마케팅은 학문, 데이터는 성장 동력

[분석 주제]흔하디 흔한 iris 데이터셋를 활용해 로지스틱회귀 모델로 독립변수를 토대로 Species (품종) 종속변수를 분류(예측)하라 #✅데이터 로드from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')import pandas as pddf = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/my_data_set/iris.csv')#✅EDA(탐색적 데이터 분석 수행)print(df.info())print(df.isna().sum())print(df.shape)print(df.columns)#print(df['species'].value_counts()) #종속변수 클래스 균형 확인 #✅EDA 인사이트#결측치 없음#species 범..

처음 파이썬을 배우기로 결심했던 날, 저는 ‘어디서부터 시작해야 할지’ 몰랐습니다.검색하면 수많은 강의, 수많은 책, 수많은 영상이 쏟아졌고, 사람마다 추천하는 '도구'도 전부 달랐죠.누군가는 PyCharm을 쓰고, 누군가는 VS Code를 추천하고, 누군가는 Google Colab이 최고라고 말합니다.결국 저는 이것저것 다 설치해봤고, 너무 많은 걸 한꺼번에 하려다 지쳐버렸습니다. (아직, 어떤 도구를 사용할지 정하지 못했다면 이 글로 종결합니다) [Python] 파이썬 입문자용 환경 추천: PyCharm vs Colab vs VS Code (초보자 필독!)「파이썬 작업 환경, 이 문서로 종결합니다」여러분은 어떤 파이썬 작업 환경을 고르셨나요?PyCharm, VS Code, Google Colab, J..

「파이썬 작업 환경, 이 문서로 종결합니다」여러분은 어떤 파이썬 작업 환경을 고르셨나요?PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook, Google Colab, 도대체 뭘 써야 할까요?처음 접하는 사람에겐 마치 각기 다른 길로 향하는 문이 열려 있는 기분입니다.PyCharm은 모든 걸 갖춘 무거운 종합세트 같고, VS Code는 가볍고 민첩한 도구. Jupyter Notebook은 데이터 분석가들의 아지트처럼 느껴지죠. Google Colab은 비교적 최신인 2017년에 출시되었고 클라우드 기반이라 편리하죠. "저도 처음 파이썬을 시작할 때 그랬습니다."무엇을 설치해야 할지 몰라 이것저것 다 깔아봤고, 바탕화면은 낯선 프로그램 아이콘들로 가득했죠. 그때는 저도 몰랐습니다. - 도구는 ..