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[PCCP] 알고리즘 - 동적계획법 1. 이론- Dynamic Programming은 전체 문제를 한 번에 해결하는 것이 아닌 작은 부분 문제들을 해결하여 이를 활용하여 전체 문제를 해결하는 것- DP 활용 조건    - Optimal Substructure(최적부분구조): 큰 문제를 작은 문제로 나누었을 떄 동일한 작은 문제 반복 등장    - Overlapping Subproblem(중복부분문제): 큰 문제의 해결책은 작은 문제의 해결책의 합으로 구성- 해결과정    1) 점화식 세우기    2) 메모이제이션 저장소 생성    3) 재귀함수 정의 && 종료조건- 최장증가부분수열(Long Increasing Subsequence)    - 부분수열: 주어진 수열 중 전후 관계를 유지하며 일부를 뽑아 새로 만든 수열    - LIS: 부분.. 2024. 12. 15.
[PCCP] 알고리즘 - 시뮬레이션 1. 이론- 구현에 중점- 접근 방식    - 하나의 문제를 여러개로 분리    - 예외처리가 필요시 독립함수로 구현- 기본 구현    - 행렬연산: 덧셈, 뺄셈, 곱셈    - 전치행렬: arr[i][j] = arr[j][i]    - 좌표연산: 이차원 배열 && 오프셋값(dx, dy)    - 좌우대칭: arr[i][j] = arr[i][(N-1)-j]    - 반시계 90도 회전연산: arr[i][j] = arr[j][(N-1)-i]- 예제: 배열 회전, 행렬곱, 전치행렬, 달팽이수열 2. 언어별 문법  3.  추천 문제 - Lv0: 캐릭터의 좌표- Lv2: 이진 변환 반복하기- Lv2: 롤케이크 자르기- Lv2: 카펫- Lv2 : 점프와 순간 이동- Lv2: 조이스틱- Lv3: 기둥과 보 설치 참.. 2024. 12. 15.
[국가자격] 빅데이터분석기사(실기) - 작업형1 1. 판다스(Pandas) 2024. 11. 26.
[빅데이터분석기사] 실기 - 목차 Part 00 데이터분석 기본 이론chapter 01)chapter 02) chapter 03)  Part 01 환경설정 및 기본 라이브러리chapter 01) 환경설정chapter 02) Python 문법chapter 03) 데이터분석 라이브러리 Part 02 제1유형chapter 01) chapter 02) chapter 03)  Part 03 제2유형chapter 01)chapter 02) chapter 03)  Part 04 제3유형chapter 01)chapter 02) chapter 03) 2024. 10. 16.
[정보처리기사] 프로그래밍언어 - Python 1. 분석 및 키워드학습목표1) 응용 소프트웨어 개발에 사용되는 프로그래밍 언어의 기초 문법을 활용할 수 있고, 언어의 특성 및 라이브러리를 기반으로 하여 기본 응용 소프트웨어를 구현할 수 있어야 한다. Keyword- 진수, 변수, 데이터타입, 연산자, 조건문, 반복문, 함수, 사용자정의자료형(열거체, 구조체), 추상화와 상속, 알고리즘, 라이브러리, 예약어 빈출용어 및 개념- 반복문(for...in), 문자열 인덱싱, split, list, map, lambda, set, add, remove, update, print(end), 비교연산자 출제정답(2020년 이후)년도3회2회1회2024년 6번(def, for...in, range, if, f-string)12번(문자열 인덱싱)2023년16번(spl.. 2024. 10. 11.
[Roadmap] 9. 인공지능 1. AI 이론- [교재] - [강의] - [공식문서] - [사이트]  2. Computer Vision- [교재] 밑바닥부터시작하는 딥러닝- [강의] - [공식문서] - [사이트]  3. Natural Language Processing- [교재] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2- [강의] - [공식문서] - [사이트]  4. Recommender System- [교재] - [강의] - [공식문서] - [사이트]  5. Reinforcement- [교재] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 4- [강의] - [공식문서] - [사이트]  6. GAN- [교재] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5- [강의] - [공식문서] - [사이트]  7. Framework- [교재] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3- [사이트] PyT.. 2024. 10. 5.
[로드맵] 2. 데이터분석 및 인공지능 개발 데이터분석(개인 학습)1. Python(Python3.11)- Python- Python 코딩도장- 잔재미코딩 2. 데이터처리- Pandas- Numpy 3. 데이터 시각화- Matplotlib- Seaborn 4. 데이터분석 툴- 데이터사이언스 스쿨- Scikit-Learn 인공지능(개인 학습)1. Python(Python3.11)- Python 2. PyTorch- PyTorch 3. Tensorflow- Tensorflow 준비사항- 빅데이터분석기사- ADsP- ADP- 논문 읽는 법관련 분야- 금융- 사용자 데이터- 제조 데이터 2024. 10. 3.
[Python] 자료구조: 리스트, 딕셔너리, 튜플, 셋 1. 리스트1.1 리스트란?- 리스트는 값들의 묶음 1.2 메서드# 리스트 생성data = list()data = []# 리스트 초기화data = [val1, ...]data = [val1] * ndata = [i for i in range(n)]# 값 확인data[index]# 값 변경data[index] = val# 값 추가:data.append(val)# 값 추가: 리스트 괄호 해제 후 결합data.extend(val)# 값 삭제del data[index]# 값 제거data.remove(val)2. 딕셔너리2.1 딕셔너리란?- 키 중복 불가- 키와 값의 쌍으로 이루어진 데이터들의 집합2.2 메서드 # 딕셔너리 생성data = dict()data = {}# 딕셔너리 초기화data = {"key1": .. 2024. 8. 13.
[Python] 연산자 1. 산술 연산자- 덧셈(+): - 뺄셈(-): - 곱셈(*):- 지수(**):- 나눗셈(/): - 몫(//):- 나머지(%): 2. 비교 연산자 3. 논리 연산자- and(and): 모두 True일 경우 True, 하나라도 아니라면 False- or(or): 하나라도 True일 경우 True, 모두 False일 경우 False- not(not): True 라면 False로 False라면 True4. 비트 연산자- and(&)- or(|)- not(~)- xor(^)5. 멤버쉽 연산자- in- not in6. Identity 연산자- is: 메모리 위치가 같다면 True, 다르면 False- is not: 메모리 위치가 다르면 True, 같다면 False7. 연산자 우선순위연산자설명**지수 연산자~, +.. 2024. 8. 13.
[Python] 변수 및 자료형 1. 변수- 변수: 변할 수 있는 것으로 값을 담는 메모리의 명칭- 변수 선언 및 초기화# 변수 선언 및 초기화var_name = val2. 자료형- Number: 정수(int), 실수(float), 복소수(complex)- String: 문자열을 표현. 문자열 포매팅(%, .format , f-string)- Boolean: 참/거짓을 표현. True/False3. 형 변환- int(val, base): 정수로 변환- float(): 실수로 변환- complex(): 복소수로 변환- str(): 문자열로 변환- bool(): Boolean으로 변환4. 메서드숫자 진법- bin(): 2진수, 0b로 표기- oct(): 8진수, 0o로 표기- int(): 10진수- hex(): 16진수, 0x로 표기자료형.. 2024. 8. 13.
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