전체 글 261

[2024-10] 2024년 10월 "why bother?" 챌린지

평소같으면 늘 마음에 담아둔 ‘why bother?’라고 생각했던 것을 같이 해보는 챌린지다. 딱 한 달, 평소라면 굳이 하지 않을 일을 하고 서로 얘기를 나눠보려고 한다."why bother" is a statement that basically means, it's not worth it or it's going to waste your time.10월 why bother? 챌린지  1.  여자친구나 친구들에게 아침 노래 추천해주기 - 성공나는 종종 친구들에게 노래를 추천해준다. 평소에 한번 들어보라고 노래를 던져주는데, 이번 챌린지에서는 아침(오전)에 노래를 추천해주기로 했다. 보통 사람들은 시간대별로 출근송, 노동요, 퇴근송 등이라고 말하곤 하는데 그 중에서 출근송 추천이라고도 할 수 있겠다. 어..

Python any(), all() 함수

Python에는 다양한 내장 함수가 있지만, 그중 all()과 any() 함수는 논리 연산을 간단히 처리할 수 있어 매우 유용하다. 특히, iterable 객체를 기반으로 한 조건 검사를 간결하게 표현할 수 있어 코드 가독성을 높이는 데 도움을 준다. 이 포스팅에서는 all()과 any() 함수의 정의, 특징, 사용법을 예제와 함께 알아보겠다.1. all() 함수란?all(iterable) 함수는 인자로 받은 반복 가능한 객체(iterable)의 모든 요소가 참(True)이면 True를 반환하고, 하나라도 거짓(False)이면 False를 반환한다. 만약 iterable이 비어 있다면 기본적으로 True를 반환한다. and 연산자와 유사한 동작을 한다고 보면 이해하기 쉽다. all(iterable)은 내..

Understanding Data Engineering 3-The data Pipeline

✅ RECAP 전 포스팅에서 공부한 내용을 복습해 보자. - 데이터 엔지니어: 데이터 엔지니어는 데이터를 수집하고 데이터베이스에 저장하며, 데이터가 체계적으로 구성되고 분석에 용이하도록 관리한다. 이는 데이터 수집, 데이터베이스에 저장, 그리고 효율적인 데이터 검색을 위한 데이터베이스 구조 최적화를 포함한다.  - 데이터 사이언티스트: 데이터 사이언티스트는 데이터 엔지니어가 준비한 데이터를 분석한다. 이 과정에서 데이터를 정리하고 탐색하며 시각화를 통해 인사이트를 도출하거나 모델을 구축하고 실험을 진행한다. - Spotflix 예시: Spotflix라는 음악 스트리밍 회사의 예시를 통해 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 협업을 설명했다. 데이터 엔지니어 Vivian은 고객, 아티스트, 노래 데이터를..

[24-25] 10월

[10월] 2024.10.20 🏆 알루 FC 24-25 시즌 세 번째 자체전 경기 결과!오늘은 부천 클리어 풋살장에서 아침 8시부터 10시까지 총 6쿼터에 걸쳐 경기가 진행되었습니다. 이번 경기의 MOM(Match of the Match)은 김상민 군이 차지했으며, 현재 공격포인트 전환율 랭크에서 두각을 나타내고 있습니다! 🎉 ⚽ 다음 달은 축구의 달 다음 달 11월은 두 번 혹은 세 번 경기를 할 예정입니다. 많은 참여 부탁드립니다. ⚽ 팀 구성 - 이번 매치데이에서는 가위바위보를 통해 팀을 짜고 경기를 진행했습니다. ⚽ 경기 주요 내용 - 괴물, 이인혁 군이 골을 폭격했지만, 팀은 지고 말았습니다. 지고 있는 경기를 뒤집었고, 골과 어시스트를 많이 기록해 팀에게 실질적인 도움을 준 살인자, 김상민..

Understanding Data Engineering 2-Data engineers vs Data scientists

✅ RECAP 전 포스팅에서 공부한 내용을 복습해 보자. - 데이터 엔지니어링의 정의와 중요성: 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 관리할 수 있는 인프라를 구축하고 유지보수하는 역할을 담당한다. - 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언티스트의 차이점: 데이터 엔지니어는 데이터의 인프라와 아키텍처를 다루는데 중점을 두는 반면, 데이터 사이언티스트는 데이터를 통해 인사이트를 도출하는 데 집중한다. - 데이터 파이프라인이 소개: 데이터 파이프라인이란 데이터 처리 단계의 연속적인 흐름을 의미하며, 데이터가 원천에서부터 저장되고 분석 및 활용될 수 있는 위치로 효율적으로 이동하도록 보장하는 데 중요한 역할을 한다. - 빅데이터의 역할: 빅데이터의 등장으로 인해 데이터 엔지니어에 대한 수요가 ..

반응형