지하철에서 가볍게 읽을 책을 한 권 샀다.책을 늘 챙기긴 하는데 읽지를 않는다. 일단 책을 꺼내는 습관 들이자. 대수의 법칙 : 표본집단이 어느정도 커지면 모집단의 통계 평균과 수렴한다는 의미. 모집단은 population이라고 함. 표본은 Sample이라고 함. https://www.youtube.com/watch?v=EzH5n31Com0&list=PLalb9l0_6WArHh18Plrn8uIGBUKalqsf-&index=5 t분포의 자유도(df) : 이 동영상에서 강의하신 분은 자유도가 커진다는 의미는 자유롭게 표준정규분포를 사용할 수 있다. 라는 해석을 했다. 일리 있는 해석이다. t값이 c.v보다 크면 검정한 차이는 통계적으로 유의하다 는 의미이다.

? 분산과 표준편차는 왜 다를까. 분산은 평균으로부터 각 요소들이 얼마나 떨어져있는지 판단하는 것이다. 대신 각 요소를 제곱했기 떄문에 데이터의 원 스케일 값은 아니다. 표준편차는 각 데이터마다 평균적으로 얼마나 차이가 있는지 판단하는 것이다. 표준편차는 분산의 제곱근이다. 따라서 제곱한 분산의 값을 다시 원래대로 한 것이기 때문에 그 값으로 원래의 데이터 단위로 파악할 수 있다. t-test의 설명. 1. t-test에서 어떤 두 집단 사이의 평균 차이가 5kg 정도 난다고 치자. 2. 만약 이 5kg이 표준편차보다 작다면 5kg 차이에 큰 의미를 둘 수가 없다 라는 뜻이다. 따라서 이 차이가 우연히 발생했다 라는 결론이 생기는 것이다. 3. 하지만 5kg가 표준편차보다 크면 클 수록 큰. 그러면 이 ..

https://www.itworld.co.kr/topnews/293053 ‘개발자 노역’ 끝내자⋯앱맵의 개념과 사용법 소프트웨어 개발자는 세상 모든 사람이 사용하는 제품을 실제로 작동시키는 혁신 엔진 역할을 한다. 개발자를 기업의 가장 귀중한 자원이라고 하는 것 www.itworld.co.kr 광고성 기사 같기는 한데 쓸만한 것 같아서 까먹기 전에 스크랩 해둔다.

최근에 미니스톡에 샀던 몇 만원짜리 엔비디아가 많이 올랐다. 대화형 봇인 챗GPT가 나오면서 AI에 대한 기대감이 커졌기 때문이다. 챗GPT랑 마이크로소프트 bing에서도 비슷한 서비스가 나오고 이제 구글에서도 하고 있다는데, 그것과 엔비디아랑 무슨 상관이 있을까 우선 엔비디아는 그래픽 카드의 대표주자이다. 그래픽 카드는 주로 컴퓨터 게임, 포토샵 작업 등과 같은 그래픽의 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 한다.(AMD도 비슷한 맥락) 그리고 현재, 엔비디아는, 이 GPU라는 것은 AI 및 딥러닝 분야에서도 필수적인 요소이다. 왜 GPU가 딥러닝 등에서도 필수적인 요소일까. https://www.youtube.com/watch?v=8IqQQg13Xbc 노마드 코더의 설명이다. 광고가 좀 섞여있긴 한데....

나는 석박 출신이 아니다. 2년제 대학을 다녔고 물경력에 이제 막 파이썬을 배우고 여러 라이브러리를 얼기설기 따라하고 있다. 내가 나중에 수료하면 아무튼 나도 취업을 해야 하는데, 과연 우리나라의 데이터 사이언티스트는 어떻고 나는 어떤 것을 알아야 하고 어떤 일을 하고, 준비해야 하는지 알아보기 위해 유튜브에 검색을 해봤다. 그런데 데이터 사이언티스트라고 쳐보니 하지마세요!? ㅋㅋㅋㅋㅋ 아니 아직 1달도 안됐는데 하지 말라고? 함정에 빠진 것인가? 안들어갈 수가 없었다. 굉장한 키워드다.. 그 중 맨 위에 있는 우리나라 사람이 올린 영상을 봤다. https://www.youtube.com/watch?v=8mjeJpHtLVQ 우선 썸네일에 좀 마음이 흔들리긴 했는데, 요약하면 데이터 사이언티스트의 일이 그..

이 사이트를 참고하면 된다. 나는 아직 파이썬만 배웠고 아무것도 모르니까. https://www.youtube.com/watch?v=m6-4h2odSJc 파이썬은 단지 도구를 배웠을 뿐이고 그것을 다루는 도구는 아직 배우지 않았다. 그러니 너무 조급해하지 말자. NumPy, Pandas, 맷플롯립 NumPy : 통계치 연산, 통계 연산 가능하다. Pandas : 데이터 프레임(엑셀 처럼) 가공이 가능하다. 서로 다른 형태의 테이블을 합치거나 데이터의 형변화 맷플롯립 : 데이터를 시각화 하는 것. 1. 너무 이론적인 것을 보지 말고 실습 위주, 코드 위주로 보자. 2. 책으로 배운 지식을 실전에 적용 시키는 것. 3. 케글이 좋다. (타이타닉 생존자 예측으로 보통 시작) https://www.youtube..