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- JAVA programming (3주) : 응용프로그램 (운영체제 위에서 돌아가는 프로그램) 을 만들 때 쓰는 언어 : 변수, 데이터타입, 제어문, 연산자, 메소드, 객체 : 상속, 다형성, 인터페이스, 다양한API(자료구조, 예외처리, IO, thread, network) : swing - GUI JAVAFX(멀티미디어 효과) -> HTML : event : java.awt.event.* -> GUI에 이벤트 적용 -> JS, J쿼리 : java의 분야 1) 응용 2) 웹 3) 모바일 - DataBase -4일 : 데이터를 저장하는 공간 (CRUD작업을 위한 학습) (자료에대한 영속성의 문제가 해결) : 데이터베이스모델링과정(개념적 - 논리적- 물리적설계) : 개발자중심의 학습 (DDL, DML, ..

현재 2021.06.13까지 데이터 청년 캠퍼스의 모집이 진행되는 중이다. 이 과정이 궁금할 사람들을 위해 작년 내가 직접 겪었던 경험들을 설명하려고 한다!! https://dataonair.or.kr/bigjob/ 빅데이터 청년인재 한국데이터산업진흥원이 주관하는 빅데이터 청년인재 양성 교육(데이터 청년 캠퍼스) dataonair.or.kr 2021 데이터 청년 캠퍼스는 데이터 온에어에서 접수가 된다.. 올해에는 총 11개 대학인데. 작년에는 13개, 14개의 대학이 참여 했다. (연세대,, 고려대,, 괜찮은 학교들이 많다!! 나는 경남대 과정을 참여했다) 2020년 나는 . 생명공학과를 전공했기에, 남들과 똑같이 연구실에 다니고 있었다.. 그게 정답인줄 알았다. 사실.. 요즘 흔히들 '번아웃'이라 부르..

기본적인 SQL의 쿼리 문법은 아래와 같다. Select Where And, Or, Not Order By Insert Into Null Values Update Delete Count Like Wildcards Aliases Joins Inner Join Left Join Right Join Group By SELECT 선택이라는 단어처럼 데이터셋에 포함될 특성들을 특정합니다. SELECT 'hello world'; FROM 테이블과 관련이 있는 경우 필수로 명시해야 하는 명령어 입니다. 결과들을 도출해낼 데이터베이스 테이블을 명시합니다. SELECT 특성_1 FROM 테이블_이름; -- 예시 SELECT FirstName FROM customers; SELECT 특성_1, 특성_2 FROM 테이블_이..

데이터베이스의 필요성 1. In - Memory 프로그램 의존성 파이썬과 같은 경우에는 변수를 할당할 때만 데이터가 존재한다. 즉, 프로그램이 실행될 때에만 데이터가 존재한다는 뜻이다. 이렇게 되면 자연스럽게 데이터는 프로그램에 의존하게 되어 데이터를 프로그램없이 자유자재로 다루는것이 불가능하다. 2. File I/O CSV 파일과의 차이성 파일을 읽어오는 방식으로 작동하는 형태 ex) 엑셀, CSV 등.. 의 한계성을 SQL로 보완가능하다. 파일을 매번 읽어와야 한다는 것 자체가 하나의 단점이다. 특히 파일의 크기가 커질수록 이 작업은 버거워진다. 파일이 손상되거나 여러 개의 파일들을 동시에 다뤄야 하거나 하는 등 복잡하고 데이터량이 많아질수록 점점 힘들어지기도 한다. 관계형 데이터 베이스 1. 하나의..

해당 프로젝트는 정형 / 비정형 분석이 둘 다 존재하기 때문에. 폴더를 따로 만들어서 관리하고 싶었다. '비정형' 폴더를 만드는 과정을 보여드리겠습니다! 새로운 파일 생성을 누르면 아래와 같은 창으로 이동하게 되는데 레포지토리명 / 원하는 폴더명 / 새로운 파일명 나는 비정형 폴더를 생성했고. 설명을 위해 README 파일을 생성했다. 커밋을 눌러주면 이렇게 '비정형' 폴더가 레포지토리내에 생성되었음을 확인할 수 있다. !! 폴더안에 README파일도 생성되었다 ㅎㅎㅎ git bash를 이용해도 되지만 간단하고 직관적으로 만들려면 이 방법이 나쁘지 않은거 같다..

작년.. 카카오 추천팀 겨울인턴을 신청했었다. 카카오 추천팀 인턴은 서류 -> 1차 코딩 테스트 -> 2차 코딩 테스트 -> 인터뷰 -> 최종발표 로 진행된다. 1. 서류 전형 서류 전형 결과는 1차 코딩 테스트를 본 후 나온다!! 자기소개서의 경우에는 프로젝트 경험을 기술하는 것과. 자기소개 작성 밖에 없다! 글자수 제한이 딱히 없어서 2000자 넘게 적은 기억이 있다. 2. 1차 코딩테스트 코딩테스트를 보기전 구글링을 엄청해보았지만.. 자세하게 적힌 블로그를 찾을 수 없어서 어떤식으로 준비할지 몰랐다.. 이 글을 보는 사람에게는 조금이라도 도움이 되었으면 하는 마음으로 적어볼까한다.. 코딩테스트 플랫폼 : 해커랭크 www.hackerrank.com/ HackerRank HackerRank is the..

텍스트 전처리 KeyWord 토큰화 , 불용어제거 자연어처리 관련 용어 코퍼스(Corpus, 말뭉치)란 특정한 목적을 가지고 수집한 텍스트 데이터를 말합니다. 문서(Document)란 문장(Sentence)들의 집합입니다 문장(Sentence)이란 여러개의 토큰(단어, 형태소 등)으로 구성된 문자열 입니다. 마침표, 느낌표 같은 기호로 주로 구분됩니다. 어휘집합(Vocabulary)는 코퍼스에 있는 모든 문서, 문장을 토큰화한 후 중복을 제거한 토큰의 집합을 말합니다. NLP pipeline 1. 통계기반, 말뭉치 이용 #말뭉치 전처리 text = "Hello world! nice to meet you! python is nice language!" #문자열을 소문자로 통일하기 text = text.lo..

처음으로 AI관련된 논문을 준비하고 있다. 논문이라는 것이 말하고자 하는 바는 굉장히 비슷하지만, 세세한 틀은 각 분야마다 상당히 다르게 느껴지는 것 같다. 그래서 내가 먼저 하고자 했던 것은! 논문의 흐름이 어떻게 되나?!! 이걸 먼저 생각해 보기로 하였다. 참고한 논문은 Fine-Grained Action Retrieval Through Multiple Parts-of-Speech Embeddings 2019년 ICCV에 실린 논문이다. 주요 내용은 품사 임베딩을 통한 작업 추출이다. 한마디로 얘기해서 영상에 보이는 모션을 텍스트로 추출해주는 기술을 담은 논문이다. Abstract 1.우리가 해결하고자 하는 점 We address the problem of cross-modal fine-grained..

데이터 분석 전 아주 기본적인 전처리를 해봅시다! 데이터 전처리에 앞서. 전체적인 순서를 정리해보면 아래와 같습니다. (코랩기준!!) -사실 간단한 전처리는 코랩보다 jupyter notebook으로 로컬에서 직접 작업하는 것이 좀 더 편리한 것 같습니다. 1. 내 로컬 파일을 Colab에 업로드하기 dkfl8151.tistory.com/4?category=831673 Colab환경에서 데이터 분석 진행하기! (데이터 불러오기) chrome.google.com/webstore/detail/open-in-colab/iogfkhleblhcpcekbiedikdehleodpjo Open in Colab Open a Github-hosted notebook in Google Colab chrome.google.c..

입력 값으로, 리스트를 받고 Target에 해당하는 index값을 출력으로 반환하는 문제이다. 이진검색이란? 정렬된 배열에서 타겟을 찾는 검색 알고리즘이다. 시간복잡도가 O(logn)이라는 점에서 대표적인 로그 시간 알고리즘이다 . 위의 문제를 4가지 방법으로 풀 수 있다. 1.재귀 풀이 절반씩 범위를 줄여나가며 맞출 때까지 계속 재귀 호출을 하면된다. def search(self, num:List[int], target: int) -> int: def binary_search(left, right): # mid는 두 포인트의 중간지점 if left target: return binary_search(left, mid-1) else: return mid # -1은 맨 끝 index를 의미 else: re..