모든 순간이 'AI'였다.

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 1. Streamlit이란?  Streamlit은 데이터 분석과 시각화를 위한 파이썬 라이브러리에요. 복잡한 코딩 없이도 직관적으로 데이터를 분석하고, 시각화된 결과물을 웹 애플리케이션 형태로 만들 수 있어요.간편한 사용: 코드가 짧고 이해하기 쉬워서, 프로그래밍 경험이 많지 않아도 쉽게 사용할 수 있어요.다양한 데이터 소스 지원: CSV, JSON, SQL 등 여러 가지 데이터 형식을 쉽게 다룰 수 있어요.실시간 데이터 처리: 실시간으로 데이터를 분석하고, 그 결과를 바로바로 볼 수 있어요.쉽게 웹 애플리케이션으로 공유: 분석한 데이터를 간편하게 웹 애플리케이션으로 만들어 공유할 수 있어요. 2. Streamlit의 강점  Streamlit은 빠르게 프로토..

GPT를 활용하여, 논문 구현 없이 문헌 검토 수준의 논문 리뷰를 진행- 제목 : 비즈니스 뉴스에서 고품질 토픽을 추출하여 비정상적인 금융 시장 변동성을 설명하는 방법 - 저자 : Ryohei Hisano (ETH Zurich, The Canon Institute for Global Studies), Didier Sornette (ETH Zurich, Swiss Finance Institute), Takayuki Mizuno (University of Tsukuba), Takaaki Ohnishi (The University of Tokyo), Tsutomu Watanabe (The University of Tokyo)  https://journals.plos.org/plosone/article?id=1..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드Q. 네이버 뉴스에서 '특정 키워드(청년취업사관학교)'와 '날짜 범위(20240101~20240731)'에 해당하는 게시물들을 자동으로 수집하고, 각 게시물의 "제목", "발행기관", "작성일", "본문 내용", "URL"을 추출하여 CSV 파일로 저장하는 코드를 작성하세요.https://search.naver.com/search.naver?where=news&query=%EC%B2%AD%EB%85%84%EC%B7%A8%EC%97%85%EC%82%AC%EA%B4%80%ED%95%99%EA%B5%90&sm=tab_opt&sort=1&photo=0&field=0&pd=3&ds=2024.01.01&de=2024.07.31&docid=&related=0&mynews=..

GPT를 활용하여, 논문 구현 없이 문헌 검토 수준의 논문 리뷰를 진행- 제목 : 텍스트 마이닝을 활용한 금융통화위원회 의사록 분석- 저자 : 박기영(연세대학교 경제학부), 이영준(연세대학교 경영대학), 김수현(한국은행 경제연구원 국제경제연구실) https://www.bok.or.kr/imer/bbs/P0002456/view.do?nttId=10049321&searchCnd=1&searchKwd=&depth2=500535&date=&sdate=&edate=&sort=1&pageUnit=10&depth=500535&pageIndex=14&programType=rsrchrData&menuNo=500789&oldMenuNo=500535 [제2019-1호] Deciphering Monetary Policy Bo..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드Q. 네이버 블로그에서 '특정 키워드(청년취업사관학교)'와 '날짜 범위(20240101~20240731)'에 해당하는 게시물들을 자동으로 수집하고, 각 게시물의 "제목", "작성자 닉네임", "작성일", "본문 내용", "URL"을 추출하여 CSV 파일로 저장하는 코드를 작성하세요. https://search.naver.com/search.naver?ssc=tab.blog.all&query=%EC%B2%AD%EB%85%84%EC%B7%A8%EC%97%85%EC%82%AC%EA%B4%80%ED%95%99%EA%B5%90&sm=tab_opt&nso=so%3Add%2Cp%3Afrom20240101to20240731 청년취업사관학교 : 네이버 블로그검색'청년취업사관학..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 1. Pandas란? Pandas는 파이썬에서 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. R 언어의 데이터프레임에서 영감을 받아 설계되었으며, 내부적으로 Numpy를 활용해 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. Pandas를 통해 엑셀과 비슷한 구조의 데이터를 다룰 수 있어 데이터 분석을 더욱 직관적으로 할 수 있어요. 2. Pandas의 주요 자료형 Series: Series는 Numpy의 1차원 배열과 비슷한데, 인덱스와 값으로 구성되어 있어요. 리스트나 딕셔너리 같은 자료형에서 쉽게 만들 수 있고, 인덱스를 통해 데이터를 자유롭게 다룰 수 있어요. # 리스트를 사용해 Series를 만들어 보고, 데이터를 다루는 방법import pandas ..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 1. Numpy란 무엇인가요? Numpy는 "Numerical Python"의 줄임말로, 파이썬에서 수치 연산을 위해 만들어진 라이브러리예요. 주로 행렬 연산, 다차원 배열 처리, 그리고 선형대수와 통계와 관련된 다양한 내장 함수를 제공합니다. Numpy를 사용하면 파이썬의 기본 리스트에 비해 더 빠르고 메모리를 적게 사용하는 배열 연산을 할 수 있어요. 2. Numpy의 주요 기능 배열(array) 연산: Numpy는 배열을 기본 데이터 구조로 사용해, 벡터와 행렬 연산을 손쉽게 할 수 있습니다. 특히, 파이썬의 기본 리스트보다 훨씬 빠르고 효율적으로 연산이 가능해요.# 두 개의 2x2 행렬을 더하는 간단한 연산import numpy as npmatrix_..

1. 기획자가 데이터를 다루는 이유  기획자가 데이터를 잘 이해하고 활용하는 것은 서비스 기획에서 핵심적인 요소예요. 데이터는 제품이나 서비스를 분석하고 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 여러 직군이 함께 협업하며 데이터를 바탕으로 문제를 해결하고, 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있게 되죠.데이터 기반 의사결정: 데이터를 기반으로 의사결정을 내리면 감각에 의존하는 것보다 훨씬 더 정확한 결정을 할 수 있어요. 예를 들어, 특정 기능이 사용자의 행동에 어떤 영향을 미치는지 A/B 테스트를 통해 알아보는 것이죠. 이 과정을 통해 무엇이 효과적인지, 어떤 부분이 개선이 필요한지 명확하게 알 수 있습니다.지표의 중요성: 각 직군은 자신만의 KPI(핵심 성과 지표)를 설정하고 이를 지속적으로 모니터링해야 해..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 시각적으로 표현해서 더 쉽게 이해하고 전달할 수 있게 해주는 과정이에요. 이 글에서는 데이터 시각화의 중요성, 활용 방법, 그리고 주요 시각화 도구와 기법들을 함께 살펴보겠습니다. 1. 데이터 시각화란? 데이터 시각화는 방대한 데이터를 표, 그래프, 지도 같은 시각적 형태로 바꿔서 정보를 쉽게 이해하고 전달하는 과정이에요. 단순히 데이터를 보기 좋게 만드는 걸 넘어, 분석 결과를 효과적으로 전달하고 의사결정을 도와주는 중요한 역할을 하죠. 2. 데이터 시각화의 중요성 직관적인 정보 전달: 복잡한 데이터를 시각적으로 표현해서 누구나 쉽게 이해할 수 있게 해줘요.데이터 패턴 및 추세 파악: 데이터 간의 관계, 변화, 이상치를 빠르..

"데이터가 언어가 되고, 코딩이 글쓰기가 되는 시대가 온다."