컴퓨터 IT
모두의 깃&깃허브: 책으로 과외 받는 느낌
모두의 깃&깃허브: 책으로 과외 받는 느낌
2022.08.24SW 개발자라면 꼭 알아야 하는 git&git hub 사용법을 알려주는 책 "모두의 깃&깃허브" 회사에서 개발할 때, 다른 버전 관리 도구를 사용하지만, 깃은 알아두면 좋을 것 같아서 읽었습니다. 깃 공부를 하려고 팀 개발을 위한 Git, GitHub 시작하기 책도 보았다가 초반 부분만 읽어보고 그만두었는데, 이 책은 정말 git 왕초보를 위한 책이어서 그런지 약 3일만에 완독할 수 있었습니다. 물론 왕초보를 위한 책이어서 깊은 내용은 많이 없지만, git의 전반적인 개념 이해에는 최고의 책이 아닐까 생각됩니다. 퇴근하고 소스트리로 실습하고 자니, 꿈에서 소스트리 클릭하고 커밋 쓰는 꿈도 꾸었습니다 ^^.. 모두의 깃&깃허브 후기 모두의 깃&깃허브 요약 책 표지 아랫쪽에 나와 있는 말처럼 1. 처음 시작..
간단한 Git 다운로드
간단한 Git 다운로드
2022.08.22버전 관리 툴로 가장 유명한 깃을 시작하기에 앞서 다운로드가 필요합니다. 아래 링크로 접속하여 download를 클릭합니다. Git 설치방법 git 홈페이지 https://git-scm.com/ Git git-scm.com Downloads 버튼을 클릭하면 아래와 같은 화면이 보입니다. 저는 윈도우 환경이라서 Windows를 선택했습니다. 다운받으면 Git-2.37.2.2-64-bit.exe 크기는 47MB 정도인 파일이 받아지는데, 파일을 열고, 실행합니다. 제가 받은 버전은 2.37.2 버전입니다. git Setup Git을 설치할 경로를 지정합니다. 기본 경로로 C:\Program Files\Git가 설정됩니다. 만약에 다른 경로에 설치하고 싶다면 설치하고 싶은 경로를 입력하면 됩니다. 그대로 다음..
VSCode 설치하기
VSCode 설치하기
2022.08.20VSCode 설치하는 방법을 Windows에서 설치하는 방법을 설명합니다. Visual Studio Code의 공식 사이트 주소는 code.visual.studio.com입니다. https://code.visualstudio.com/download Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. Download Visual Studio Code to experience a redefined code editor, optimized for building and debugging modern we..
Node.js 설치하기: cmd 설치 확인 방법
Node.js 설치하기: cmd 설치 확인 방법
2022.08.19Node.js는 Chrome V8 JavaScript 엔진으로 빌드된 JavaScript 런타임입니다. Do it! 클론 코딩 영화 평점 웹서비스 React 클론 코딩을 위하여 설치해 봅니다. Node.js 설치하기 Node.js 설치 확인하기 cmd창에 "node -v"를 입력해보면 node.js가 설치되어 있는지 확인할 수 있습니다. 아래 사진처럼 'node'는 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아니라고 나타난다면 Node.js를 설치해야 합니다. Node.js 설치하기 Node.js 공식 사이트에 접속한 다음 LTS 버전이 적힌 버튼을 눌러 설치합니다. https://nodejs.org/ko/ current 버전은 최신 node.js 버전입니다. LTS버전에 비하여..
코딩 테스트 준비: 파이썬 알고리즘 인터뷰 후기 (1)
코딩 테스트 준비: 파이썬 알고리즘 인터뷰 후기 (1)
2022.08.09안녕하세요, 매주한책입니다. 이번에는 파이썬 코딩 테스트를 준비할 때 읽으면 좋은 책 "파이썬 알고리즘 인터뷰" 후기를 남겨보려고 합니다. 책을 읽은 이유: 최근에 백준 티어를 확인해봤는데, 골드1을 봤습니다. 그런데 과거에 풀었던 문제들 덕분에 골드1이 된 것이지, 제 실력이 골드1이라고 생각하지 않아서, 알고리즘을 공부해야겠다고 결심했습니다. 게다가 아래 풀었던 문제 분포도를 보면 알겠지만, 풀었던 알고리즘이 구현과 dp, 그래프에 몰려있습니다. 저의 약점은 String 부분이라 보강하고 싶었습니다. 저는 C언어로 코딩하는 스타일에 익숙해진 편이라서 python에 익숙하지 않습니다. 게다가 저는 백준 사이트에서 문제를 푸는 것이 익숙해서 프로그래머스 사이트가 익숙하지 않습니다. scanf()로 입력을..
matplotlib, plt scatter 완벽 정리: 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(3)
matplotlib, plt scatter 완벽 정리: 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(3)
2022.08.06안녕하세요, 매주한책입니다. 이번 포스트에서는 시각화 도구와 데이터프레임을 다루는 데 쓰이는 메소드를 정리하였습니다. 이 책을 읽으면서, 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 읽기 전에 이 책을 먼저 읽었으면 이해가 더욱 빨랐으리라 생각했습니다. 혼자 공부하는 머신러닝 책을 읽을 땐, 판다스와 데이터프레임에 대해서 잘 이해하지 못해서 코드를 읽기에 어려움이 있었는데, 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 책을 읽으면서 궁금했던 부분이 깔끔하게 해소됐습니다 ^^. 궁금증이 해소됐던 부분을 정리해보겠습니다. 데이터 분석을 하다 보면 시각화하여 데이터의 구조를 파악할 때가 있습니다. 이때 사용하면 좋은 것이 matplotlib입니다. matplotlib은 파이썬 표준 시각화 도구라고 부를 수 있을 정도로 그래프에..
Dataframe 기본 개념 정리: 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 (2)
Dataframe 기본 개념 정리: 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 (2)
2022.08.05안녕하세요, 매주한책입니다. 이번에는 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석에서 데이터 입출력 부분을 보려고 합니다. 이전 포스트에서는 머신러닝을 배우기 전에 알면 좋은 기본적인 개념을 정리해봤다면 이번 포스트에서는 데이터프레임을 잘 다루기 위한 메소드를 알아보려고 합니다. 데이터프레임에서 특정 열을 삭제하는 방법과 간단하게 그래프를 그리는 메소드를 소개합니다. 이전 포스트가 궁금하면 아래 링크를 클릭해주세요 https://week-book.tistory.com/6 판다스 쓰기 전에 알아야 할 개념 정리: 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 (1) 안녕하세요, 매주한책입니다. 이번에는 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석을 요약해보려고 합니다. 다른 머신러닝 책을 보면서 판다스를 자유롭게 사용할 수 있으면 좋..
판다스 쓰기 전에 알아야 할 개념 정리: 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 (1)
판다스 쓰기 전에 알아야 할 개념 정리: 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 (1)
2022.08.03안녕하세요, 매주한책입니다. 이번에는 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석을 요약해보려고 합니다. 다른 머신러닝 책을 보면서 판다스를 자유롭게 사용할 수 있으면 좋을 것 같아서 판다스 데이터 분석 책을 읽어보았습니다. 책을 읽으면서 기초적인 부분을 보충할 수 있어 좋았습니다. 책은 약 400페이지로 구성되어 있는데, 1장에서는 판다스 입문을 다루고 있습니다. 책 요약 머신러닝을 배울 때 궁금했던 개념을 짚고 넘어가려고 합니다. 라이브러리 및 용어 정리 1. pip 뜻 pip은 파이썬 패키지 관리자로 Python Package Index의 줄임말로, 패키지를 관리하고 열람하는 저장소를 말합니다. pip 명령어를 통해서 다양한 python 라이브러리들을 다운받을 수 있습니다. 2. pandas 뜻 판다스는 2..
혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 : 머신러닝 입문자를 위한 책
혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 : 머신러닝 입문자를 위한 책
2022.07.24안녕하세요, 매주한책입니다. 최근에 머신러닝과 딥러닝을 이용해 업무에 적용하는 일을 받아서 책을 읽었습니다. 학부생 때 머신러닝 분야를 들은 적이 없어서 정말 생소한 분야였는데, 이 책은 입문서로 좋다고 생각했습니다. (추천도 받았습니다) 왜냐하면 예제가 다양하고, 스토리라인이 이어져서 예제를 적용하기 쉽고, 코드가 왜 쓰이는지 쉽게 설명이 쓰여있어서 이해하기 쉬웠기 때문입니다. 머신러닝, 딥러닝에는 수학적인 부분이 많다고 들었는데, 코드 위주의 설명이어서 더욱 좋았습니다. 책 요약 머신러닝을 보려면 1~6장을 읽으면 됩니다. 딥러닝을 보려면 7~9장을 읽으면 됩니다. 목차에서 심화인 부분과 기초인 부분을 분류해주어 좋았습니다. 그리고 챕터마다 핵심 포인트와 간단한 문제가 있어서 이해도를 점검할 수 있어..