미니프로젝트를 배포로 돌릴생각인데, heroku 가 무료 티어를 중단한것을 최근에 알아 많은 대체제를 찾았다. heroku - 무료 티어 중지 railway - github verify 문제 (Unfortunately, the attached GitHub account does not meet our good actor criteria.) Koyeb - 이용자가 많은지 onboard를 일시중단함. (여유가 생기면 메일을 준다고 함) render - 시도중... 결국 AWS 를 미리 배워보고, 무료티어를 이용해보기로 하였다. 지금 가장 먼저 사용하게될 AWS Elastic Beanstalk 에 대해 정리해본다. AWS Elastic Beanstalk AWS Elastic Beanstalk는 Amazon W..

Release, Deploy, Distribute 다 배포하다. 라고 해석할 수 있다. 하지만 세부적으로 어떤 느낌인지 확실히 구별해 보자! Release(릴리즈) 릴리즈는 소프트웨어의 특정 버전이 공식적으로 공개되는 것을 의미합니다. 개발팀은 새로운 기능 개발, 버그 수정, 성능 향상 등을 통해 소프트웨어를 개선하고 이런 변화를 반영한 새로운 버전을 만듭니다. 이렇게 완성된 새 버전을 사용자들이 사용할 수 있도록 공식적으로 공개하는 것이 릴리즈입니다. 릴리즈는 특정 시점에 일어나며, 이 시점을 '릴리즈 날짜'라고 부릅니다. Deploy(배포) 배포는 소프트웨어를 특정 환경에 설치하고 실행가능하도록 하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 개발된 웹 애플리케이션을 실제 서버에 올려서 사용자들이 인터넷을 통해 ..

귀무가설 접근하면 반드시 반대가설도 확인해봐야한다. 통계학에서 귀무 가설 (null hypothesis)은 주장하고자 하는 가설을 검증하기 위해 사용되는 가설입니다. 이는 보통 '변화가 없다' 또는 '차이가 없다'는 가정을 기반으로 합니다. 반대로 대립 가설 (alternative hypothesis)은 귀무 가설과 반대의 입장을 취하며, 이는 보통 연구자가 증명하려고 하는 가설입니다. 귀무 가설과 대립 가설은 함께 사용되어야 합니다. 왜냐하면 귀무 가설이 기각될 경우 (즉, 데이터가 귀무 가설을 지지하지 않을 경우), 대립 가설이 받아들여질 가능성이 높아집니다. 이는 두 가설이 서로 배타적이기 때문입니다. 따라서, 통계적 가설 검정에서는 귀무 가설을 설정하면서 동시에 대립 가설도 설정해야 합니다. 이를..

데이터 이해하기 먼저, 대회와 관련된 정보를 충분히 숙지하고 데이터에 대한 이해를 높이세요. 문제 정의, 평가 지표, 데이터의 특성 등을 파악해야 합니다. 필요한 라이브러리 임포트 Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn 등 EDA에 필요한 라이브러리를 불러옵니다. 데이터 로드 및 확인 데이터를 로드하고, 간단하게 데이터의 모양(shape), 변수 타입(dtype), 결측치(missing value) 등을 확인합니다. 기술통계 분석 데이터의 기초 통계량을 확인하고, 변수들의 중심 경향, 분산, 왜도(skewness), 첨도(kurtosis) 등을 파악합니다. 변수별 상관관계 분석 변수들 간의 상관계수(correlation coefficient)를 계산하여, 변수들 간의 관계를 파악합..

나는 맥북과, win 데스크탑을 모두 다 사용하고 있다. 목적은 MacOS 에 친숙해짐과, win의 친숙성... 이를 비교 해본다. Mac OS 장점: UNIX 기반: 맥OS는 UNIX 기반의 운영체제로, 리눅스와 유사한 명령어와 터미널 환경을 제공합니다. 이로 인해 리눅스 개발 환경과 호환성이 좋습니다. 개발자 친화적: 많은 개발 도구와 애플리케이션들이 맥OS를 지원하며, 사용자 친화적인 UI와 뛰어난 성능을 제공합니다. 통합 개발 환경: 맥OS는 하드웨어와 소프트웨어가 서로 잘 통합되어 있어, 안정성과 성능이 뛰어납니다. 단점: 비용: 맥OS를 사용하려면 애플의 하드웨어인 맥북, 맥 미니, 아이맥 등을 구입해야 합니다. 이러한 하드웨어는 비교적 높은 가격대를 가지고 있습니다. 하드웨어 업그레이드 제한..

https://parkpakrsu.tistory.com/236 데이터 엔지니어링 로드맵 2023 데이터 엔지니어링 분야는 지속적으로 발전하고 있으며, 새로운 기술과 도구들이 생겨나고 있습니다. 2023년 데이터 엔지니어 로드맵을 기본적인 학습 경로와 주요 기술 및 도구를 업데이트하여 parkpakrsu.tistory.com 2~3단계에서 할만한 프로젝트! +4(데이터 저장소 및 처리) , +5(데이터 파이프라인 및 ETL).. 개인용 관계형 데이터베이스 구축 자신의 관심사(영화, 음악, 도서 등)에 대한 데이터를 수집하여 관계형 데이터베이스에 저장하고, 이를 조회/수정/삭제하는 간단한 웹 애플리케이션을 개발합니다. 사용할 수 있는 기술: Python, Flask, PostgreSQL, MySQL, HTM..