희주는 개발중

모델링에 들어가기 앞서 object 데이터에 대해 인코딩 처리를 해주어야 한다. 📌 인코딩info를 찍어보면 object값이 자치구명, 건물명, 건물용도가 있는데건물명은 브랜드아파트들을 구분하기 위해 살리고 싶었으나 데이터 결측치가 많은 관계로 drop 시켰다. (아쉬운 부분..) 인코딩 방법 중에 대표적으로 onehot, label 인코딩 방법이 있다.이 중 label 인코딩을 할 경우 해당 컬럼의 데이터가 순서나 랭크가 없음에도 불구하고 인코딩을 함으로써 데이터가 왜곡될 수 있다.(분류모델도 그런가 싶어 질문을 하니 결정트리 같은 경우에는 영향이 크게 안간다는 답변을 들을 수 있었다.)또, onehot 인코딩은 카테고리 종류가 많을 경우 컬럼이 과하게 많아질 수 있으므로 범주화하는 방법도 고려할 수..

정처기치고 약 10일.. 뒤에 쳤던 ADsP 합격후기에 대해 작성해보겠다! 📌 시험 일정정보처리기사 필기 2월 15일, ADsP 2월 24일에 치뤘으니 시험일을 제외하면 거의 일주일간 공부한 것 같다.심지어 프로젝트 한참 진행하던 시기여서 멘토링발표, 보고서작성 등등 이런저런 준비까지 겹치니 하루하루가 데드라인 속에 사는 느낌이었다.그래서 걱정이 많았는데 합격해서 다행이다 ㅠㅠ 장하다 희주야 📌 결과 3과목은 합격기준 60%를 못넘기긴 했지만 1, 2과목에서 성적이 잘 나와서 생각보단 여유롭게 합격했다!집에 오는 길에 데이터전문가포럼 카페 올라오는 후기글들을 보며 쉽다는 평이 많아서 나만 어려웠나.. 불안했던 기억이 있는데 점수를 보니 쉬웠던건가 싶은 생각도 든다. 📌 공부법사실 길면 1~2주, 짧..

전세가의 영향을 줄 수 있는 feature들을 모았으니 본격적으로 전세가에 대한 전처리를 했다.그런데 전세 데이터를 수집하면서 생각보다 데이터가 충분하지 않아 고민이 생겼다.그래서 전월세전환율에 따라 보증금, 월세가 바뀌었던 것이 떠올라 월세 데이터도 함께 활용하기로 했다.(이사하면서 고생했던게 이렇게 빛을 보는구나..😇) 📌 전월세 전환율# 동별 전환율df_guchange['지역'] = df_guchange['지역'].str.split(' ').str[1]df_guchange.set_index('지역', inplace=True)df_guchange=df_guchange.iloc[13:38]df_guchange = df_guchange[['2023-04']]df_guchange.rename(colum..

세미프로젝트 주제를 전세가 예측으로 정하면서 어떤 데이터를 활용할지에 대해 먼저 고민했다.전세가에 영향을 주는 교육, 교통, 인프라 등이 자연스럽게 떠올랐고 얼마나 근처에 있는지 보다는 주변에 얼마나 많은지에 초점을 두기로 했다.또한 법정동별, 도로명별 중 전세가의 기준점도 필요했는데 우리 팀은 법정동별 평균 전세가를 예측하기로 하였다. 📌 스타벅스 크롤링# 스타벅스 크롤링# 크롬드라이버 실행driver = webdriver.Chrome()#크롬 드라이버에 url 주소 넣고 실행driver.get('https://www.starbucks.co.kr/store/store_map.do?disp=locale')# 페이지가 완전히 로딩되도록 3초동안 기다림time.sleep(3)# 스타벅스 서울 클릭starb..

📍 Login, Logout(로그인, 로그아웃) 회원가입을 했으니 로그인을 해보자. ✅ Login(로그인) 기능 구현📌 # accounts/forms.pyfrom django.contrib.auth.forms import AuthenticationFormclass CustomAuthenticationForm(AuthenticationForm): pass 📌 # accounts/views.pyfrom django.contrib.auth import login as auth_logindef login(request): if request.method == 'POST': form = CustomAuthenticationForm(request, request.POST) ..

📍 Signup(회원가입)CRUD 기능을 마무리하고 오늘부터는 user와 관련된 기능을 추가해보려 한다.  [Django] 장고 User모델링 - 인스타 클론코딩 [Django] 장고 User모델링 - 인스타 클론코딩📍 User 모델링 회원가입, 로그인, 로그아웃 기능을 추가하기 전 User모델링을 해주자! [Django] 장고 모델링 - 인스타 클론코딩 [Django] 장고 모델링 - 인스타 클론코딩 📍 모델링 ✅ 모델 정의 ImageFiheejudeveloper.tistory.com우선 저번에 모델링해뒀던 User에서 인스타처럼 프로필사진도 추가할 수 있게 모델링을 바꿔주었다. ✅ 모델링 수정📌 # accounts/models.pyfrom django_resized import Resized..

오늘은 2월 15일에 쳤던 정보처리기사 필기에 대해 얘기해보려 한다. 📌 기사 시험일정 필기시험은 CBT형식이라 원하는 날짜에 칠 수 있었는데 ADSP, SQLD 등등 앞으로 치뤄야 할 시험이 많아서 첫날(2월 15일)로 신청했다.전기기사, 전기공사기사(쌍기사 ✌️)의 짬바로 필기 시험접수는 쉬울거라 생각했는데 접수하는데 거의 2시간 걸렸다..(실기때는 얼마나 치열할지...) 📌 필기 결과라떼..와 다르게 시험 결과가 바로 나와서 너무 좋았다.평균 78점으로 합격!시험치면서 기출문제랑 달라서 속으로 궁시렁거리면서 풀었는데 생각보다 성적이 잘 나와서 놀램 📌 공부법기사 중에 어렵다고 소문난 전기기사를 칠 때도 과년도가 답이라는 얘기를 듣고 과년도만 팠었고정보처리기사 필기 합격후기를 찾아봤을 때도 기출..

📍 User 모델링회원가입, 로그인, 로그아웃 기능을 추가하기 전 User모델링을 해주자! [Django] 장고 모델링 - 인스타 클론코딩 [Django] 장고 모델링 - 인스타 클론코딩📍 모델링 ✅ 모델 정의 ImageField를 사용하기 위해 pillow 설치가 필요하다. pip install pillow content : post에 들어갈 내용(인스타 글을 작성할 때 title은 없기 때문에 생략) created_at : post를 생성한 시간 aheejudeveloper.tistory.com모델링하는 방법은 유사하지만 User 모델링할 때는 AbstractUser을 사용하면 편하다.  📌 # models.pyfrom django.contrib.auth.models import Abstrac..

📍 CRUD - UPDATE오늘은 update 기능을 추가해보자.  📌 # _card.html 작성자 DELETE UPDATEdelete와 같이 링크를 이용해 update버튼을 추가해주고 update url을 연결해주었다.  📌 # views.pydef update(request, id): post = Post.objects.get(id=id) if request.method == 'POST': form = PostForm(request.POST, instance=post) if form.is_valid(): form.save() return redirect('posts:index') else: ..

📍 CRUD - DELETEDELETE버튼을 만들어 DELETE 기능을 구현해보자.  📌 # _card.html 작성자 DELETE '작성자'만 들어가있었는데 링크로 DELETE 버튼을 추가했다.class에 btn 적용하고 오른쪽 정렬, 작성자와 높이조절정도 해주었다.  📌 # views.pydef delete(request, id): post = Post.objects.get(id=id) post.delete() return redirect('posts:index')post마다 id가 부여되어있는데 아무 post나 지우면 안되기 때문에 id를 지정하여 삭제되게끔 해야 한다.삭제된 후에는 index페이지로 redirect되게 설정  📌 # urls.pypath('/del..