶었고, 실제로 되었다. 마케터 역시 만족스러운 직무였다. 특히 트렌드에 밝고, 고객을 설득하기 위해 다양한 (때로는 화려한) 시도를 한다는 점에서. 그럼에도 현재가 좋은 이유는 서비스 기획이 삶을 살아가는 과정과 더 닮았다고 생각하기 때문이다. 실제로 삶의 문제들을 해결하는 과정에서 기획자로서의 경험과..