Make your data chart, easily

이 책은 작년 9월말에 구입하여 약 세달간 굉장히 정독하며 천천히 읽었다. 이해가 안되는 부분은 최소 2번씩은 읽은 것 같다. 부동산 데이터에 관심이 생기기 시작한 나에게 생각할 주제들을 던져주며, 앞으로 길잡이가 될 것 같다. 작가분이 많지 않은 나이임에도, 통찰력을 가지기 위해 행했던 노력과 질문들을 깊게 느낄 수 있었다. 부동산 입문 초보, 부동산 데이터 분석의 실용적인 부분을 알고 싶은 사람에게 좋은 책인 것 같다. 책 내용을 완벽하게 소화할 수 있다면 정말 좋을 것 같다. 아직 백프로 이해하기에는 내공이 없다 ㅎㅎ 필요할 때마다 다시 꺼내봐야겠다. 책에서 - 첫 투자는 시작으로서 의미가 매우 크다. 그 시작의 반복으로 큰 성과가 이뤄지는 것이다. - 어떤 것을 선택할지, 즉 'What'을 고민하..

타이타닉 DATA 상관관계 분석`In [55]:import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 앞서 EDA 한 Data 를 pickle 로 불러오기In [56]:total_set = pd.read_pickle("total_set.pickle") total_set.head() Out[56]:PassengerIdPclassSexSibSpParchEmbarkedname_codeAge_valueFare_value01301000.04012111012.07323310001.05134111002.06345300000.061In [57]:train_data_pre = pd.read_pickle("tra..

팟캐스트 다독다독에 소개된 [실리콘밸리를 그리다]출연한 작가들의 재기발랄함과 실리콘 밸리는 어떻게 일할까? 라는 궁금증에 책을 읽게 되었다. 우리나라 제조업에서 일하면서 왜 우리는 구글처럼 자유롭게 일하지 못하나 라는 생각이 있었는데,태생적으로 다르다는 것을 조금이나마 알게 되었다. 책에서는 그 차이를 위계조직과 역할조직이라는 말로 아래와 같이 구분하였다.위계조직(애플) : 중앙집권적 의사결정, 직급에 따른 호칭, 빠른 의사 결정과 수행, 변화에 취약 역할조직(구글) : 구성원에게 분산된 의사결정, 역할을 반영하는 호칭, 변화에 빠르게 대처, 구성원의 목표와 가치관이 일치하지 않을 경우 많은 혼란 역할 조직은 각 구성원이 의사결정자이다. 이런 조직은 애자일 프로세스에 따른 결과물을 도출해내는 기업에 필요..

데일 카네기의 인간관계론은 아마 대학생때 한번 읽었던 책인것 같다. 우리 엄마집 내 책상위에 살포시 꽂혀있으니.. ㅎㅎ 대학생 때 읽은 후의 느낌은 그리 좋지는 않았던 것 같다. 책이 완전 계산적이네~;; 이렇게 생각했던 것 같다. 그로부터 시간이 흘러, 사회생활을 10년 넘게 한 후 지금 다시 읽은 느낌은 조금 변했다. 제 1부 인간관계의 3가지 기본 원칙 은 항상 잊지 않도록 해야겠다.. 라는 생각이 들정도로 강렬하게 다가왔다. 왜 고전이며, 스테디 셀러인지 알게 되었다. (뒤로 갈수록, 아.. 쫌 계산적이다.. 사람이 어떻게 이렇게만 살 수 있나? 이런 생각은 여전히 들기는 했지만;;) 그래도 시간이 흐른 후 다시 읽고 싶은 책이 되었다. 책에서 1. 비난이나 비평, 불평을 하지 말라 - 비난이란 ..

정혜신 정신과 의사님이 쓰신 당신이 옳다. 많은 이들을 상담하면서 오래전부터 반복해서 들었던 질문에 대한 답을 퍼붓듯 썼다고 에필로그에서 밝히셨다. 책에서"굳이 전문가를 찾아가지 않아도 스스로 치유할 수 있는 방법은 없나요?" 거기에 대한 답을 하는 일이 내 마지막 사회적 역할이지 않을까 생각했다. 그 답이 이 책이다. 이 책의 핵심은 공감이다. 사람을 치유할 수 있는 방법은 존재에 대한 깊은 공감이며, 그 공감은 자연스럽게 할 수 있는 것이 아니라, 노력해야 할 수 있는 것이라고. 자기 존재에 대한 사랑과 이해가 없는 타인에 대한 공감은 감정노동일 뿐이며, 모든 감정에는 이유가 있고 그래서 모든 감정은 옳다. 고 책에서 반복적으로 얘기하신다. 사실 이 책에 대한 감상을 몇 줄로 요약하는 것이 어렵게 느..

요즘 하고 있는 캐글 타이타닉 스코어 올리기 중 가장 좋은 점수를 보여주고 있는 '랜덤 포레스트' 이다. 출처) https://medium.com/@williamkoehrsen/random-forest-simple-explanation-377895a60d2d 1. 랜덤포레스트란? - 여러 개의 의사결정나무를 만들고, 그들의 다수결로 결과를 결정하는 방법 2. 장점 - 비교적 하이퍼파라미터 튜닝 없이 간단히 쓸 수 있다 - 대부분 좋은 결과를 가져다 준다 - 단순하며, classification 과 regression 에 모두 쓸 수 있다. 3. 어떻게 만들까? - 의사결정 나무를 랜덤하게 여러개 만든다. 랜덤하게란? train 데이터를 전부 이용해서 학습하는 것이 아니라, train 데이터로 Baggin..

요즈음 캐글 타이타닉 score 을 올리기 위하여 홀로 고군분투하고 있다 -.- 그래서 다른 사람들이 올려놓은 Kernel 을 보다가 요새 Ensemble 부분을 한번 가볍게 훑어보고 있다. 처음 들어보는 단어들이 많이 헷갈려서 한번 정리해보고자 한다. 출처) https://www.youtube.com/watch?v=2Mg8QD0F1dQ 1. Bagging 이란? - 머신러닝 Ensemble 방법 중 하나 - Classification 과 regression 모두 사용 가능 - 오버피팅 방지를 해주며, Variance를 감소하게 해준다. - 주로 Decision Tree 에서 많이 사용하지만, 어떤 알고리즘에도 사용 가능하다. Train Data 에서 복원추출로 m 개의 데이터셋을 만들고, 각 m 개의 ..

'하마터면 열심히 살 뻔 했다' 어디선가 제목을 듣고, 한번 읽어보고 싶다 라는 생각이 몇 달 전에 들었던것 같다. 주로 리디북스에서 책을 구매하는데, 서평이 극과 극이었다. 서평을 보고, 또 여태 보아왔던 에세이는 그리 오래 가지고 싶은 내용은 없었기에, 리디북스에서 대여를 했다. 다 읽은 후의 생각은 " 아, 살껄 ㅠㅠ" 깊고 어려운 내용은 아니다. 하지만 작가가 누구보다도 열심히 살아오고, 오랜 사색의 결과로 쓴 책이기에 나에게 울림을 주었다. 그 하완 작가님의 삶은 그냥 평범하고 보통인, 나의 삶과 닮았기에 더 그렇게 느꼈을 지도 모르겠다. 다독다독 팟캐스트에 나와서 하신 말씀이 있다. "제가 3년동안 꿈이 뭘까? 백수로 지내며 깊게 고민해봤는데.. 결론은 전 꿈이 없는 사람이더라구요. 그리고 방..