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REST API 1. API "Application Programming Interface" 의 약자로 소프트웨어가 다른 소프트웨어로부터 지정된 형식으로 요청, 명령을 받을 수 있는 수단이다. 예를 들어, 날씨와 관련된 서비스를 제공하는 웹 /앱 을 개발하려면, 실시간으로 날씨에 대한 정보가 필요하다. 아래와 같이 기상청에서 정해준 양식에 맞춰서, 내가 원하는 정보를 기상청 서버에 요청하면 원하는 데이터를얻을 수 있다! { "date" : 20240307, "place" : "seoul", "which" : "temperature" } 뿐만 아니라, 웹 개발을 할 때에 벡엔드 즉 서버에서 가진 데이터를 프론트 단에서 요청을 보내면 서버에서 해당 값을 반환해준다. 이렇게 데이터 폼에서 이러한 양식으로 데이터를 주고 받자... 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 12.
머신러닝 - 성능평가 머신러닝 모델링을 수행했으면 모델 성능을 평가해보자! 1. 회귀 성능 평가 1) MAE(Mean Absolute Error) # 모듈 불러오기 from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 성능 평가 print('MAE:', mean_absolute_error(y_test, y_pred)) 2) MSE(Mean Squared Error) # 모듈 불러오기 from sklearn.metrics import mean_squared_error # 성능 평가 print('MSE:', mean_squared_error(y_test, y_pred)) 3) RMSE(Root Mean Squared Error) # 모듈 불러오기 from sklearn.metrics impor.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 13.
머신러닝 - 모델링 기초 라이브러리와 데이터를 불러와 머신러닝 모델링을 진행해보자! # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') %config InlineBackend.figure_format = 'retina' # 데이터 읽어오기 path = 'airquality_simple.csv' data = pd.read_csv(path) 1. 데이터 탐색 모델링할 대상인 데이터를 탐색해보자! # 상위 몇 개 행 확인 data.head() # 하위 몇 개 행 확인 data.tail() # 변수 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 13.
머신러닝 - 데이터 전처리 타이타닉 데이터를 이용하여 데이터 전처리를 해보도록 하자. 먼저 상위 데이터를 확인해 보면 아래와 같다. 이제 데이터 전처리를 해보자! 1. 불필요한 변수 제거하기 Cabin은 77.1%가 NaN이기에 채울 방법이 마땅치 않으니 제거 PassengerId, Name, Ticket은 Unique 한 값이므로 제거 axis=0는 행, axis=1은 열을 의미함을 기억하자. # 여러 열 동시 제거 drop_cols = ['Cabin', 'PassengerId', 'Name', 'Ticket'] titanic.drop(drop_cols, axis=1, inplace=True) 2. NAN 조치 NaN 값이 포함되어 있으면 정확한 분석와 예측을 할 수 없으니 이에 대한 처리가 필요하다. 1) 데이터에 NaN 값이.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 13.
웹 크롤링 2 Gmarket 실습! 베스트 상품 200개 데이터 수집 상품의 이미지 200개 다운로드 1. URL 찾기 import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup url ='https://www.gmarket.co.kr/n/best' 2. request > response : str(html) response = requests.get(url) response 3. bs > DataFrame dom = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # select 200 items elements = dom.select("#gBestWrap > div.best-list > ul > li") len(elements.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 9.
웹 동작 방식 1. https://www.google.com에 접속할 때 생기는 과정 (웹 동작 방식) [요약] 사용자가 브라우저에 URL을 입력 DNS 서버에 도메인 네임으로 서버의 진짜 주소를 찾음 IP 주소로 웹 서버에 TCP 3- way handshake로 연결 수립 클라이언트는 웹 서버로 HTTP 요청 메시지를 보냄 웹 서버는 HTTP 응답 메시지를 보냄 도착한 HTTP 응답 메시지는 웹 페이지 데이터로 변환되고, 웹 브라우저에 의해 출력 1. URL 파싱과 HTTP Request Message 작성 사용자가 웹 브라우저에 URL을 입력하면, 브라우저는 그 URL을 파싱하고 그 정보를 바탕으로 HTTP Request Message를 생성. 1.1. HTTP Request Message 사용자가 웹 브라우저에 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 9.
웹 크롤링 1 1. Web Server & Client Architecture Client Request : Browser를 사용하여 Server에 데이터를 요청 Server Response : Client의 Browser에서 데이터를 요청하면 요청에 따라 데이터를 Client로 전송 HTTP Request Methods Get URL에 Query 포함 Query(데이터) 노출, 전송 가능 데이터 작음 Post Body에 Query 포함 • Query(데이터) 비노출, 전송 가능 데이터 많음 HTTP Status Code Client와 Server가 데이터를 주고받은 결과 정보 2xx - Success 3xx - Redirect 4xx - Request Error 5xx - Server Error Cookie, Ses.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 7.
데이터 분석 및 의미 찾기 2 1. Anova 범주 > 1.교차표(pd.crosstab) 범주 vs 범주 를 비교하고 분석하기 위해서는 먼저 교차표를 만들어야 함. pd.crosstab(행, 열) pd.crosstab(titanic['Survived'], titanic['Sex']) pd.crosstab(행, 열, normalize = ) pd.crosstab(titanic['Survived'], titanic['Sex'], normalize = 'columns') 2. 시각화 1) Mosaic mosaic plot mosaic(dataframe, [ feature, target]) mosaic(titanic, [ 'Pclass','Survived']) plt.axhline(1- titanic['Survived'].mean(), co.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 29.
데이터 분석 및 의미 찾기 1 1. 가설과 가설 검정 *️⃣ 과학 연구 절차 1) 모집단(Population) : 우리가 알고 싶은 대상 전체 영역(데이터) 2) 표본(Sample) : 그 대상의 일부 영역(데이터) => 모집단을 대표할 수 있는지 알 수 있음! (진짜 알고 싶은 건 모집단) ✔️ 일부분으로 전체를 추정하고자 한다면 모집단에 대한 가설 수립 가설은 보통 x와 y의 관계를 표현 X에 따라 Y가 차이가 있다. X와 Y는 관계가 있다. 표본을 가지고 가설이 진짜 그러한지 검증(검정) 숫자> X와 Y의 관계가 강한지 약한지 알아보기 위해 도구를 이용한다! 1. 시각화: 산점도 상관 분석 상관 분석은 연속형 변수 X에 대한 연속형 변수 Y의 관계를 분석할 때 사용 Scatter를 통해 시각화 가설 : 온도(x)가 상승하면 아이.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 2. 28.
데이터 처리 2 1. 데이터의 시각화 2. matplotlib와 seaborn 패키지 : 파이썬의 시각화 패키지 3. 기본 코드 구조 1) matplotlib.pylot matplot.pyplot의 별칭으로 plt 사용 Seaborn의 별칭은 sns 2) plt.plot() 기본 라인차트를 그려준다. 3) plt.show() 그래프를 화면에 출력 4. 기본 코드: x, y값 지정하기 1) x와 y값 지정 1차원 : list, numpy array, series 등을 각각 x와 y로 지정해서 사용 2차원 : dictionary, dataframe로 부터 x와 y를 가져와서 사용 가능 2) 문법 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y, data) # 타입1 plt.plot(data['Date'], data['T.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 2. 27.
데이터 처리 1 0. 데이터 전처리 1) 데이터 구조 만들기 2) 모델링을 위한 전처리 1. 열 이름 변경 1) columns 속성 변경: 모든 열 이름 변경 tip.columns = ['total_bill', 'tip', 'sex', 'smoker', 'day', 'time', 'size'] 2) rename() 메소드 사용: 지정한 열 이름 변경 tip.rename(columns={'total_bill_amount': 'total_bill', 'male_female': 'sex', 'smoke_yes_no': 'smoker', 'week_name': 'day', 'dinner_lunch': 'time'}, inplace=True) 3) 맨 뒤에 열 추가 -> 맨 뒤에 열을 추가하면 # final_amt 열 추가 ti.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 26.
Python 프로그래밍 & 라이브러리 - 문제) 1부터 100까지 홀수만 더해라 total = 0 i =1 while i if문 total +=i # total = total + i i +=1 # 반복 조건 - 함수에는 기본값을 지정할 수도 있고 안할 수도 있음. - print() 는 결과를 화면에 출력 - return은 값을 저장! - CRISP-DM - 무엇이 문제인가? => 첫 질문 문제가 해결되는가? => 마지막 질문 1. 분석할 수 있는 데이터 범주형은 대체로 우리가 결정을 해서 만들어 내는 것이다. 범주형이냐 수치형이냐에 따라서 분석 도구, 모델링 도구, 방법 등이 달라진다. 이러한 데이터는 기본이 2차원이다. => Table, 2차원 Array. Data Frame 1) 열, 정보, 변수, 요인(x, feature), 결과(y,.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 2. 23.
[컴퓨터 시스템 관리] 10주차 실습일지 (21.05.10.) ▶ 새로 배운 내용 1. Client-Server Model Client-Server Model - 서비스 요청자인 client와 서비스 자원의 제공자인 server 간에 작업을 분리해 주는 분산 애플리케이션 구조이자 네트워크 아키텍처 Client-Server Model 종류 - Web server(Apache or IIS) - Web client(인터넷 익스플로러, 크롬, 사파리, 파이어폭스 등 ) - Telnet server - Telnet client (telnet, PuTTY 등) - SSH server - SSH client (ssh, PuTTY 등) - VNC server - VNC client (vncviewer, TightVNC 등) - FTP server - FTP client (File.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 10.
[컴퓨터 시스템 관리] 8주차 실습일지 (21.04.26.) ▶ 실습 과제 - 이제까지 해왔던 실습 중 모르거나 복습하고 싶은 실습 2개 진행 1. 우분투 새로 설치하기 강의를 하면서 가장 먼저 배운것이 우분투를 설치하는 것이었고 거의 매 실습마다 우분투 서버를 백업 파일에 저장해 놓았던 것을 다시 설치하여 실습을 진행하였다. 하지만 계속해서 서버를 지우고 설치하고 반복하다 보니 백업 서버를 설치하는 과정에서 아무것도 없는 1주차 상태의 서버를 지워버렸고 백업 폴더에 저장해놓은 서버에 기존에 실습했던 것이 다 담겨져 있어 보기에도 안좋고 원상태로 복구하기도 힘들어서 복습을 하는 김에 새로 우분투를 설치하는 실습을 진행하였다. 우분투를 새로 설치 하기 전에는 cs-1, it등의 전에 실습 과제로 만들었던 계정이 남아있었고 하드 디스크도 여러개로 만들었었는데 다시 새.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 26.
[컴퓨터 시스템 관리] 7주차 실습일지(21.04.18.) ▶ 실습 과제 유용한 bash script 작성하기 - 랜덤으로 문자열과 난수를 생성하는 bash script를 작성하였다. - random_test1: A 또는 C 랜덤 출력 - random_test2: 모든 영어 대/소문자와 숫자 중 8자리 랜덤 출력 - random_test3: 0부터 9까지의 랜덤 숫자 생성 - random_test4: 1부터 100까지의 랜덤 숫자 생성 - 유용하다고 생각한 이유 : 일상생활에서 랜덤으로 문자나 숫자를 뽑아야하는 경우가 많은데 이 때 사용할 수 있다고 생각되어 작성해보았다. 예를 들어 test2는 패스워드를 만들거나 어떤 항목에 무작위로 식별가능한 코드를 부여할때 사용될 수 있고, test4 같은 경우에는 제비뽑기나 순서를 결정할때 사용하는데 적합하다. (*참고한.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 19.
[쉽게 배우는 자바 프로그래밍] 연습문제 chap04 01. 삼각형을 나타내는 Triangle 클래스를 작성하라. 삼각형의 속성으로는 실수값의 밑변과 높이를, 동작으로는 넓이 구하기와 접근자가 있고 생성자도 포함한다. 작성한 클래스를 다음 코드를사용해 테스트하라. public class chap0401 { public static void main(String[] args) { Triangle t = new Triangle(10.0, 5.0); System.out.println(t.findArea()); } } class Triangle { private double baseline; private double height; public Triangle(double baseline, double height) { this.baseline = baseline.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 11.
[컴퓨터 시스템 관리] 6주차 실습일지(21.04.10.) ▶ 실습 과제 - server(b)에 하드디스크 2개를 추가하여 LV를 1G, 2G, 1G, 1G로 총 4개를 설정 ▶ 실습 과정 1. 파티션 분할 전 확인 2. 파티션 분할 진행 3. lvm2 설치 4. pvcreate(PV, 물리적 볼륨 생성) 5. vgcreate myVG(VG, 물리 볼륨을 묶어서 볼륨그룹 생성) 6. lvcreate(LV, 논리 볼륨 4개 생성) 7. 논리볼륨에 대한 파일시스템 생성 8. 파일시스템 마운트 9. 파일 복사 10. 부팅 시 자동 마운트 설정 11. 재부팅 후 확인 ▶ 새로 알게된 내용 1.디스크 관리 - 여러개의 하드디스크를 하나처럼 사용하기 1) RAID 6 - RAID 5를 개선. ( 패리티 정보 2개 사용 ) - 4개 이상의 하드 디스크 필요 ( 통상적으로 7.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 10.
[컴퓨터 시스템 관리] 5주차 실습일지(21.04.03.) ▶ 실습 과제 RAID 5 설치 -현재 가장 많이 쓰인다고 함. RAID 5는 패리티 데이터의 저장 공간을 따로 확보해놓기 때문에 이를 통해 결함을 어느정도 허용한다. 결함을 허용하지 않는 Linear RAID와 RAID 0는 데이터가 저장된 공간에 문제가 생기면 데이터를 영영 복구하지 못하는 상황이 발생할 수 있지만 RAID 5는 데이터에 문제가 생겨도 패리티 데이터를 확인하여 어느정도 복구가 가가능하다. 또한 RAID 5는 따로 복사본을 저장하는 방식이 아닌 패러티 데이터를 활용해 채러티 제이터를 저장하는 공간을 제외하고는 하드디스크의 모든 용량을 데이터 저장에 사용할 수 있으므로 공간 효율이 좋다. ▶ 새로 배운 내용 1. 파일시스템의 이해 리눅스의 파일 시스템 : 디렉터리 (≒ 폴더) - ext4.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 3.
[컴퓨터 시스템 관리] 4주차 실습일지(21.03.29.) ▶ 실습 과제 -Server(b)에 GNOME 데스크톱 설치 후, 유용한 프로그램 3개 설치 1.koulourpaint -윈도우에서의 그림판과 같다. 그림판에 간단히 그림을 그리거나 메모하는데 유용할것 같아서 설치하였다. 2. Clementine -뮤직플레이어이다. 다른 플레이어드로가 다르게 구글 드라이브에 있는 음악을 바로 재생시킬수 있다는 점이 유용해 보여 설치해보았다. 3. Minitube - 검색어를 입력하면 관련 영상을 계속해서 찾아준다고 한다. 마치 유튜브의 알고리즘과 같다. 심지어 광고도 나오지 않는다고 한다. 윈도우에서는 비슷한 프로그램을 사용하려면 대부분이 유료인데 리눅스에서는 무료로 제공한다는 점에서 설치해볼만 하다고 느꼈다. ▶ 새로 알게 된 내용 1. 패키지와 파일을 삭제하는 방법 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 29.
[컴퓨터 시스템 관리] 3주차 실습일지(21.03.21.) ▶ 실습 과제 -프로그램 설치; htop 설치 htop이란 기존의 리눅스의 top을 향상시킨 도구이다. F1~F10까지 설정 메뉴, 프로세스 검색, 프로세스 우선 순위 변경 등의 기능을 제공한다. (리눅스에서 top 명령어는 유닉스계열 시스템에서 프로세스 목록을 CPU 사용률이 높은 것부터 보여주는 소프트웨어) apt install htop ▶ 문제 발생 및 해결 프로그램을 설치할때 계속해서 밑과 같이 패키지가 없다는 오류가 떠서 시간이 매우 오래걸렸다. 알고보니 저장소를 입력할때 오타가 있어서 문제가 발생한 것이였고 다시 제대로 입력을 하였더니 설치가 완만히 이루어졌다. ▶ 새로 배운 내용 1. 리눅스 디렉터리 - /bin : 명령어가 저장되어 있음 - /dev : 장치파일이 존재 - /etc : 시스.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 21.
[컴퓨터 시스템 관리] 2주차 실습일지 21.03.15. 실습 과제 -리눅스 기본 명령어 중 잘 모르는 것 새로 알게된 내용 1. 컴퓨터 시스템 개요 -input 장치로 들어온 요청은 메모리에 저장되었다가 CPU에서 명령어를 처리 ->처리된 결과는 Output 장치와 Network Adapter로 전달되거나 저장 장치에 저장 -Middleware: web server, DB와 같은 것으로 응용 SW와 OS간의 통신이 잘 이루어 질 수 있도록 하는 소프트웨어 -User Mode와 Kernel Mode를 구분하여 Process가 직접 디바이스를 제어하는 상황을 막음 -파일 시스템: 사용자에게 의미가있는 하나의 데이터를 이름, 위치, 크기 등의 보조 정보를 추가하여 관리 2. 런레벨 변경하기 3. 파일 묶기와 압축 => 데이터 압축 -> 데이터를 더 적은 공간에 효.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 15.
[컴퓨터 시스템 관리] 1주차 실습일지(21.03.07.) -부팅 및 로그인 화면 https://youtu.be/5HnSfjktrb0 ✔ 새로 배운 내용 1. 리눅스(Linux)의 개념 리누스 토르발스가 커뮤니티 주체로 개발한 컴퓨터 운영체제(혹은 커널) 유닉스와 거의 동일한 운영체제 이면서 무료, 어떤 면에서는 유닉스보다 뛰어남 2. 가상머신(Virtual Machine) 개념 - PC 1대만으로 여러 대의 PC를 운영하는 것처럼 만드는 방법 (가상 머신 소프트웨어 또는 가상머신 프로그램이라 부름) ✔ 실습 환경 세팅 & 실습 내용 1. VMware 가상머신에 3대의 리눅스 운영체제 설치 -Ubuntu desktop(Server), Ubuntu server(Server(b)), Kubuntu(Client) cf. Ubuntu Desktop과 Ubuntu Ser.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 7.

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