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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 대시보드 2일차(47일차, 260716)

Jo, Hongjin — Thu, 16 Jul 2026 16:12:02 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

~~태블로 대신~~ 개인공부

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

92 - 프로세스

def solution(p, l):
    q = []
    for i in range(len(p)):
        q.append((p[i], i))
    ans = 0
    while q:
        c = q.pop(0)
        h = False
        for i in q:
            if i[0] > c[0]:
                h = True
                break
        if h:
            q.append(c)
        else:
            ans += 1
            if c[1] == l:
                return ans

개인공부 - 금속재료기사 실기 필답형
참고 사이트

https://blog.naver.com/uoier7/222032061598

https://blog.naver.com/9629669

https://metal-material.tistory.com/51

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고:
일요일 오전에 있는 기사 시험에 대비하기 위해 목/금/토요일은 이것을 공부하는 중이다.
태블로 공부는 일요일 오후와 월요일 오전을 활용할 예정이다.

(금속 계열 회사가 이것을 활용하는지는 모르겠다. 당장은 경험과 시각화 능력만 기를 예정이다. )

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

- 월요일(20일): 대시보드 강의 수강, 라이브 세션 참여

AI 시대를 돌파할 취업 솔루션 | 내일배움캠프

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 대시보드 1일차(46일차, 260715)

Jo, Hongjin — Wed, 15 Jul 2026 20:16:05 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

태블로

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

91 - 기능개발

def solution(p, s):
    a = []
    for i in range(len(p)):
        r = 100 - p[i]
        A = r // s[i]
        if r % s[i] != 0:
            A += 1
        a.append(A)
    ans = []
    m = a[0]
    c = 0
    for i in a:
        if i <= m:
            c += 1
        else:
            ans.append(c)
            m = i
            c = 1
    ans.append(c)
    return ans

태블로를 활용한 데이터 시각화

1-1
주의받지 못한 정보는 기억되지 못함
색상, 크기, 모양 등을 활용하면 단기 기억을 활용해 기억이 남게 됨
시각적 분석이란 시각적 지각 능력을 활용해 데이터를 표현, 분석하는 것

비즈니스 인텔리전스(BI): 조직에서 비즈니스 데이터를 수집, 분석 및 시각화하여 실행 가능한 통찰과 의미 있는 정보를 생성하기 위해 사용하는 기술, 전략 프로세스
BI의 구성 요소: 시각화, 분석, 대시보드 생성, 통합, 변환 및 모델링, 모니터링 등
BI의 대표적 예시: PowerBI, 태블로, 루커스튜디오
BI의 필요이유: 데이터 소비량 증가, 기업의 데이터 활용 능력 부족

1-2
Tableau: 우리가 사용할 BI, 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스
국내 사용자 10만, 모든 산업군에서 사용 중,
제품: Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Cloud
우리가 사용할 Tableau Desktop: 추세 및 분포, 시각화 집계, 데이터 필터링, 데이터 정렬 또는 그룹화, 특정 이상 값으로 드릴 다운 등
라이선스: Creator, Explorer, Viewer: 권한, 비용이 다름
왜 태블로인가: 사용자 친화적 인터페이스, 높은 자유도 등등

1-3
설치

1-4
데이터 연결 방법
태블로 탭 메뉴 및 필드 아이콘 의미
차원과 측정값의 개념: 정성적/정량적

2-1
데이터 선택 3가지 방법: 더블클릭, 드래그앤드랍, ctrl 다중선택 후 우측 상단의 표현방식 선택
시계열 데이터 - 라인차트가 적절
불연속적 날짜(파랑)와 연속형 날짜(초록)이 있음
우클릭으로 드래그 또는 행렬 선택창에서 우클릭으로 변경 가능
불연속형은 언제 쓰이나: 구분이 필요할 때 ex. 년과 월을 바꿔서 월별 추이를 보고 싶을 때 등등
지도 데이터: 페인트맵, 심볼맵 등으로 시각화가 대표적
파이차트: 비교에선 좋은 차트는 아님, 개수가 10개 미만이고 정렬, 레이블 등등 보기 좋게 만드는게 중요

KPI: 전략적 목표 달성 정도를 측정하는 핵심 지표
성과를 객관적으로 평가하고 의사결정을 지원
구체적, 측정 가능, 달성 가능, 관련성, 시간 제한 등의 설정 방법을 가짐

2-2
필드명이 중복되는 경우 정렬이 제대로 안 될 수도 있음->중첩 기능을 사용
정적 필터, 동적 필터
스케터 차트

2-3
이중축 차트: 두 개의 축을 겹쳐 하나의 뷰
서로 다른 단위의 데이터 비교 가능 등 여러 장점
이중축 기능을 활용한 도넛차트와 버터플라이 차트

2-4
대시보드 공유방법: 4가지(태블로 여부, 로컬/서버)
1. 태블로 파일로 저장하기(twvx 형태로 주면 원본 데이터까지 전달됨)
2. powerpoint, excel(크로스탭), 이미지 등으로도 저장 가능
3. 클라우드로 공유 가능(팀스파르타 클라우드)
4. 태블로 퍼블릭 사이트에서 공유 및 자랑 가능

태블로퍼블릭 - 대시보드 외의 필요없는 시트는 숨기고, 대시보드 내의 필요없는 것들도 정리

Tableau 제조/생산 데이터 시각화 라이브 세션

1회차, 2회차 참여 완료
But 정리는 2회독 때 할 예정....

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 태블로... 흠...

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

- 목요일(15일): 대시보드 강의 수강, 라이브 세션 참여, 개인공부(기사 실기)

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 대시보드 0일차(45일차, 260714)

Jo, Hongjin — Tue, 14 Jul 2026 23:37:11 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

대시보드

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

90 - 의상
# 각 의상 위치에 대한 경우의 수를 구하고 곱하면 된다. 결과에선 아무것도 입지 않은 것만 제외하면 된다.

def solution(cl):
    c = {}
    for i, j in cl:
        if j in c:
            c[j] += 1
        else:
            c[j] = 1
    ans = 1
    for j in c:
        ans *= (c[j] + 1)
    return ans - 1

조퇴!

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 공부 하고 싶어요...

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

- 수요일(14일): 대시보드 강의 수강, 라이브 세션 참여, 개인공부(기사 실기)

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 머신러닝 프로젝트 마무리(44일차, 260713)

Jo, Hongjin — Mon, 13 Jul 2026 09:54:08 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

머신러닝 프로젝트

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

89 -할인 행사
# 모든 경우의 수(= i로 만들어진 d2들)에 대해 경우의 수의 항목들의 숫자(count 매서드 활용)가 n과 일치하는 확인하면 된다.

def solution(w,n, d):
    ans = 0
    for i in range(len(d) - 10 + 1):
        d2 = d[i : i + 10]
        A = True
        for j in range(len(w)):
            if d2.count(w[j]) != n[j]:
                A = False
                break
        if A==True:
            ans += 1
    return ans

머신러닝 팀 프로젝트

주말 중에 최종 코드 취합, 결과보고서, PPT, 녹화본까지 제작 완료

월요일 프로젝트 발표회 - 무사히 완료

밍글데이 완료

KPT 및 다면평가 완료

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 선비가 헤어진 지 사흘이 지나 다시 만날 때는, 눈을 비비고 다시 보며 대해야 한다.

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

- 화요일(14일):

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 머신러닝 프로젝트 6일차(43일차, 260710)

Jo, Hongjin — Fri, 10 Jul 2026 21:58:46 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

머신러닝 프로젝트

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

88 - 행렬의 곱셈

def solution(a1, a2):
    ans = []
    r = len(a1)
    c = len(a2[0])
    for i in range(r):
        rr = []
        for j in range(c):
            rr.append(0)
        ans.append(rr)
    for i in range(r):
        for j in range(c):
            for k in range(len(a1[0])):
                ans[i][j] += a1[i][k] * a2[k][j]
    return ans

머신러닝 팀 프로젝트

최종 코드 취합 - 거의 다 완료

결과보고서 초안 -완료 예정

PPT 자료 - 수정 후 검토 예정

발표 대본, 녹화본 초안 등 발표에 대한 방향성 - 완료(녹화본은 PPT, 대본 완료되는대로 진행)

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 주말 출근은 확정!

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

- 월요일(13일): 최종 취합된 코드 검토, PPT 최종본, 녹화본 검토, 발표회 참여

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 머신러닝 프로젝트 5일차(42일차, 260709)

Jo, Hongjin — Thu, 9 Jul 2026 21:03:57 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

머신러닝 프로젝트

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

87 - n^2 배열 자르기

def solution(n, l, r):
    ans = []
    for i in range(l, r + 1):
        a = i // n
        b = i % n
        c = max(a, b) + 1
        ans.append(c)
    return ans

머신러닝 팀 프로젝트

최종 코드 취합 - 진행중...

PPT 작성 진행 및 중간 점검

SHAP 분석 결과 활용 방향성 정립

발표자 선정

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 코드 취합의 어려움. 난잡한 변수.

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

- 금요일(10일): PPT 마무리 및 보고서 작성, 최종 코드 정립, 발표 영상 녹화

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 머신러닝 프로젝트 4일차(41일차, 260708)

Jo, Hongjin — Wed, 8 Jul 2026 21:14:55 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

머신러닝 프로젝트

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

86 - H-Index

def solution(ci):
    ci.sort(reverse=True)
    h = 0
    for i in range(len(ci)):
        if ci[i] >= i + 1:
            h = i + 1
        else:
            break
    return h

머신러닝 팀 프로젝트

스테이지별 공정의 통계를 통한 공정 역추적 및 추정 -- 폐기

코드 취합

PPT 작성 진행 및 중간 점검

SHAP 분석 결과와 결론 연결 논의

+ 개인 과제 피드백 받기

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 많은 일들이 있었습니다.

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

- 목요일(9일): 결과 해석에 대한 논의 마무리, PPT 마무리 및 보고서 작성

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 머신러닝 프로젝트 3일차(40일차, 260707)

Jo, Hongjin — Tue, 7 Jul 2026 21:27:05 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

머신러닝 프로젝트

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

85 - 연속 부분 수열 합의 개수

def solution(el):
    n = len(el)
    ex = el * 2
    uni = set()
    for j in range(n):
        cur = 0
        for i in range(n):
            cur += ex[j + i]
            uni.add(cur)
    return len(uni)

머신러닝 팀 프로젝트

F.I. 와 SHAP 분석

AutoML

하이퍼파라미터 튜닝

PPT 작성 시작

결과 해석에 대한 논의

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 문제는 이것의 해석을 어떻게 하냐....

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

- 수요일(8일): 코드 취합, PPT 작성, 결과 해석에 대한 논의

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 머신러닝 프로젝트 2일차(39일차, 260706)

Jo, Hongjin — Mon, 6 Jul 2026 21:02:28 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

머신러닝 프로젝트

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

84 - 괄호 회전하기

def is_valid(st):
    sta = []
    bm = {')': '(', ']': '[', '}': '{'}
    for i in st:
        if i in bm.values():
            sta.append(i)
        elif i in bm:
            if not sta or sta[-1] != bm[i]:
                return False
            sta.pop()
    return len(sta) == 0
def solution(s):
    ans = 0
    L = len(s)
    for x in range(L):
        rs = s[x:] + s[:x]
        if is_valid(rs):
            ans += 1
    return ans

머신러닝 팀 프로젝트

파생변수 고민 - 굳이?

상관관계 - 다중공선성 고려할 필요

교차검증 - F - fold

Feature Selection

가설? ==> 아직 미정!

best model → XGBoost 선정

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 최종 모델이 정해졌다.

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

- 화요일(7일): 모델 점검

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[내일배움캠프 QAQC 부트캠프] 머신러닝 프로젝트 1일차(38일차, 260703)

Jo, Hongjin — Fri, 3 Jul 2026 20:31:32 +0900

1. 오늘 학습 키워드:

머신러닝 프로젝트

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

코드카타

알고리즘

82 - N개의 최소공배수
# 나눠서 생각하기[변수를 새로 만들고, 정렬 및 찾기]

def solution(k, t):
    ans = 0
# 1. 귤의 개수라는 새로운 변수, 내림차순
    counts = {}
    for i in t:
        if i in counts:
            counts[i] += 1
        else:
            counts[i] = 1
    counts_2 = sorted(counts.values(), reverse=True)
# 2. 돌아가면서 맞추기
    for i in counts_2:
        k -= i
        ans += 1
        if k <= 0:
            break
    return ans

머신러닝 팀 프로젝트

데이터 선정 - 팀원들과 논의 끝에 '[반도체] 반도체 제조 공정 센서 데이터 기반 공정 최적화' 로 결정

데이터 EDA - 전체적인 데이터 분포 파악(info, head, SweetViz), 중복/결측/이상치 파악, 기술통계(describe 등), 상관계수

데이터 전처리 - 중복치X, 결측치: 어떻게 대체를 할 것이냐! - 30%가 넘어가는 NULL 값: 중앙값/평균 대체는 부적절 --> 논의 끝에 KNNImputer와 StandardScaler를 통해 결측치를 대체하기로 결정

3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: X

3-2 회고: 팀 프로젝트에서 도메인 관련 데이터를 하고 싶었지만 이번에 제공된 데이터는 머신러닝 연습이 될 뿐 도메인적으로 도움이 될 것 같지 않다. 그래서 반도체 데이터를 통한 엔지니어의 데이터 분석을 하기로 결정했다.

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

- 주말(4,5일): 개인 대회 참가, 전처리된 데이터로 머신러닝 돌려보기

- 월요일(6일): 팀원들과 각자 해본 파일 공유 및 머신러닝 방향성 결정

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