#pandas

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 여기서 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} 가 하는 역할은 무엇일까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 에서 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } 이 어떤 역할을 할까요?

파이참 코딩 질문입니다.

import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #질문리스트 answer_list.append(question1) #질문리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 라는 코드에서 pandas가 어떤 영향을 줬을까요?

파이참 관련 질문드립니다

import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 IndentationError: expected an indented block after 'if' statement on line 23 이런 오류코드가 뜨는데 어떤 이유때문일까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd import pyautogui score_A : 0 #단순 쾌락 score_B : 0 #경제 적압박 score_C : 0 #사회 적압박 score_D : 0 #유전 score_E : 0 #보복 score_F : 0 #환경 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_E += 1 #환경에 1점 추가 score_D += 1 #유전에 1점 추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') question4 = pyautogui.prompt('난 가정 형편 또는 개인 적인 형편이 좋지 않다.') question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') question7 = pyautogui.prompt('난 대인 관계에 능통치 못하다.') question8 = pyautogui.prompt('난 감정 기복이 심하다.') question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적 이였다.') question10 = pyautogui.prompt('난 주변에 친한 사람이 없다.') answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 NameError: name 'score_E' is not defined 라는 오류가 자꾸 뜨는데 왜때문인가요??ㅠㅠ

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 점수 결과값이 가장 높은 스코어만 프린트로 출력해내고싶은데 어떻게해야할까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # 이 코드에서 answer_list.append(question)이 의미하는것은 무엇인가요?

프론트엔드 개발자를 지망하는 취준생인데 이력서에 뭐가 부족한 것일까요?

5월 19일에 국비 부트캠프를 수료한 후 현재까지 5개월 동안 구직 활동을 하고 있는 취준생입니다. 현재까지 100군데 넘게 스타트업, 중소, 중견, 대기업 가리지 않고 다 지원했는데 면접은 커녕 서류 통과가 되는 곳이 한 군데도 없습니다. 취업에 먼저 성공했던 동료 취준생과 디스코드의 개발자 커뮤니티를 통해 이력서를 수정하고 있는데 현재 맞게 진행되고 있는지 긴가민가 합니다. 그래서 여기 계시는 현직자 분들한테 피드백 요청드리고자 합니다. 가감없는 솔직한 평가 부탁 드리겠습니다. 1. 이력서 제목: '이력서 | 안녕하세요, 정연준입니다!' -부족해도 멈추지 않는 개발자 -아는 것과 모르는 것을 구분할 줄 아는 개발자 2. 자기 소개: `안녕하세요, 신입 React 프론트엔드 개발자 정연준입니다. -시행 착오를 통해 성장해나갑니다. -잘하는 것과 부족한 것을 구분하여 잘하는 것을 부각시키고, 부족한 것을 채울려고 노력하는 개발자가 될려고 합니다. -좋은 서비스와 더불어 사용자가 편하게 이용할 수 있는 서비스를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. ` 3. 개발 직무: 프론트엔드 개발자 4. 프로젝트: -기간: 2023.04.17 ~ 2023.05.19 -서비스 제목: One-Line -한 줄 요약: AI모델이 사용자가 작성한 게시글을 한 줄 요약 및 제목 생성 -프로젝트 종류: 팀 프로젝트 -역할: 프론트엔드 파트(메인 페이지 게시글 목록 전체 조회, 인증 페이지 구현) *메인페이지 게시글 목록 전체 조회 1) Trending 섹션 2) Recent Posts 섹션 *메인 헤더(Global Navigation 메뉴) *인증 페이지에 Firebase Authentication 기능 적용 5. 교육 이력: -기간: 2022.11.28 ~ 2023.05.19 -주관 기관: 엘리스 -교육 프로그램 이름: 엘리스 AI트랙 6기 -학습한 기술 스택: React, Express.js, MongoDB, HTML5, CSS3, JavaScript, GitLab, Python, MySQL, TensorFlow, Pandas, Node.js -세부 사항 *JavaScript 1) JavaScript 기초 2) 싱글 스레드, Event, Promise 개념 숙지 *React 1) React 기초 *Express.js 1) Express.js 기초 *MongoDB + Mongoose 1) DBMS 기초 2) MongoDB, Mongoose 기초 *데이터 분석 1) Python, SQL 기초 2) Pandas 기초 *인공지능 1) 데이터 과학 기초 2) 이미지 처리 기초 6. 링크 -프로젝트 링크: https://10team.vercel.app/ -프로젝트 시연 영상: https://drive.google.com/file/d/16Qni0swyC8HbAY2iqnEy5QWze9ianjln/view?usp=sharing -개인 블로그: https://chadolbaegi128.tistory.com/

소프트웨어관련학과 전공 2학년 질문드립니다. 미리 조언 감사드립니다.

안녕하십니까 저는 현재 소프트웨어관련학과에 재학중이며 2학년을 마쳤습니다. 일단 저는 대학교에서 처음으로 프로그래밍에 대해서 공부하게 되었습니다. 제가 1,2학년때 배운 것들로는 프로그래밍언어(파이썬, C언어, java) 문법, 파이썬 라이브러리(Pandas, plotlib, numpy)활용, 웹클롤링과 전처리를 통한 빅데이터 분석 팀프로젝트, 이산수학, ai수학(선형대수/최적화) , java를 이용한 안드로이드 모바일 프로그래밍 (위젯, 인텐트 등을 학습), 비주얼테크놀로지의 기반이 되는 영상처리, 컴퓨터비전의 기초 내용( image processing / feature matching / image transform, homography), 소프트웨어공학 입문( 오픈소스소프트웨어, 리눅스 학습) 정도 하였습니다. 대외활동이나 별다른 프로젝트, 블로그, 백준문제풀이등은 하지 않았습니다. 그리고 자료구조와 웹기초(html,css,javascript )관련해서는 2학년때 배우지만 수강신청을 하지 못하여 배우지 못하였으며, 알고리즘은 배우지 않는 것으로 보입니다. 제가 5월 말에 군입영을 준비하고 있는 입장에서 시간이 너무 많이 남았으며 5월까지 전공이나 진로관련하여 아무것도 하지 않고 보내기에는 시간이 너무 아깝다는 생각이 들어서, 뭐라도 해야지 하는 심정으로 현재 자료구조와 웹기초에 대해서 공부를 하고자 하는데요, 자료구조, 알고리즘 공부는 do it자료구조,알고리즘 자바나 다른 책을 이용하거나, 웹기초는 패스트캠퍼스의 '프론트엔드웹 개발의 모든것 초격차 패키지' 강의, java 백엔드는 '시그니처 백엔드 Path 초격차 패키지 Online.'강의를 수강하고자 합니다(사실 강의를 먼저 듣는게 맞는 지는 모르겠는데 이벤트에 혹해서 일단 결제는 했습니다. doit이나 혼공시리즈등의 책으로 먼저 공부한후 강의를 수강하는게 맞을 까요?) 아니면 현재까지 배운것들을 복습하면서 관심이 생기는 부분을 찾는게 맞을까요? 나중에 개발자로서 취업을 하거나 포트폴리오를 작성할때 조금이나마 도움을 받을 수 있는 활동이나 이외에도 개발자가 되기 위한 공부방법, 이 시간을 어떻게 보내면 좋을지 등 여러 의견 남겨주시면 감사하겠습니다. 다른 분들은 혹시 이렇게 남는 시간을 어떻게 보냈는지 궁금하고 남는 시간을 어떻게 하면 조금 더 의미있게 보낼까 고민하다가 혼자 고민하는 것은 너무 답답하다 싶어서 이렇게 질문드립니다....글이 깔끔하지 않은점 죄송합니다...

개발공부한지 9개월정도 된 학생입니다

첫 입문 언어는 Python이었구 부트캠프 수강 후 교육과정의 일원으로 인턴을 하고있습니다. 취업 목표는 서울에 어디든 백엔드 개발자로 취업하고싶어요..! 현재 그나마 잘 다룰 수 있는 기술 및 언어가 몇 되지 않아 고민이 많습니다. 그나마 잘 다룰 수 있는 : selenium, flask, python, pandas 미숙하지만 써본 : JavaScript, React, FastAPI, Django, Tensorflow, scikit-learn, Keras, Java, TypeScript 원래는 4월에 인턴이 종료된다면 교육을 하나 더 들을 생각이었습니다 하지만 혹시나 현재 인턴 중인 일을 할 수 있게 된다면 일을 하는게 나을까요..? 차후에 취업할 때 “교육과정 두 개 수료 이력 vs 교육과정 하나 수료 & 일을 했던 이력” 둘 중 뭐가 나을지 고민이 됩니다 현재 있는 회사 특성상 업무의 강도가 높지 않아 원하는 공부를 하면서 실제 회사 DB나 서버도 건드려볼 수 있을거같아서 고민이 많습니다 이전에 들었던 부트캠프의 경우 AI부트캠프라 데이터 분석 및 머신러닝, 딥러닝의 간단한 모델링 정도만 해본 정도입니다. 근데 머신러닝이나 딥러닝은 또 제 적성에 딱히 맞지는 않는거 같더라구요 근데 요새 또 뜨는 분야다 보니 포기하기도 고민이 되고.. 이래저래 너무 혼란한 요즘입니다 원하는 백엔드 직무로 가야할지 AI를 추가적으로 공부를 하는게 맞는지 백엔드 교육과정을 하나 더 들어야 할지 기회가 된다면 남아서 일을 하는게 맞는지.. 이래저래 너무 횡설수설이라 요약 남기고 가겠습니다 ! 1. 인턴종료 후 일을 할 수 있다는 가정 하에, 일을 하는게 낫다 vs 교육과정을 하나 더 듣는게 낫다 2. AI관련 분야를 계속 파는게 맞다 vs 흥미가 있던 백엔드를 하는게 맞다

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd import pyautogui 이 두개가 의미하는게 뭔가요

입사 6개월, 스킬과 커리어가 맞지 않아 정체성 고민이 있습니다.

안녕하세요. 저는 문과계열 대학, 대학원을 졸업한 비전공자이고, 국비학원에서 교육 수료 후 취업을 빨리 하고 싶어서 첫 면접을 본 회사에 입사했습니다. 회사는 설립 5년차 IT컨설팅 회사이고, 입사한 지 6개월 되었습니다. 취업 후 6개월 동안 제가 담당한 업무는 아래와 같습니다. - 제안서 작성 - 용역 프로젝트 투입 : 고객사 DB의 데이터 표준 및 구조 분석 및 개선 - 설문조사 통계 - 데이터 모델링 (예정) 그리고 제가 가진 스킬은 아래와 같습니다. SQL - (오라클) SQL, 서브쿼리, WITH 구문 작성 / 프로그래머스 Lv.4 다수 풀이, Python - Tensorflow, OpenCV, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib 프로젝트 경험 - 대기업 프로젝트:소비예측, 딥러닝 프로젝트:객체탐지, 게임데이터 분석 프로젝트(개인스터디) 내년에는 DA 부서가 신설되고, 제가 거기 말단 포지션으로 갈 거라고 합니다. 그런데 제가 가진 스킬과 업무가 맞지 않는 것 같고, 직무 적체성을 잘 모르겠고, 회사의 신설 부서로 옮겨진다고 하니 혹시 물경력이 될까 걱정이 됩니다. 회사에서 저에게 어떤 직무를 맡길 것인지 물어보는 게 좋을까요? 조언 부탁드립니다.

대학생 공부 순서 고민

저는 데이터 엔지니어를 꿈꾸고 있는 소프트웨어학부 데이터 전공 학생입니다. 군휴학 후 2학년으로의 복학을 앞두고 있습니다. 요즘 공부를 하고있는데, 진로를 위해서는 numpy, pandas 등을 위해 파이썬을 공부하는 것이 맞다고 생각합니다. 또 알고리즘 풀이도 파이썬으로 할 것이며 내년에 들어가기로 한 동아리에서도 부족하지만 준비를 하여 파이썬을 가르치게 될것 같습니다. 하지만 2학년 1학기 전공 수업에서 자료구조를 배우는데 해당 과목을 자바로 진행합니다. 두 언어를 병행하여 공부하면 많이 헷갈린다고 들어 어느 하나를 먼저 해야될지 병행을 해야될지 모르겠어서 질문드립니다.

Spark 작업 빠르게 결과확인하는법?

안녕하세요. spark쓴지도 벌써 2년인데, 아직도 대용량 처리할때마다 pandas때 습관때문에 자꾸 중간결과물들을 확인하는 버릇이 고쳐지질 않네요.. 혹시 선배님들은 spark 쓸때, 중간결과물들 빨리 확인하거나 하는 방법 , 노하우 있으신가요?

인공지능 개발은 어떻게 실력을 키울 수 있나요

여러 프로젝트를 하고 논문을 읽으면서 이론 지식은 그득그득 쌓였어도 항상 개발 전에 glob나 pandas, numpy, torch, tenserflow 등등 라이브러리 함수 다 다시 찾아보고 옛날 코드 뜯어오고... 그냥 그러면서 현타가 너무 많이 왔습니다. 제가 이론쟁이 같고 어차피 개발로 구현 못 하면 이론을 알아서 무슨 소용일까 싶고요. 어떻게 개발 공부를 하는게 좋을까요? 캐글 필사라도 다시 해보면 좋을까요?

부트캠프 파이널 프로젝트 할 때

AI 부트캠프를 진행중에 있는 수강생입니다. 파이널 프로젝트로 기업연계, 캐글 등 선택할 수 있는데 저는 기본적인 파이썬도 부족해서 혼자 캐글로 조금씩 공부하려 했습니다.(개인사정으로 혼자 프로젝트를 하게 되었습니다.) 그런데 강사님께서 나중에라도 취업하려면 기업연계가 훨씬 나으니 고민해보라 하셨는데 저도 기업연계는 하고싶었지만 시도하려면 기본 역량이 pandas, numpy, 그래프까진 쉽게 할 수 있을 정도(해당 프로젝트 기준)여야 한다는데 사실 저 기능들을 갖고 놀 수준은 전혀 되질 않습니다. 기간은 한 달하고 반정도, 이 기간 안에 해당 기업에 폐를 끼쳐가면서라도 해야할지 아니면 그냥 캐글로 공부하며 실력을 쌓아야할지 도무지 감이 안잡힙니다… 전문가분들의 소중한 의견 부탁드립니다.