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MMM (Marketing Mixed Modeling) 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 23.
[서평] 데이터분석가의 숫자유감 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 9.
Complete Guide to A/B Testing Design, Implementation and Pitfalls https://news.lunartech.ai/simple-and-complet-guide-to-a-b-testing-c34154d0ce5a Simple and Complete Guide to A/B TestingEnd-to-end A/B testing for your Data Science experiments for non-technical and technical specialists with examples and Python…news.lunartech.ai A/B 테스팅 설계, 구현과 함정에 대한 완벽 가이드 예제와 python 구현과 함께, 비 기술직군 과 기술직군 전문가를 위한 데이터 과학 실험에 대한 A/B 테스팅의 End-to-end A/B 테스팅은 통계학자들 사이에서 무작위 통제 실험으.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 5.
프로처럼 A/B 테스팅: 통계적 검정 선택 기법 마스터하기 https://towardsdatascience.com/a-b-testing-like-a-pro-master-the-art-of-statistical-test-selection-603eb5803586 A/B Testing Like a Pro: Master the Art of Statistical Test SelectionReal-world data can be tricky! Guide to choosing and applying the Right Statistical Test (using Python)towardsdatascience.com https://www.kaggle.com/code/tammyrotem/ab-tests-with-python/notebook AB_Tests_with_PythonExp.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 2.
How To Deploy Streamlit Application on AWS EC2 Instance | Docker https://www.youtube.com/watch?v=DflWqmppOAg 1. gitlab 에 commit 후 push 를 한다. ctrl + P : Git commit All commit 메세지 작성 ctrl + P : Git push 메인 브랜치에 push 2. EC2 접속 3. 어플리케이션 폴더로 이동 cd ds-portfolio4. gitlab 서버의 마스터 브랜치에 있는 수정된 코드를 업데이트한다. git pull 5. EC2 서버에 업데이트 된 코드를 도커 서버에 빌드한다. docker build -t udy1376/dsportfolio:latest .6. 빌드된 이미지를 확인할 수 있다. docker images -a7. 도커 서버에 패키징된 어플리케이션을 푸시한다. docker .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 14.
[Regression and Prediction] 판매에서 광고의 효과 지도학습 (Supervised Learning) 에 대한 소개 : Regression문제판매에 대한 광고 효과를 정량화 하는것은 흥미로운 응용 회귀문제이다. 광고의 다양한 채널은 신문, TV, 라디오 등등이 있다.이 케이스에서 한 회사의 광고 데이터를 살펴보고 광고의 효과를 고려해볼것이다.또한 광고의 다양한 파라미터를 고려해 보면서 판매액을 예측해 볼 것이다.데이터 정보광고 소비 관련 3가지 피쳐가 있고, 타겟 변수는 순판매액이다. 속성들은 다음과 같다.TV - TV 광고 예산을 수치화한 독립변수Radio - Radio 광고 예산을 수치화한 독립변수News - news 광고를 수치화한 독립변수Sales - 종속 변수import pandas as pdimport numpy as npimport numpy .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 7.
진짜 자기소개서 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 4.
[Unstructured Data] 고객 클러스터링 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 3.
[Regression and Prediction] 부트스트랩핑 (Bootstrapping) 부트스트래핑 이란? 부트스트래핑은 하나의 데이터 셋으로 부터 많은 시뮬레이션할 샘플들을 만들기 위해 재샘플링 하는 통계적 과정을 의미합니다. 어떻게 부트스트래핑을 수행할수 있는지? 복원 추출 방식으로 부투스트래핑을 수행할 수 있고, 각 샘플을 "Bootstrap Sample"이라 부릅니다. 복원 추출할 때, 모수로 부터 임의로 하나를 추출하고, 다시 모수 안에 넣은다음 다음 아이템을 추출합니다. 즉 각 아이템이 매번 선택될 확률이 동일합니다. 그래서 한 항목이 특정 샘플에 여러번 선택될 수도 있습니다. 부트스트래핑에서 많은 부트스트래핑의 건수는 더 작거나 원래 데이터의 전체 수와 동일합니다. 더미데이터로 부터 부트스트래핑 샘플의 예시를 생각해봅시다: 아래 이미지는 원래 데이터셋으로 부터 만들어진 부트.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 3.
[Regression and Prediction] 선형회귀 (Linear Regression) 지도학습 - 선형회귀 (Linear Regression) 선형 회귀는 독립변수와 종속변수간의 선형 관계를 찾는데 유용합니다. 독립변수는 집의 크기이고 종속변수는 집의 시장 가격인 데이터셋이 있으면, 아래와 같은 등식을 만들 수 있습니다. X와 Y를 학습 데이터에서 고려한다면, 학습 데이터를 가장 최적으로 적합하는 등식을 만들어내는 $\theta_0^*$ 과 $\theta_1^*$ 를 추정하는 것을 목적으로 합니다. 실제값과 예측값의 차이를 오차 또는 잔차라고 부릅니다. 수학적으로 표현하면 다음과 같이 표현할 수 있습니다. $W = Y - (\theta_0^* + \theta_1^* X ) $ 최적의 직선을 추정하기 위해서, 평균 제곱 오차 (mean squared error)를 최소화 하여 $ \th.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 5. 2.
[UnstructuredData] k-means 클러스터링 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 27.
[UnstructuredData] 차원축소 (Dimensionality Reduction) (PCA & tSNE) 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 27.
[서평] 불변의 법칙 - 모건하우절 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 1 2024. 4. 19.
인프런 구글 클라우드 플랫폼 (GCP) 강의 Google Cloud Platform 강의 https://www.inflearn.com/course/%EC%B4%88%EB%B3%B4%EC%9E%90-gcp 새 프로젝트 생성 프로젝트ID 끝에 생성일자를 기재해줌 프로젝트 선택 클릭 상단에 gcp-pjt-share 로 바뀐것을 확인할 수 있음 Compute Engine : AWS EC2와 동일한 클라우드 서버 사용 버튼 클릭 쿠버네티스 엔진 API 사용 버튼 클릭 IAM 서비스 계정 생성 아래 서비스 계정은 Compute Engine 사용하기를 클릭해서 생성된 이메일이며, 추가로 서비스 계정 만들기를 클릭함 - 서비스 계정 이름 : gcp-share-backend - 서비스 계정 ID : gcp-share-backend-20240411 - 설명 : ba.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 11.
데이터 시스템 설계 (portfolio) 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 11.
[Foundation of Data Science] 가설 검정 프레임워크 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 9.
[GA4] Google Analytics4 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 8.
[퇴사로그] 보는 눈 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 27.
[Naver Deview 2021] ClickHouse (클릭하우스) 리뷰 아래 영상을 보고 리뷰 및 정리한 글 입니다. https://www.deview.kr/2021/sessions/462 글로벌 데이터 주권 강화 시대에 맞는 DATA CUBE 개발 ( GDPR 에 맞서는 개발 ) 발표자 : 김영진, 이모원 deview.kr https://www.deview.kr/data/deview/session/attach/4_%E1%84%80%E1%85%B3%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%AF%20%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%AF%E1%86%AB%20%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 3. 26.
[Foundation of Data Science] 가설 검정 다룰 개념들: 모평균 μ에 대한 가설 검정 단측 검정과 양측 검정 시스템에 Scipy의 최신 버전을 설치하기 위해 명령어를 입력합니다. !pip install scipy==1.6.1 import scipy scipy.__version__ >> '1.7.3' 필요한 패키지들을 import 합니다. # import the important packagews import pandas as pd # 데이터 핸들링과 분석을 위한 라이브러리 import numpy as np # 배열에 사용되는 라이브러리 import matplotlib.pyplot as plt # 그래프와 시각화를 위한 라이브러리 import seaborn as sns # 시각화를 위한 라이브러리 %matplotlib inline import sc.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 5.
[MGS 2023] 모던 그로스스택 컨퍼런스 후기 2023.07.26 코엑스에서 개최된, 모던 그로스스택 컨퍼런스 후기 https://www.moderngrowthstack.com/ Modern Growth Stack 2023 (MGS 2023) MGS 2023에서 앞서가는 애드테크 & 마테크 기업의 성공 사례, 인사이트, 노하우를 알아보고 지속 가능한 성장의 열쇠를 발견하세요. 최고의 그로스 스택을 한자리에서. www.moderngrowthstack.com 서비스 속에 스며든 ChatGPT by 손해인 / Head of Marketing / Upstage ChatGPT 서비스 적용을 위해 준비해야할 사항 우리 고객에게 어떤 가치를 전달할 것인가? 이 가치를 전달할 서비스의 아이디어 실현을 위해 적용될 수 있는 AI 기술이 무엇일까? AI 기술로 풀 수.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 8.
[leetcode] 783. Minimum Distance Between BST Nodes Given the root of a Binary Search Tree (BST), return the minimum difference between the values of any two different nodes in the tree. Example 1: Input: root = [4,2,6,1,3] Output: 1 Example 2: Input: root = [1,0,48,null,null,12,49] Output: 1 Constraints: The number of nodes in the tree is in the range [2, 100]. 0 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 21.
[leetcode] 108. Convert Sorted Array to Binary Search Tree Given an integer array nums where the elements are sorted in ascending order, convert it to a height-balanced binary search tree. Example 1: Input: nums = [-10,-3,0,5,9] Output: [0,-3,9,-10,null,5] Explanation: [0,-10,5,null,-3,null,9] is also accepted: Example 2: Input: nums = [1,3] Output: [3,1] Explanation: [1,null,3] and [3,1] are both height-balanced BSTs. Constraints: 1 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 13.
[leetcode] 110. Balanced Binary Tree Givin a binary tree, determine if it is height-balanced . Example 1: Input: root = [3,9,20,null,null,15,7] Output: true Example 2: Input: root = [1,2,2,3,3,null,null,4,4] Output: false Example 3: Input: root = [] Output: true Constraints: The number of nodes in the tree is in the range [0, 5000]. -104 1: return -1 return max(left, right) + 1 return check(root) != -1 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 13.
[leetcode] 297. Serialize and Deserialize Binary Tree Serialization is the process of converting a data structure or object into a sequence of bits so that it can be stored in a file or memory buffer, or transmitted across a network connection link to be reconstructed later in the same or another computer environment. Design an algorithm to serialize and deserialize a binary tree. There is no restriction on how your serialization/deserialization al.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 9.
[leetcode] 617. Merge Two Binary Trees You are given two binary trees root1 and root2. Imagine that when you put one of them to cover the other, some nodes of the two trees are overlapped while the others are not. You need to merge the two trees into a new binary tree. The merge rule is that if two nodes overlap, then sum node values up as the new value of the merged node. Otherwise, the NOT null node will be used as the node of the .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 9.
[leetcode] 226. Invert Binary Tree Given the root of a binary tree, invert the tree, and return its root. Example 1: Input: root = [4,2,7,1,3,6,9] Output: [4,7,2,9,6,3,1] Example 2: Input: root = [2,1,3] Output: [2,3,1] Example 3: Input: root = [] Output: [] Constraints: The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]. -100 Optional[TreeNode]: queue = collections.deque([root]) while queue: node = queue.popleft() if node:.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 9.
[leetcode] 687. Longest Univalue Path Given the root of a binary tree, return the length of the longest path, where each node in the path has the same value. This path may or may not pass through the root. The length of the path between two nodes is represented by the number of edges between them. Example 1: Input: root = [5,4,5,1,1,null,5] Output: 2 Explanation: The shown image shows that the longest path of the same value (i.e. 5).. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 2.
[leetcode] 543. Diameter of Binary Tree Given the root of a binary tree, return the length of the diameter of the tree. The diameter of a binary tree is the length of the longest path between any two nodes in a tree. This path may or may not pass through the root. The length of a path between two nodes is represented by the number of edges between them. Example 1: Input: root = [1,2,3,4,5] Output: 3 Explanation: 3 is the length of the.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 23.
[leetcode] 104. Maximum Depth of Binary Tree Given the root of a binary tree, return its maximum depth. A binary tree's maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node. Example 1: Input: root = [3,9,20,null,null,15,7] Output: 3 Example 2: Input: root = [1,null,2] Output: 2 Constraints: The number of nodes in the tree is in the range [0, 104]. -100 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 23.

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