분류 전체보기
-
[회계관리2급] 직장인 비전공자 노베이스 무지랭이 2주 합격 후기/정보/꿀팁S T U D Y/fin 2024. 10. 25. 15:29
안녕하세요! 직장인 비전공자 노베이스 무지랭이의 회계관리2급 합격 후기를 공유하려 합니다. 접수일정 올해는 11월 시험과 12월 시험 2회차만 남아있네요. 개인적인 경험으로는 오늘부터 준비해도 올해 안에 합격하실 수 있을거라고 생각합니다! 아래에서 꿀팁이나 도움받았던 곳들 첨부해놓을게요 시험기간 6회차에 응시했고 시험은 9월 28일에 봤습니다. 공부 기간은 9월 14일(토) ~ 9월 27일(금) 이었습니다! 직장인이라 최대한 추석연휴 활용하려고 계획을 했으나 마음처럼 되진 않았어요.., [추석연휴] 9월 14일(토) ~ 9월 18일 (수) 까지 순공 총 15시간정도 한 것 같아요. 하루에 2시간하고 판접고 나온 날도 있어서 집중 잘 되는 날에 오래 있었던 것 같아요 [평일] 17시 퇴근하고 따릉이 미친듯..
-
공유오피스 패스트파이브 영등포점 솔직 1년 이용 후기D A I L Y 2023. 8. 24. 20:31
안녕하세요! 이용후기 포스팅은 처음인 것 같네요. 저희팀은 패스트파이브 영등포점 사무실을 대여해서 작업하고 있는데요! 솔직하게 후기를 작성해보려고 합니다. 먼저 라운지입니다. 각 사무실들을 이어주는 허브같은 곳인데요. 앞에 보이는 여러명이 앉아서 담소를 나눌 수 있는 큰 소파테이블 공간이 존재합니다. 그 뒤에는 스터디카페처럼 길쭉한 의자들이 늘어져 있습니다. 사진 상단에 보시면 20B, 20C, 20D 로 써진 공간들이 보이실텐데요~ 이 공간은 회의실입니다. 크레딧을 이용해서 회의실을 예약할 수 있습니다. 크기가 상당히 넓어서 쾌적합니다. 그리고 회의실마다 대형 모니터가 있어서 화면을 공유해서 다 같이 보기 편합니다. 반딱반딱이는 바닥이 보이시나요? 아침마다 청소 해주는 패파 메이트분이 계셔서 항상 쾌적..
-
SQL파싱과 최적화S T U D Y/DataBase 2023. 8. 24. 19:58
SQL의 정의 Structrued Query Language. 구조적 질의 언어 SQL의 최적화 1. SQL파싱 - 사용자로부터 SQL을 전달 받음 -> 파서가 파싱 진행(파싱 트리 생성 -> Syntax체크 -> Semantic체크) 2. SQL최적화 - 옵티마이저가 그 역할을 맡음 - 데이터베이스 성능을 결정하는 가장 핵심적 엔진 3. 로우 소스 생성 - 옵티마이저가 선택한 실행 경로를 실제 실행 가능한 코드나 프로시저 형태로 포맷팅 함 SQL옵티마이저의 역할 사용자가 원하는 역할을 가장 효율적으로 수행할 수 있는 최적의 데이터 액세스 경로를 선택해주는 DBMS엔진 1. 사용자로부터 전달 받은 쿼리를 수행하며 나올 수 있는 실행계획을 찾아냄 2. 데이터 딕셔너리에 미리 수집해 둔 오브젝트 통계 및 시..
-
[SQLP] SQLP 조사하기, 준비하기, 기출문제 사이트S T U D Y/DataBase 2023. 3. 23. 19:45
https://youtu.be/RXQ1kZ_JHqg SQLP 기본서 맛보기 SQL - Structured Query Language, 구조적 질의 언어 SQL최적화 : DBMS 내부에서 프로시저 작성 후 컴파일해서 실행 가능한 상태로 만드는 전 과정 1. 최적화 까지의 과정 1) SQL 파싱 파싱 트리 생성(SQL문 이루는 개별 구성요소 분석해서 파싱 트리 생성) Syntax체크(문법오류 확인, 사용할 수 없는 키워드 또는 순서, 누락된 키워드 확인) Semantic체크(의미상 오류 있는지 확인, 존재하지 않는 테이블 또는 컬럼, 권한확인) 2) SQL최적화 주체 : SQL옵티마이저 사용자가 원하는 작업을 가장 효율적으로 수행할 수 있는 최적의 액세스 경로를 선택해주는 DBMS핵심 엔진 과정 : 1. 전..
-
오분류표S T U D Y/DataBase 2023. 2. 8. 19:23
Precision(정밀도) #실Sen예Pre 예측값이 True인 것에 대해 실제 값이 True인 지표 TP / ( TP + FP) Recall, Sensitivity(재현율, 민감도) 실제 값이 True인 것에 대해 예측 값이 True인 지표 TP / (TP + FN) F1 Score F1 Score는 불균형한 데이터 평가에 사용 정밀도와 재현율의 조화평균 정밀도와 재현율에 같은 가중치를 부여해 평균한 지표 F1 = 2 * ( presicion * recall) / (precision + recall) Accuracy(정확도) 불균형한 레이블 값 분포의 데이터에서는 모델의 성능이 실제로 좋지 못하더라도 정확도가 높을 수 있음 F2 Score F뒤의 숫자는 재현율에 부여하는 가중치를 주는 방식 재현율에 정..
-
ADsP 데이터분석준전문가 - 인공신경망, 모형 평가 방법S T U D Y/DataBase 2023. 2. 5. 20:40
인공신경망 모형 분류 및 예측을 할 수 있음 분석가의 주관과 경험에 따름 풀고자하는 문제 종류에 따라 활성화 함수의 종류가 달라짐 역전파 알고리즘이 동일 입력층에 대해 원하는 값이 출력되도록 개개의 weight를 조정하는 방법으로 사용됨 이상치 잡음에 민감하지 않음 입력, 은닉, 출력층 3개의 층으로 구성돼있음 학습 : 입력에 대한 올바른 출력이 나오도록 가중치를 조절하는 것 bias, variance : 학습 알고리즘이 갖는 두 가지 종류의 error로 trade off 관계 - bias : 지나치게 단순한 모델로 인한 에러, bias가 크면 과소적합(underfitting)야기(=네트워크가 복잡한 의사결정 경계를 만들 수 없음) - variance : 지나치게 복잡한 모델로 인한 에러, varianc..
-
ADsP 데이터분석준전문가 - 앙상블, k-NN, SVMS T U D Y/DataBase 2023. 2. 5. 19:34
앙상블 모형 여러 개의 분류 모형에 의한 결과를 종합해 분류의 정확도를 높임 약하게 학습된 여러 모델들을 결합해 사용 성능 분산시키기 위해 과적합 감소 효과가 있음 앙상블 모형의 종류 voting 서로 다른 여러 개 알고리즘 분류기 사용 hard voting 각 모델 예측 결과 중 많은 것을 선택 1 예측 3표, 2예측 2표 이면 1 예측 선택 Soft voting 각 모델의 클래스 확률을 구하고 평균이 높은 확률을 선택 (예시) A분류기 : 1번, 0.9 B분류기 : 1번, 0.8 C분류기 : 2번, 0.7 D분류기 : 1번, 0.4 1 예측 : (0.9+0.8+0.3+0.4)/4 = 0.6 => 1예측 선택 2 예측 : (0.1+0.2+0.3+0.6)/4 = 0.4 배깅(Bagging, Bootstr..
-
ADsP 데이터분석준전문가 - 의사결정나무S T U D Y/DataBase 2023. 2. 5. 17:46
의사결정나무(Decision Tree) 해당 그림에서 깊이(depth)는 3임. 가지의 갯수) 독립변수(=설명변수, 예측변수, Feature) 종속변수(=목표변수, 반응변수, Label) 특징 새로운 데이터 분류 또는 값 예측 분리변수 P차원 공간에 대한 현재 분할은 이전 분할에 영향을 받음 부모마디보다 자식마디의 순수도가 증가하도록 분류나무를 형성해나감(불순도 감소) 종류 목표변수(=종속변수)가 이산형인 경우 분류나무 목표변수가 연속형인 경우 회귀나무 장점 구조가 단순해서 해석 용이 비모수적 모형으로 수학적 가정 불필요 범주형(이산형)과 수치형(연속형) 변수 모두 사용 가능 단점 분류 기준값의 경계선 부근의 자료 값에 대해서는 오차가 큼 로지스틱회귀와 같이 각 예측변수의 효과를 파악하기 어려움 새로운 ..