분류 전체보기 (300) 썸네일형 리스트형 7장. 파이토치 pytorch 설치 1. 해당 사이트에서 환경에 맞게 설정 후 코드 복사 https://pytorch.kr/ PyTorch 문서 번역 프로젝트 Production Ready TorchScript로 eager 모드와 graph 모드를 손쉽게 전환하고, TorchServe로 생산성을 높혀보세요. 분산 학습 torch.distributed 백엔드로 연구 및 상용에서 확장 가능한 분산 학습 및 성능 최적화할 pytorch.kr 2. 설치할 장소에서 설치 수행 django mariadb 연결 https://ministar.tistory.com/4 3장. 장고 관리자 1. 슈퍼유저 생성 1. cmd 실행 2. 가상환경 진입, 프로젝트명 폴더 이동 3. python manage.py createsuperuser 4. http://localhost:8000/admin/ 2. 모델관리 1. 앱명/admin.py 오픈 2. 추가 from django.contrib import admin from .models import Question admin.site.register(Question) 3. http://localhost:8000/admin/ 4. Question 모델 데이터 추가 -> 저장 3. 모델 검색기능 추가 1. 앱명/admin.py 오픈 2. 추가 class QuestionAdmin(admin.ModelAdmin): search_fields = ['subjec.. 2장. 모델생성 1. App 생성 1. cmd 실행 2. 가상환경 접속 3. d:/projects/프로젝트명/django-admin startapp 앱명 2. 매핑정보 추가 1. config/urls.py 오 2. from django.contrib import admin from django.urls import include, path urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), + path('pybo/', include('앱명.urls')), 1장. 설치 및 설정 1. 파이썬 설치 1. www.python.org/downloads에서 맞는 버전 설치 2. Add Python 0.0 to PATH 체크 2. 가상환경 설치, 실행 1. cmd 실행 2. mkdir venvs 3. cd venvs 4. python -m venv 가상환경명 5. cd 가상환경명 6. cd Scripts 7. activate 8. 가상환경에서 벗어나기 위해서는 deactivate 입력 3. 가상환경 진입 명령어 생성 1. 노트패드를 이용해 mysite.cmd 생성 @echo off @cd d:/projects/프로젝트명 @d:/venvs/가상환경명/Scripts/activate 2. cmd 실행 3. setx PATH "%PATH%;d:\venvs" 4. cmd 재실행 5. 가상환경명 6.. https://hatchful.shopify.com/ https://hatchful.shopify.com/ 6장. 캐글 - 타이타닉 생존자 5장. k-forder : 데이터 교차검증 4장. 랜덤 포레스트 3장. SVM - 서포트 벡터 머신 2장. 데이터 전처리 1장. 머신러닝 6장. 회귀분석 5장. 확률 4장. 데이터 시각화 자연어처리 아나콘다 프롬프트 실행 conda create --name pydata python python=3.8 : 파이썬 버전 3.8로 가상환경 생성 conda activate 가상환경명 pip install konlpy pip install nltk conda install -c conda-forge wordcloud pip install jupyter notebook 환경변수 설정 3장. 기술통계 1. 기술통계 1) 데이터를 수학으로 기술하는 것 2) 수치로 특징을 말하면 정확하며 설득력을 높임 3) 평균 : 모든 데이터를 끌어안고 무게중심을 지키는 평균( ∑ ) 4) 정규분포 표준변차 5) 중앙값 : 수치의 평균이 아닌 데이터의 중간에 있는 값을 의미 ex. 1 1 2 3 3 4 6 8 8 9 10 의 중앙값은 4 6) 사분위범위 : 데이터를 25, 50, 75, 100%로 구분해놓은 값에서 25~75%의 값 7) 편차 : 자료값들이 특정값으로부터 떨어진 정도 8) 표준편차 : 데이터들이 평균적으로 평균으로부터 떨어진 거리의 평균값 9) 상관계수 : -1~1의 값을 가지며 0에 가까울수록 관계가 없음 2. R - 기술통계 3. 실전예제 2장. R 외부 데이터 읽기 1. CSV 1) List Pandas numpy 1. 주피터 노트북 새로운 파일경로 설정 추가자료 http://thecoding.kr/down/python_data/ch04Numpy.html 데이터 https://www.koweps.re.kr:442/main.do;jsessionid=729E637A17014468F1582605B0C050EB 책 https://thebook.io/006723/ 더북(TheBook): R을 이용한 데이터 처리 & 분석 실무 thebook.io https://bookdown.org/ https://bookdown.org/mathemedicine/Stat_book/probability-vs-likelihood.html http://www.yes24.com/Product/Goods/87044746?pid=123487&cosemkid=go15512575975554503&gclid=EAIaIQobChMI3t-f-9TL6gIVBreWCh3NcAz-EAAYAyAAEgKnb_D_BwE 책 rcookbook r for practical data analysis r을 이용한 데이터 처리&분석 실무 1장. R 용어와 다루기 1. 데이터의 종류 1) 수치형 데이터 1] 이산형 데이터 : 독립적인 값, 정수 2] 연속형 데이터 : 연속적인 값, 실수 2) 범주형 데이터 1] 명목형 데이터 : 순서 없는 문자 : ex. 남자, 여자 2] 순서형 데이터 : 순서 있는 문자 : ex. A~F 2. 벡터 - R의 최소 데이터 단위 1) character 2) factor : 순서형, 명목형 변수 3) integer: 이산형 변수 4) numeric: 연속형 변수 3. 벡터와 데이터프레임 다루기 4. 실전예제를 이용해 데이터프레임 다루기 5. 오픈데이터 1) https://opendata.hira.or.kr/home.do 보건의료빅데이터개방시스템 opendata.hira.or.kr R 설치 1. R 다운로드 https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ Download R-4.0.2 for Windows. The R-project for statistical computing. If you want to double-check that the package you have downloaded matches the package distributed by CRAN, you can compare the md5sum of the .exe to the fingerprint on the master server. You will need a version of md5sum for windows: both graphical and comm cran.r-project... https://edu.goorm.io/ https://edu.goorm.io/ 전국 맘스터치 가맹점 지도에 표시하기 1. 맘스터치 공식 홈페이지에서 가맹점 위치 데이터 수집 2. 카카오 API를 이용해 수집한 데이터(주소)의 위도와 경도를 추출 3. folium을 이용하여 추출한 위도, 경도, 매장명에 따라 지도 위에 마커로 표시 하둡 1. 가상머신 서버 실행 2. 포더로사 접속 3. 포더로사에 접속한 호스트, id, pw로 파일질라 접속(포트 22) [전처리 : 수집/적재] => [하둡(Hodoop)] => [후처리: 탐색/분석] 수집 레이어 => 적재 레이어 로그등을 수집하기하 위해 플럼(Flume) 사용 : 로우데이터 => 플럼 => 하둡 실시간 처리를 위해 스톰(Strom) 사용 로우데이터 => 플럼 => 카프카(버퍼링,트랜잭션 처리) => 스톰 => Hbase, 레디스 적재 레이어 => 처리/탐색 레이어 적재대상 : 하둡, HBase, 레디스 대용량 데이터 : 플럼 => 하둡 실시간 데이터 : 분석 결과에 따라 Hbase, 레디스 처리/탐색 레이어 => 분석/응용 레이어 하둡 데이터 => 하이브 => 정제/변형/분리/탐색 작업.. 카카오API, PYTHONANYWHERE 를 이용해 지역별 지진 옥외대피장소를 지도에 표시하는 웹사이트 배포 [ 작업 결과물 ] main.html [ 안 내 ] ▷ 해당 자료는 공공 데이터 포털 사이트의 "행정안전부_지진 옥외대피장소" 데이터를 활용하여 제작되었음을 알립니다. ▷ 사용된 데이터는 2019-12-10 에 배포된 자료를 기반으로 제작�� tmjh0707.pythonanywhere.com http://tmjh0707.pythonanywhere.com/main [ 과정 ] 1. 에서 얻은 지역별 지진 옥외대피장소 데이터를 sqlite를 이용해 저장 2. html과 파이썬 플라스크를 이용해 메인, 검색, 결과, 확대 페이지를 제작 1) app.py 2) main.html 3) search.html 4) result.html 5) zoom.html 3. pythonanywhere을 이용해 파일 배포 1) .. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음
