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그락
소프트웨어 공학 소개
소프트웨어 공학 소프트웨어 공학이란? 배경 소프트웨어 위기 소프트웨어 공학에 자주 하는 질문 일반적인 제품 맞춤형 제품 좋은 소프트웨어의 필수 특징 소프트웨어 공학의 분야 소프트웨어 공학의 중요성 소프트웨어 공학 활동 소프트웨어에 영향을 미치는 여러 일반적인 문제들 소프트웨어 공학의 다양성 애플리케이션 유형 소프트웨어 공학 기본 원칙 소프트웨어 공학 윤리 정의와 중요성 전문적인 책임 ACM/IEEE Code of Ethics … Read more
애자일 소프트웨어 개발
소개 애자일 소프트웨어 개발이란 계획 주도와 애자일 개발 애자일 방법 특징 애자일 선언문 애자일 방법의 원칙 애자일 개발 기술 익스트림 프로그래밍 (XP) XP와 애자일의 원칙 XP의 원칙 영향력 있는 XP(익스트림 프로그래밍) 실천 방법 익스트림 프로그래밍(XP)에서는 여러 중요한 실천 방법들이 소프트웨어 개발 프로세스의 효율성과 품질을 높이기 위해 사용됩니다. 이 중 영향력 있는 실천 방법들은 다음과 같습니다: … Read more
요구공학
기능적 요구사항과 비기능적 요구사항 요구공학이란? Requirements abstraction 요구사항 종류 기능적 요구사항 (Functional requirements) 비기능적 요구사항 (Non-fuctional requirements) 시스템의 성능, 신뢰성, 유지보수 가능성, 보안 등과 같은 특성이나 시스템이 충족해야 하는 일반적인 제약 조건을 정의합니다. 이러한 요구사항들은 시스템의 전반적인 품질을 보장하며, 종종 시스템의 개별 기능이 아닌 전체 시스템에 적용됩니다. Goals and requirements 측정 가능한 요소들 요구사항 공학 … Read more
Numpy 라이브러리 기초
강의 https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial Numpy란? Numpy 특징 Numpy 호출 방법 ndarray ndarray란? ndarray 특징 np.array() Array 만드는 함수 arange ones zeros empty something_like identity eye diag random sampling 많이 사용하는 함수들 dtype 객체 shape 속성 ndim 속성 size 속성 nbytes 속성 reshape() flatten astype Indexing Slicing 계산 함수 sum mean std 그 외 수학 연산자 축(Axis)의 이해 … Read more
End-to-End Process 정리 – 2
End-to-End Process Data Preprocessing Data Preprocessing 종류 Data Restructuring Data Value Changes 데이터 정제(Cleaning Dirty Data) 데이터에서 잘못된 정보(오류), 누락된 값, 사용할 수 없는 데이터, 이상치 등을 식별하고 수정하거나 제거하는 과정입니다. 이 과정은 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하는 데 중요합니다. Missing Data Wrong Data Unusable Data Outliers 텍스트 데이터 전처리(Text Data Processing) 텍스트 데이터를 분석 가능한 … Read more
End-to-End Process 정리 – 1
End-to-End Process 이 순서는 꼭 순차적일 필요는 없다. Objective Setting (목표 설정) 빅 데이터는 비즈니스 문제를 해결하는 해답과 인사이트를 제공할 수 있다. 하지만 빅 데이터는 제한적인 역할을 가지고 있다. 종종 비즈니스 관리, 투자 등이 문제를 해결하는 데에 필요할 수도 있다. Data Curation Data Curation이란? Data Curation의 어려움 대형 데이터 벤더 데이터 과학과 빅데이터 분석에 있어서, … Read more
데이터 과학 matplotlib 강의
matplotlib이란? 주요 그래프 유형 선 그래프(Line Plot): 데이터의 변화나 경향성을 시간의 흐름에 따라 보여줍니다. 막대 차트(Bar Chart): 범주별 값의 크기를 막대의 길이로 나타내어 비교합니다. 히스토그램(Histogram): 데이터의 분포를 나타내는 데 사용됩니다. 파이 차트(Pie Chart): 전체에 대한 각 부분의 비율을 보여줍니다. 산점도(Scatter Plot): 두 변수 간의 관계를 점으로 나타냅니다. 상자 그림(Box Plot): 데이터의 분포와 이상치를 요약하여 보여줍니다.