집돌이 공대남 IT

안녕하십니까 집공이 입니다. 오늘은 데이터베이스의 언어인 SQL에 대해서 기초를 다져보는 시간을 가지겠습니다. SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 조작하기 위한 표준 언어입니다. 데이터베이스에서 데이터를 조회하고, 추가하고, 수정하고, 삭제하는 등의 작업을 할 때 SQL을 사용합니다. SQL은 크게 다음과 같은 기본적인 문법으로 구성됩니다. 1. 기본 문법의 종류 SELECT: 데이터를 조회하기 위한 문법입니다. FROM: 데이터를 조회할 테이블을 지정합니다. WHERE: 특정 조건을 만족하는 데이터를 조회하기 위한 문법입니다. ORDER BY: 데이터를 정렬하기 위한 문법입니다. GROUP BY: 데이터를 그룹화하기 위한 문법입니다. JOIN: 두 ..

안녕하십니까 집공이입니다. 오늘은 저번 시간에 이어 나머지 라이브러리에 대해서 실습을 해보려 합니다. 혹시 저번 포스팅을 못 보셨다면 차례차례로 진행하시길 추천 드립니다. [Python]파이썬으로 데이터 분석 및 시각화하기: pandas, numpy, matplotlib, seaborn 활용법-pandas편 안녕하십니까 집공이입니다. 저번 포스팅에서 라이브러리에 대해서 개념적인 부분들을 배웠습니다. [Python]파이썬을 활용한 데이터 분석 라이브러리: pandas, numpy, matplotlib, seaborn 안녕하십니까 집 gongdeanam-it.tistory.com 저번 시간에 pandas를 1번으로 했으니 바로 2번으로 진행하겠습니다. 2. numpy numpy를 활용한 간단한 실습을 진행해..

안녕하십니까 집공이입니다. 저번 포스팅에서 라이브러리에 대해서 개념적인 부분들을 배웠습니다. [Python]파이썬을 활용한 데이터 분석 라이브러리: pandas, numpy, matplotlib, seaborn 안녕하십니까 집공이입니다. 오늘은 파이썬에 자주 쓰이는 라이브러리에 대해서 개념적인것만 알려드리려 합니다. 데이터 분석 라이브러리는 데이터를 수집, 정제, 처리 및 시각화하는데 필요 gongdeanam-it.tistory.com 그래서 실습을 해보려 합니다. 라이브러리는 다양한 기능을 제공하므로 실습을 통해 익혀보는 것이 좋습니다. 1. pandas 제일 처음 pandas를 활용한 실습을 해보겠습니다. 가장 먼저 해야 할 일은 pandas 라이브러리를 설치하는 것입니다. 파이썬을 사용하는 환경에 ..

안녕하십니까 집공이입니다. 오늘은 파이썬에 자주 쓰이는 라이브러리에 대해서 개념적인것만 알려드리려 합니다. 데이터 분석 라이브러리는 데이터를 수집, 정제, 처리 및 시각화하는데 필요한 다양한 기능들을 제공합니다. 파이썬에서는 pandas, NumPy, matplotlib, seaborn 등의 라이브러리들이 자주 사용됩니다. - 파이썬 라이브러리 1. pandas pandas는 파이썬에서 가장 많이 사용되는 데이터 분석 라이브러리 중 하나입니다. pandas는 데이터를 다루는데 유용한 다양한 기능들을 제공합니다. 예를 들어, 데이터를 불러오거나 저장하거나 처리하는데 사용되는 다양한 함수들을 제공하며, 행과 열을 다루는데 특화된 데이터 프레임이라는 자료형도 제공합니다. 또한, pandas는 결측치 처리, 데..

안녕하십니까 집공이입니다. 파이썬은 쉬운 문법과 라이브러리를 가지고 있어서 많은 개발자들에게 인기있는 프로그래밍 언어입니다. 이번에는 파이썬의 기초(문법)에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 문법 1. 변수 파이썬에서 변수는 값을 저장하는 용도로 사용됩니다. 변수를 정의할 때는 변수명과 값을 할당하는 등호(=)를 사용합니다. 변수명은 알파벳, 숫자, 언더스코어(_)로 구성될 수 있습니다. # 변수 예시 x = 10 y = 'Hello, world!' 2. 자료형 파이썬에는 여러 가지 자료형이 있습니다. 대표적인 자료형으로는 정수형(int), 실수형(float), 문자열(str), 불리언(bool) 등이 있습니다. # 자료형 예시 x = 10 # int y = 3.14 # float z = 'python'..

안녕하십니까 집공이입니다. 데이터 시각화는 데이터를 이해하고 분석하는 데 매우 중요합니다. 파이썬은 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리를 제공하며, 이를 활용하여 검색 엔진 최적화를 위한 데이터 시각화 실습을 진행해 보겠습니다. 1. 데이터 수집 검색 엔진 최적화를 위한 데이터 시각화를 위해서는 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 여기서는 Google 검색 엔진에서 '데이터 시각화'라는 검색어를 검색한 결과를 수집해 보겠습니다. import requests from bs4 import BeautifulSoup query = '데이터 시각화' url = f'https://www.google.com/search?q={query}' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Win..