⛴️ Data Analyst/저번주 나🥸 vs 이번주 나🤓 (5) 썸네일형 리스트형 🌱 입력 🤖 출력 - 머신러닝 ▶️ 총평- 머신러닝에 온전히 몰입- SQL 코드 카타도 꾸준히 함- 무엇보다 재밌게 공부했던 주라는 점에서 의미가 크다! 🤓 배운 것- 머신러닝에서 회귀, 분류, 군집의 개념과 알고리즘 모델 사용법, 검정법- 데이터 전처리 - 결측치, 이상치 처리 및 표준화 ✅ GOOD- 머신러닝 강의, 세션 수강 후 직접 실습하고 기록한 것- SQL 코드카타 꾸준히 한 것 - 과제 여러 모델로 실습해본 것 ❎ BAD- TIL 소홀했던 것- 개인 프로젝트 시작하기로 마음먹었는데 실천 못함333 ⇒ 하지만 바빴음- 딥러닝은 시간 관계상 포기 📌주말- 전처리: 스케일링, 표준화, 결측치, 이상치 처리 정리 및 실습- 분석 모델: ipynb 파일 모델 별로 정리하기 (하이퍼파라미터 공식 문서 참고하기)- 책: 데이터 .. 🌱 통계학과에 가야했어 - 통계학의 기초 ▶️ 총평- 통계학의 기초 강의에 휩쓸려 순식간에 흘러간 한 주...- 풀어진 마음으로 여유롭게 보냈던 한 주 🤓 배운 것- '통계학의 필요성'을 배웠지만 통계학은 배우지 못했다...- SQL 함수들 + 리텐션률 구하는 방법 + 퍼널 설계 ✅ GOOD- 최선을 다해 이해하려고 노력한 것- SQL 베이직, 챌린지 강의 들으면서 기존에 쓰지 못했던 함수(WINDOW 함수, DATE 관련 함수, WITH절, 서브쿼리 등) 익숙해진 것 ❎ BAD- 프로젝트 후 느슨해진 마음에 몰입하지 못함- 개인 프로젝트 시작하기로 마음먹었는데 실천 못함 ❗️부족한 점은 주말을 활용하자(지난주 목표 그대로 가져간다→문제있다😡)1️⃣ 데이터 리터러시- '데이터 문해력' 읽기- '데이터 분석가의 숫자유감' 읽기 2️⃣ SQL.. 🌱 프로젝트는 어려워...💦 - 기초 프로젝트 (Spotify 데이터셋) ▶️ 총평- '열심히 했으나 의미가 있었나' 싶은 한 주- '데이터 리터러시'의 중요성 🤓 배운 것- 문제 정의와 가설 설계의 중요성- 시각화 차트 꾸미는 법..- EDA로 문제 상황 파악하기 ✅ GOOD- 밥 먹으면서도 SQL 선택 세션 수강- Pandas 문법 익숙해지기 ❎ BAD- 만족스럽지 않은 프로젝트 결과물: 프로젝트 주제와 세부 목표 구체화 부족했음- 더 만족스럽지 못한 나의 실력 (기술적인 측면뿐 아닌 전체적인 분석가로서의 자질) ❗️부족한 점은 학습 주차를 활용하자1️⃣ 데이터 리터러시- '데이터 문해력' 읽기- '데이터 분석가의 숫자유감' 읽기 2️⃣ SQL 총 복습⭐️⭐️⭐️- SQL 선택 세션 Basic/Challenge 복습하기- SQL 코드 카타 최소 5문제 복습하기 3️⃣ .. 🌱 하니까 되긴 되네 - Pandas와 Matplotlib ▶️ 총평- Pandas와 Matplotlib에 집중- 기초 프로젝트 시작- 효율적인 공부 관리 방법 고민 필요 🤓 배운 것- Pandas, Matplotlib 활용해 필요한 데이터를 조회하고 시각화 하는 기본 문법 학습- Pandas 기본 문법 눈에 익히기 ✅ GOOD- SQL 세션 복습👍- Pandas 문법 익숙해지기 ❎ BAD- 알고리즘, SQL 코드 카타 소홀했음- Pandas 문법을 더 능숙하게 다룰 수 있도록 추가 학습 필요(데이터 전처리&시각화 세션 복습 활용하기)- 컨디션 관리 부족 (규칙적인 수면 패턴 만들기) ❗️부족한 점은 주말을 활용하자1️⃣Pandas 세션 복습 2️⃣ SQL 총 복습⭐️⭐️⭐️- SQL 보충 세션 자료 복습하기- SQL 코드 카타 최소 5문제 복습하기 3️⃣.. 🌱 이번 주는 파이썬을 잘하고 싶었다! ▶️ 총평- 파이썬에 집중했던 한 주- 눈에 띄는 성장이 보이지 않았던 한 주- 데이터 전처리 및 시각화에 들어가며 판다스 라이브러리 학습 시작한 한 주 🤓 배운 것- 파이썬 반복문 이해도 ↑- VS CODE 환경 세팅 및 적응하기- Pandas 기본 문법 눈에 익히기 ✅ GOOD- 9 to 9 학습시간 외 자발적인 추가 학습 진행👍- 파이썬 기본 문법 복습 + 알고리즘 코드 카타 풀기(데일리루틴 기준 Lv.3 달성)👍- Pandas 문법 학습 시작 ❎ BAD- 가시적인 성장&학습량 부족 : 시간 투자 대비 아웃풋 부족- 비효율적인 Pandas 학습 방법 : 주어진 강의 퀄리티가 너무 떨어짐 - SQL 복습 못함 ❗️부족한 점은 주말을 활용하자1️⃣Pandas 무료 강의 듣기 (1시간 30분)ht.. 이전 1 다음
