들어가면서최근 부업을 고려하며 다양한 방법을 모색하던 중, 유튜브 쇼츠 영상이 쉽다고 하여 한번 제작에 도전해보았습니다. 여러 사람이 유튜브를 통해 성공하는 모습을 보고 나도 도전해보게 되었습니다.장점솔직히 말해서, 저에게는 유튜브의 장점을 제대로 느끼기 어려웠습니다. 아마도 충분히 시간을 들여 시도해보지 못했기 때문일 것입니다. 처음부터 큰 기대를 하진 않았지만, 그래도 몇 가지는 시도해볼 만한 가치가 있다고 생각했습니다.단점생각보다 익숙하지 않은 환경에 적응하기가 매우 어려웠습니다. 파이썬 코드로 데이터 분석을 하는 것이 저에게는 훨씬 수월하게 느껴졌습니다. 특히 영상 편집은 매우 번거롭고 복잡했습니다.영상 편집 스킬을 익히는 것도 큰 도전이었지만, 영상 기획, 구성, 제작까지 모두 혼자서 한다는 것..

안전교육 스킵과 관련하여 여러 방법들이 있었는데, 최근들어 다 막혀버린 초유(?)의 사태가 벌어졌다. 개발새발 이것저것 방법을 알아보다, 그나마 손이 덜가는 방법이다. 한페이지 교육이 끝나면 다음(▶) 페이지를 눌러야 하는 번거러움만 이라도 덜 수 있는 방법이다. 아래 코드를 크롬 콘솔창(F12)에서 실행하면된다. setInterval(function timeout() { console.log("Click the button!"); fnLpathPrgrsNext(); }, 60000); 그러면 매 1분마다 다음 버튼 이벤트를 발생시킨다. 문제는... 여기서 학습이 끝나지 않은 경우에 "순차적으로 학습을 진행해 주실길 바랍니다." 라고 알림창이 뜨는데, 무시하면 된다. 그리고 학습이 완료되면 종료를 하거나..

선형 회귀가 아닌 로지스틱 회귀를 사용하는 이유? 선형회귀 : 확률에 대한 설명 어려움 선형 vs 로지스틱 차이점 설명 예시 선형 회귀의 경우, 확률일정 값 이상이나 이하가 되면 확률값이 1을 초과하거나 0미만이 되어 버리기 때문 따라서, 0~1사이에 분포하고 있는 시그모이드 함수를 사용 → 확률개념으로 문제를 접근 기타 : 선형 vs 로지스틱 회귀 차이점 No 구분 선형 로지스틱 1 적합성 연속형 변수에 적합 범주 또는 이산형 변수에 적합 2 그래프(관계) 직선(변수간 선형 관계) 곡선(변수간 곡선(eg. 로짓)) 3 사용측면 회귀 알고리즘(선형) 분류 알고리즘(이상/범주) 4 해석 X 단위 변화량(eg. B1)에 대한 Y의 변화 X 단위 변화(eg. B1)에 대한 로그 확률 변화 5 최적화 방안 최소..

실행환경▼ Anaconda Prompt 실행합니다.Anaconda 32bit 설정아나콘다를 강제(?)로 32비트 설정합니다.(base) c:\> CONDA_FORCE_32BIT=1Python 32bit 설치(base) c:\> conda create -n py38_32 python=3.8 anaconadapython 32bit 환경 활성화(base) c:\> conda activate py38_32python 32bit 설치 확인python을 실행해보면,(py38_32) c:\> python"32bit" 로 설치된 것을 확인할 수 있습니다.Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 00:03:40) [MSC v.1916 32 bit (Intel)] :: Anaconda, Inc. on..

크롤링 웹사이트 위치로또 번호는 동행로또 홈페이지에서 얻을 수 있습니다.https://www.dhlottery.co.kr/common.do?method=getLottoNumber&drwNo="회차번호"위 주소로 들어가면 json 형태의 데이터를 얻을 수 있는데, 파이썬에서는 dict 형태로 저장할 것 입니다.모듈 불러오기pandas, requests, tqdm 세가지 모듈을 이용하였습니다.pandas 를 이용하여 dict 형태로 저장한 데이터를 dataframe 형태로 변환하였습니다. dataframe 형태로 변환한 이유는 우리가 보기 쉽게 하기 위함이며, csv로 내보내기(to_csv) 기능을 할 것이기 때문입니다.requests 모듈을 이용하여 매 회차에 대한 데이터를 가지고 왔습니다.tqdm 모듈은..

준비ipynb to py 변환툴 설치pip install nbconvertipynb to py변환 방법jupyter nbconvert --to script filename.ipynb결과[NbConvertApp] Converting notebook filename.ipynb to script [NbConvertApp] Writing 1981 bytes to filename.py여러 파일 변환법jupyter nbconvert --to script filename1.ipynb filename1.ipynborjupyter nbconvert --to script *.ipynb