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데이터분석가를 꿈꾸는 박열심의 IT 공간

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컴공 8

명품 C++ 프로그래밍 연습문제 이론문제 2장 정답 및 풀이

제가 푼 문제만 올려서 중간중간 빠지는 문항이 있을 수 있습니다! 1 ​C++ 응용프로그램이 실행을 시작하는 함수의 원형은 무엇인가? int main() 2 ​C++에서 main() 함수에 대한 설명 중 틀린 것은? 1) C++ 표준에서 정한 main() 함수의 리턴 타입은 int이다. 2) void main()으로 작성해도 대부분의 컴파일러에서는 처리된다. 3) main() 함수는 반드시 return 문을 가지고 있어야 한다. 4) main() 함수는 반드시 정수 0을 리턴할 필요가 없다. 개발자 편의를 위해 C++ 표준에서는 main() 함수에 대해서만 예외적으로 return 문 생략이 가능하다. 3 ​다음 소스에서 생략해도 되는 라인은 어디인가? #include int main() { std::cout

STUDY✏️/C++ 2024.03.25

명품 C++ 프로그래밍 연습문제 이론문제 1장 정답 및 풀이

제가 푼 문제만 올려서 중간중간 빠지는 문항이 있을 수 있습니다! 1 ​전문가들은 IT 분야에서 어떤 종류의 기업이 미래를 지배할 것이라고 예측하는가? 1) 가전기업 2) 소프트웨어 기업 3) 증권사 4) 석유회사 2 다음 설명 중에서 틀린 것은? 1) 사람과 가장 친밀한 프로그래밍 언어가 고급 언어이다. 2) CPU는 기계어만 이해하고 처리할 수 있다. 3) 고수준 언어를 저수준 언어로 번역할 컴파일러가 필요하다. 4) 기계어를 익혀서 프로그램을 작성하는 것이 좋은 개발자가 되는 지름길이다. 기계어가 아닌, 고급 언어를 익혀서 프로그램을 작성하는 것이 좋은 개발자가 되는 지름길이다. 3 다음 언어 중에서 계보가 다른 것은? 1) Java 2) C 3) C++ 4) Fortran BCPL - B - C ..

STUDY✏️/C++ 2024.03.25

[R로 배우는 데이터 과학] 6장 데이터 시각화 :: 시험 대비 요약정리

데이터 시각화의 필요성 - 데이터 시각화는 반드시 거쳐야 하는 필수 과정 - 데이터 과학의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 중요한 수단임 시각화의 기본 요소 - plot() - col=요소 : 마커 색상을 요소의 종류에 따라 달리하고 싶을 때 사용 - pch=요소 : 마커 모양을 요소의 종류에 따라 달리하고 싶을 때 사용 - legend() : 범례 - 시각화는 데이터를 올바르게 해석할 수 있게 해주는 동시에, 많은 양의 데이터를 효과적으로 관찰할 수 있게 해주는 역할을 함 - 신뢰도를 높이기 위해 점점 더 많은 데이터를 다루면서 복잡도도 높아짐 - 데이터를 여러 관점에서 보게 함 => 데이터에 포함된 여러 의미에 대한 통찰이 생김 - 다양한 시각화 방법은 데이터 과학의 핵심 기술 ! 시각화의 효과 - 직관(..

[R로 배우는 데이터 과학] 5장 데이터 가공 :: 시험 대비 요약정리

데이터 정제 - 데이터에서 불필요한 요소를 제거하고, 사용하기 편하게 정리 데이터 가공 - 데이터 정제보다 더 광범위하고, 구체적인 목적 아래 이루어짐 - 거의 모든 분야에서 적절한 가공이 필요함 - 데이터를 보다 효과적으로 분석하기 위해 데이터를 만지고 변형하는 작업 - 기본적으로 데이터 프레임을 중심으로 R이 제공하는 다양한 연산자와 함수를 이용해 이루어지는 작업 데이터 가공, 무엇을 하려고? - 통계 분석 : 데이터에 담긴 의미 끄집어내기 - 시각화 : 효과적인 관찰을 위해 - 모델링 : 인과관계를 추정하기 위해 gapminder - 세계 각국의 기대 수명, 1인당 국내총생산, 인구 데이터 등을 집계해 놓음 - country : 국가명, 범주형 - continent : 국가가 속한 대륙, 범주형 -..

[R로 배우는 데이터 과학] 4장 데이터 취득과 정제 :: 시험 대비 요약정리

- 대부분의 데이터는 파일 형태로 존재함 파일 읽기 - read.table() : 일반 텍스트 파일을 읽을 때 사용 - read.csv() : csv 파일을 읽을 때 사용 - header=T : 파일의 첫 행이 각 열의 변수를 나타낸다는 뜻 - csv 파일은 마지막 행에서 꼭 Enter를 누르고 저장해야 함 파일 쓰기 - write.table() : 일반 텍스트 파일로 저장할 때 사용 - write.csv() : .csv 파일로 저장할 때 사용 - quote=F : 문자열을 나타내는 큰따옴표를 제거할 때 사용하는 옵션 ​ - []에 행/열 조건 명시 - if문 활용 - ifelse문 활용 => ifelse(조건식, 참일 경우, 거짓일 경우) ​ ​ ​ - repeat { 반복 수행할 문장 } - whil..

[R로 배우는 데이터 과학] 3장 R의 데이터형과 연산 :: 시험 대비 요약정리

변수 이름 규칙 - 대소문자 구별 - _(밑줄)이나 .(마침표) 사용 가능 - 특수문자 X - 숫자나 _(밑줄)을 변수 이름 첫 글자로 사용 X - if, while, for 등의 예약어 사용 X - 숫자형 int - 문자형 chr - 범주형 factor - 논리형 TRUE, FALSE - NULL : 정의되지 않은 값 - NA : 결측값 - NaN : 연산 불가능한 값 - -Inf와 Inf : 음의 무한대와 양의 무한대 ​ 데이터형 확인 함수들 - class(x) : 객체지향 관점에서 x의 데이터형 - typeof(x) : R언어 자체 관점에서 x의 데이터형 - is.integer(x) : x가 정수형이면 TRUE - is.numeric(x) : x가 실수형이면 TRUE - is.complex(x) :..

[R로 배우는 데이터 과학] 2장 데이터 과학으로 풍덩 :: 시험 대비 요약정리

윈도우 R 다운로드 | R Studio 설치 방법 빅데이터 수업을 위해 R과 R Studio를 설치해봤다 ! 설치 전 환경 설정 R 설치 전에 확인해야 할 것이 있으니 잘 따라오시길 !! 1 계정 버튼 클릭 ! ​ 윈도우의 경우에 Microsoft 계정 이름이 한글이면 urdoingood.tistory.com - R을 사용할 수 있는 환경 - 명령어를 실행해줌 - 도움말, 기본 데이터 제공, 프로그램 관리 등 여러 기능을 함께 제공 - data() : 베이스 R이 제공하는 기본 데이터의 목록을 보고 싶을 때 - 행 : row, 샘플, 관측 - 열 : column, 속성, 특징, 변수 - str() : 데이터의 내용을 요약 - col : 색깔 지정 - xlab : x축 이름 - ylab : y축 이름 - ..

[R로 배우는 데이터 과학] 1장 데이터 과학 알아보기 :: 시험 대비 요약정리

- 인터넷 - 센서 - 스마트폰 (지금은 다양한 분야에서 사용하고 있어서 스마트폰에서 생산되는 데이터의 양과 질이 달라지고 있음) - 데이터로부터 유용한 정보와 통찰을 끄집어내고 합리적인 의사결정을 돕는 현대적인 학문 분야 - 데이터 과학은 세상과 활발하게 상호작용함 - “데이터로부터 일반화 가능한 지식을 추출하는 연구” - 뉴욕대 다르 교수 - 공유 정신이 강함 : ex) 데이터 과학 커뮤니티 ‘캐글’ - 데이터 과학에서 점증적으로 생각하는 일은 매우 중요함 - 데이터 과학 : 데이터라는 장난감이 널려 있는 놀이터 - 데이터 과학자 : 이 놀이터에서 데이터를 가지고 노는 사람 - 정형 데이터 : 교무 행정 데이터, 정부의 세무나 인구 데이터 - 비정형 데이터 : 이메일이나 편지 데이터 수집 -> 탐색적..

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