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[240108] 알고리즘 특강 01.자료 구조 & 파이썬 숙제 [알고리즘 특강 with 분석가 by 임정 튜터] 0. 자료 구조 (Data Structures) - 자료의 효율적 접근과 수정을 가능하게 하는 구조. - 각 자료형 특징에 맞춰 그릇에 담는 것이 필수적임 1. 배열 (Array) - 연속된 데이터를 저장하는 자료 구조로 가장 직관적임. python의 list 개념과 유사 - 인덱스와 대응하는 데이터를 저장해 첫번째부터 상대적인 위치를 표현 - 검색 연산은 빠르지만, 데이터 추가/삭제 연산은 느림 1) O(1): 검색 연산. 자료를 단 번에 찾음 2) O(N): 추가/삭제. 최악의 경우 자료를 찾기 위해 자료의 길이 만큼 시간 소요 (cf) 효율적인 알고리즘 = 코딩을 잘 구현했다 = ① 시간 단축 ② 사용 메모리 감소 └ ① 자료형 길이 및 크기에 따라..
[240107] 파이썬 문법 기초 [파이썬 문법 기초 by 이범규 튜터] 1. 파이썬 문법 뽀개기(기초) 1) 변수 : 값을 담는 박스. 값을 가르키고 있는 것이기도 함. : 새 변수를 만들 때 [변수이름 = 값]의 형태로 씀. a = b와 b = a는 다르고, 출력할 때는 print()를 써야 함 a = 3 # 3을 a에 넣는다. print(a) b = a # a에 들어 있는 값인 3을 b에 넣는다. print(b) a = 5 # a에 5라는 새로운 값을 넣는다. print(a, b) # 5 3 2) 자료형 : 자료형이란 프로그래밍을 할 때 쓰이는 숫자, 문자열 등 자료 형태로 사용하는 모든 것 - 숫자형 자료형 a = 7 b = 2 a+b # 9 a-b # 5 a*b # 14 a/b # 3.5 a//b # 3 (몫) a%b # 1 (..
[240105] 데이터 리터러시 & SQL: 코드카타 92~94 & 파이썬: 코드카타 8 [데이터 리터러시(Data Literacy) by 오준엽 튜터] 1. 데이터 리터러시란? - 정의: 데이터를 읽고, 이해하고, 비판적으로 분석하는 능력 + 분석 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력 - 상세 의미 └ 데이터 수집과 데이터 원천을 이해하고 └ 주어진 데이터에 대한 다양한 활용법을 이해하고 └ 데이터를 통한 핵심지표를 이해하는 것 └ 데이터 리터러시는 올바른 질문을 던질 수 있도록 만들어 줌 - 데이터 분석에 대한 착각 └ 데이터 분석을 배운다 ≠ SQL, Python, Tableau 등 학습 but, 막상 데이터 분석 하려면 쉽지 않음 └ 데이터를 잘 분석 ≠ 문제, 목적, 결론이 나올 것 └ 데이터를 잘 가공 ≠ 유용한 정보를 얻을 것 └ 분석에 실패 ≠ 방법론, 스킬이 부족한 것 - ..
[240104] SQL: 특강/코드카타 91 & 파이썬: 코드카타 6-7 [SQL 특강: SQL 처음부터 끝까지] 1. SQL 기초(초급) - 데이터베이스 및 테이블 생성, 데이터 삽입 예시 쿼리 --1.데이터베이스 생성 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS SampleDB; --2.데이터베이스 사용 USE SampleDB; --3.테이블 생성 CREATE TABLE IF NOT EXISTS Employees ( ID INT PRIMARY KEY, Name VARCHAR(50), Position VARCHAR(50), Salary DECIMAL(10, 2) ); --4.데이터 삽입 INSERT INTO Employees (ID, Name, Position, Salary) VALUES (1, 'Alice', 'Developer', 60000.00), (2, 'B..
[240102] SQL: 코드카타 89-90 & 파이썬: 코드카타 5 1. 피벗테이블 복습을 활용한 문제 풀이 1934. Confirmation Rate https://leetcode.com/problems/confirmation-rate/description/ 1) 어떤 문제가 있었나 유저별 확정률을 구하는 문제에서, 비율을 계산하기 위해 표를 어떻게 가공하면 좋을지 깔끔하게 떠오르지 않음 2) 내가 시도해본 건 무엇인가 left 조인 및 셀프 조인 등으로 테이블을 합치고, if나 case when 절로 조건을 추가해보고자 했으나 표가 정리되지 않음 3) 어떻게 해결했나 if절 활용을 고민하다가 피벗테이블 형식으로 표를 구성하면 비율을 구할 수 있다는 점을 깨닫고, 기존 피벗테이블 생성에 대해 공부했던 내용을 복습하여 본 문제에 적용하여 문제 해결함 with table1..
[231229] SQLD: JOIN, 집합연산자, 서브쿼리, 그룹함수, 윈도우함수 * 수강 강의명: SQLD 자격증 대비반 - 11~14주차 [요약] 1. JOIN 1) 개요 : 두 개 이상의 테이블을 연결 또는 결합하여 데이터를 출력하는 것 : FROM 절에 여러 테이블을 나열하여 JOIN 가능한데, 이때 JOIN 발생은 두 테이블만 가능(여러 개 합치려면 JOIN을 여러 번) : 두개의 테이블을 JOIN 하기 위해서는 적어도 하나의 공통된 컬럼 필요 - EQUI JOIN (등가 조인) : 두 테이블 간에 칼럼의 값들이 서로 같은(=) 경우 두 데이터를 하나의 데이터로 합치는 JOIN SELECT 테이블1.칼럼명, 테이블2.칼럼명, ... FROM 테이블1, 테이블2 WHERE 테이블1.칼럼명1 = 테이블2.칼럼명2; - Non EQUI JOIN (비등가 조인) : 두 개의 테이블 ..
[231228] SQLD: 관계형데이터베이스, DDL, DML, TCL, DCL * 수강 강의명: SQLD 자격증 대비반 - 7~10주차 [요약] 1. 관계형 데이터베이스(Relational Database, RDB) 1) 개요 - 관계형 데이터베이스란? : 표 형태로 저장되는 데이터베이스로 생성, 조회, 수정, 삭제(CRUD / Create, Read, Update, Delete)가 가능 : 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDMS)을 통해 관리함 2) SQL - 개념: Structured Query Language의 약자로 관계형 데이터베이스와 통신할 때 사용하는 구조화된 질문(query) 언어 - SQL 언어 분류 ★ · 데이터 정의 언어(DDL: Data Definition Language) : 관계형 데이터베이스(테이블)의 구조를 정의하는 데 사용하는 언어 └ 데이터를 저장..
[231227] SQLD: 데이터 모델링, 정규화, 데이터베이스 성능 * 수강 강의명: SQLD 자격증 대비반 - 3~6주차 [요약] 1. 데이터 모델링의 4요소 1) 엔터티 (Entity) - 개념: 엔터티는 '개체(독립체)'라고 표현하며, 관련 있는 속성들이 모여 의미 있는 하나의 정보 단위를 이룬 것을 의미. 쉽게 말해 업무에서 쓰이는 데이터들을 분류한 그룹 - 엔터티와 인스턴스: 엔터티는 속성과 인스턴스의 집합 - 엔터티의 6가지 특징 ㆍ업무에서 필요로 하는 정보: 특정 업무에 필요한 정보여야 함 ㆍ식별 가능 여부: 업무적으로 의미를 갖는 인스턴스가 식별자에 의해 한 개씩만 존재해야 함 ㆍ인스턴스의 집합: 기본적으로 2개 인스턴스로 구성되어 있어야 함(1개만 있으면 엔터티는 집합이 아님) ㆍ업무 프로세스에 의해 활용되어야 함 ㆍ속성을 포함해야 함: 엔터티를 설명하는..

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