[내일배움캠프 QAQC 부트캠프]컨디션 난조(12일차, 260527)

datetime.time

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1. 오늘 학습 키워드:

컨디션 난조

AI로 이미지화한 오늘 학습 키워드

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2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

AI로 생성된 이미지

특강: 파이썬 실력 쑥쑥 심화

3회차 - 정리 완료

'라이브러리 - 패키지 - 모듈' 상하관계 모듈: 작은 도구 상자(코드 저장된 .py 파일) 패키지: 모듈을 모아둔 폴더 라이브러리: 패키지보다 더 큰, 모듈을 모아둔 집합 ex. pandas, numpy 등 외울 필요는 X, 필요시 AI를 활용해 검색하면 끝. import QAQC와 from QAQC import *는 같은 의미 너무 무겁다 싶으면 * 부분에 필요한 것만 호출 가능

 

datetime - 날짜 다루기와 관련된 모듈 datetime.date    날짜(연-월-일) datetime.time    시간(시-분-초-마이크로초) datetime.now()  현재시간 반환(.hour, .minute 등도 가능하고 ZoneInfo로 나라별로도 가능) datetime.timedelta()  시간 간격(연산용) now.strftime()으로 포멧지정가능 datetime.strptime() 날짜 문자를 형식에 맞춰 날짜 데이터로 반환  relativedelta(d2,d1)로 날짜차를 구할 수 있음 diff.total_second() 로 시간차

math.pi math.e 파이, 자연로그의 밑 math.sqrt(A)      A의 제곱근 math.pow(A,B)  A의 B 승을 float 반환    <---- A**B와 유사 but 정밀도.형변환 math.factorial(A) A 팩토리얼 그 외 ceil, floor, trunc 등의 올림/내림/버림 함수나 각도/삼각함수   컴퓨터는 소수점 계산이 힘듦 --> 0.1 +0.2 != 0.3 -->math 라이브러리 사용 필요(math.isclose: 부동소수 비교) math.hypot 삼각함수(3,4 -> 5)

random() random.random() 0.0과 1.0 사이의 랜덤 random.randint(1,10) 1과 10 사이의 정수 random.rangrange(0,10,2) 2 간격으로 0부터 10의 정수 등등 다양한 랜덤기능 ramdom. seed(A) :재현성 중요시 ex. 마인크래프트의 맵시드는 숫자가 같으면 일정한 결 ramdom.choices(): 가중치 부여

그 외에 os 라이브러리
경로, 상위폴더 , 경로 존재 여부 등등

 

AI로 생성된 이미지

ADsP 챌린지

데이터: 저장이나 처리에 효율적인 형태로 변환된 정보
데이터의 시대(2025년 175ZB)
Bite(=8Bit) KB GB TB PB 등.... 기본적으로 2^10(약 1000) 차이
데이터를 잘 저장/관리 + 분석 하는 기술이 중요해지는 중

데이터의 특성: 존재적 특성(객관적 사실), 당위적 특성(예측의 근거)

정성 데이터: 언어/문자 등, ex. 설문조사
정량 데이터: 수치, 기호 등, ex. 몸무게, 나이
--> 정량 데이터가 정성 데이터보다 분석 용이
정형 데이터: 고정된 틀 有 --> 연산 가능  ex. CSV
비정형 데이터: 고정된 틀 無 --> 연산 불가능 ex. 음성
반정형 데이터: 고정된 틀 有 but 연산 불가능  ex.HTML

암묵지: 학습과 체험에 따른 습득 but 겉으론 X인 지식
형식지: 형상화된 지식, 공유할 수 있는 지식
표출화(암묵지 -> 형식지) : 기호, 숫자 등으로 표출
연결화: 개인의 지식으로 연결
내면화: 그 위에 새로운 경험 부가
공통화: 내면화된 지식을 여러 사람에게 공통화함

DIKW 피라미드
데이터 - 정보 - 지식 - 지혜
데이터: 상관관계가 없는, 가공 전 수치
정보: 가공/상관관계간 이해를 통해 의미부여한 수치
지식: 패턴을 이해해 토대로 추론한 것
지혜: 원리에 대한 이해로 도출된 창의적 아이디어(예측)

데이터베이스(DB): 정보의 집합체
DBMS: DB를 관리하는 소프트웨어

관계형 데이터베이스(RDB): 데이터 행열로 표현된 표 형식으로 저장, 테이블 사용, SQL 활용 
비관계형 데이터베이스(NoSQL, Not only SQL): 표 형태가 아닌 다른 데이터 모델 사용, 비정형 데이터와 대용량 데이터 처리에 용이

데이터베이스의 특징
통합: 동일한 내용 중복X
저장: 저장 매체에 저장
공용: 다수의 사용자
변화가능: 갱신과 동시에 정확성 유지

데이터베이스의 다양한 측면
정보의 축적/전달(기계): 기계가독성, 검색가능성, 원격조작성 
정보 이용(사용자)
정보 관리(데이터 관리)
정보기술 발전
경제/산업적

OLTP: 데이터 갱신 위주, 진짜과거
OLAP: 데이터 조회/분석 위주, 과거
CRM: 고객관계 관리, 고객 데이터 분석
ERP: 기업자원 효율적 활용/분배
RTE: 신속한 대응 목적

제조, 금융, 유통 등에서 DB는 발전해옴

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3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: 코드카타 중 계속되는 결과값 Mismatching(의도와는 다른 값)

      주어지는 리스트의 값이 중복될 수 있음을 깨닫고 index 함수 사용 대신 반복문을 사용해 해결했다.

3-2 회고: 잠을 안 자니 배도 고프지 않고 생각도 안 되고 눈의 초점도 안 맞는다. 휴게시간을 자는데 거의 다 썼다.

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4. 내일 학습할 것은 무엇인지(기본적인 AI 진단퀴즈, 코드카타, TIL 제외)

- 목요일(28일): 강의(ADsP 2강 또는 할당된 강의), 어학