[빅분기 실기_R]day02 2회 기출유형

첨부파일 basic1.csv 파일 다운로드 Q1.데이터셋(basic1.csv)의 'f5' 컬럼을 기준으로 상위 10개의 데이터를 구하고, 'f5'컬럼 10개 중 최소값으로 데이터를 대체한 후, 'age'컬럼에서 80 이상인 데이터의'f5 컬럼 평균값 구하기 Q2.데이터셋(basic1.csv)의 앞에서 순서대로 70% 데이터만 활용해서, 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전후의 표준편차를 구하고 # 두 표준편차 차이 계산하기 Q3. 데이터셋(basic1.csv)의 'age'컬럼의 이상치를 더하시오! # 단, 평균으로부터 '표준편차*1.5'를 벗어나는 영역을 이상치라고 판단함 #https://www.kaggle.com/code/limmyoungjin/tutorial-t1-2-r-2/notebook #T1 2회 기출유형 R_2회 df<-read.csv('basic1.csv') ########################## Q1 ########################## # 데

ADsP 시험 D-1

빅분기랑 시험범위도 비슷하고 해서 시험공부는 어느정도 마쳤으니 컨디션 조절만 잘 해서 시험보자 전날 30~34회 기출 오답 체크하고 총정리 잠 충분히 자고 전날 점심은 자극적이지 않은 음식먹고, 전날 저녁, 아침은 먹지 않고 (아침은 초콜렛정도로 당보충) 요새들어 10여년 전에 본 수능 시험때도 이렇게 안했었는데 그때 공부좀 더 열심히하고 시험에 신경썼더라면...라는 생각이 자주 든다.

ADsP 35회 데이터분석 준전문가 후기(가답안)

어려웠던 34회에 비해 쉽게 출제 된 듯 하다 기출로 봤던 문제들도 많이 나와서 모든 문제 잘 푼듯 하다. 시험 다 치르고 나오는데 기분이 좋았다. 대충 생각나는 답안& 카페사람들 집단지성 가답안 주관식 1. 데이터베이스 (데이터 웨어하우스라 적음)ㅠㅠ 2. 유전알고리즘 3. 하향식접근법 4. 집중구조 5. 다차원척도법 (코사인유사도라 적음) 6. 후진제거법 7. 홀드아웃 8. 0.4 9. 포아송분포 10. 최단연결법 ---------------------------------------------------------------------------------- 1과목 1. DBMS 2. 익명화 3. 정부가 이익을 위해서 개인 ~~ 4. 사물인터넷 인간 개입을 최대화한다? 5. 빅데이터 위험 요인 - 6. 알고리즈미스트 7. SQL 8. 네트워크 최적화 9. 데이터베이스(주관식) 10. 유전적 알고리즘(주관식) 2과목 11. 회피 전이 완화 수용 ? 문제였던거 같고 답은 - 관리

[빅분기 실기_R] day01 3회기출 작업형1-1

첨부파일 t1-data2.csv 파일 다운로드 2022년 데이터 중 2022년 중앙값보다 큰 값의 데이터 수 풀이 a<-read.csv('t1-data2.csv',row.names=1) mid<-median(as.numeric(a[1,])) loc<-which(mid<a[1,]) length(a[1,c(loc)]) https://github.com/yimstar9/Engineer-Big-Data-Analysis_R/blob/main/3%ED%9A%8C%EA%B8%B0%EC%B6%9C%EC%9C%A0%ED%98%95_%EC%9E%91%EC%97%85%ED%98%951_1.ipynb Engineer-Big-Data-Analysis_R/3회기출유형_작업형1_1.ipynb at main · yimstar9/Engineer-Big-Data-Analysis_R 빅분기 독학. Contribute to yimstar9/Engineer-Big-Data-Analysis_R development by

[빅분기 실기_R] day01 3회기출 작업형1-2

첨부파일 t1-data1.csv 파일 다운로드 Q. 결측치 데이터(행)을 제거하고, 앞에서부터 60% 데이터만 활용해, 'f1' 컬럼 3사분위 값을 구하시오 60%가 소수점일 경우 절사(예: 36.6 일때 36으로 계산) data: t1-data1.csv 풀이 #https://www.kaggle.com/code/ptr8190/3rd-type1-2-3-1-2 df<-read.csv('t1-data1.csv') df<-na.omit(df) cut<-floor(nrow(df)*0.6) cut<-df[c(1:cut),] quantile(cut$f1,3/4) https://github.com/yimstar9/Engineer-Big-Data-Analysis_R/blob/main/3%ED%9A%8C%EA%B8%B0%EC%B6%9C%EC%9C%A0%ED%98%95_%EC%9E%91%EC%97%85%ED%98%951_2.ipynb Engineer-Big-Data-Analysis_R/3회기출유형_작업

[빅분기 실기_R] day01 3회 기출유형 작업형1-3

Q. 결측치가 제일 큰 값의 컬럼명을 구하시오 data: t1-data1.csv 풀이 #https://www.kaggle.com/code/ptr8190/3rd-type1-3-3-1-3 df<-read.csv('t1-data1.csv') ans<-is.na(df[,]) sum<-colSums(ans) names(which.max(sum)) https://github.com/yimstar9/Engineer-Big-Data-Analysis_R/blob/main/3%ED%9A%8C_%EA%B8%B0%EC%B6%9C%EC%9C%A0%ED%98%95_%EC%9E%91%EC%97%85%ED%98%951_3.ipynb Engineer-Big-Data-Analysis_R/3회_기출유형_작업형1_3.ipynb at main · yimstar9/Engineer-Big-Data-Analysis_R 빅분기 독학. Contribute to yimstar9/Engineer-Big-Data-Analysis_R

R 집단 간 차이 분석 연습 문제

첨부파일 YSG R ch13 Ex.R 파일 다운로드 1. 평균차이검정 2. 비율차이검정 3. 비모수검정(wilcox) 4. 이항분포비율검정 1. 평균차이검정 # 1. 교육 방법에 따라 시험성적에 차이가 있는지 검정하시오 # (힌트. 두 집단 평균 차이 검정) # 1) 데이터셋: twomethod.csv # 2) 변수: method(교육방법), score(시험성적) # 3) 모델: 교육방법(명목) -> 시험성적(비율) # 4) 전처리, 결측치 제거 data <- read.csv("Part3/twomethod.csv", header=T);data #4)결측치 제거 d2 <- subset(data, !is.na(score), c(method, score));d2 #3)두 집단 분리(모델) m1 <- subset(d2,d2$method == 1);m1 m2 <- subset(d2,d2$method == 2);m2 m1score <- m1$score m2score <- m2$score #등분

통계분석기법 선택

첨부파일 통계분석기법의선택.jpg 파일 다운로드

tie가 있어 정확한 p값을 계산할 수 없습니다

wilcox.test를 하다보니 warning message가 거슬려서 찾아보니 wilcoxon signed rank test는 샘플값을 정렬(sort)한 다음에 중앙값(median)을 가지고 검정통계량을 계산하는데요.동일한 정렬순서의 값이 있으면 통계량과 p-value가 정확하지않을수 있다는 뜻입니다. 샘플 수가 작으면 문제가 될수 있으며, 샘플 사이즈가 크면 무시하셔도 대세에 지장은 없습니다. 출처: https://rfriend.tistory.com/130 [R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend):티스토리]

SQL 서브쿼리 평가 문제

--1. 다음의 두줄을 주석문 처리하시오. /*SQL 활용 임성구*/ SET AUTOCOMMIT ON; show autocommit; ----------------------------------------------------------------------- --2. EMP테이블에서 급여를 기준으로 내림차순으로 사원 정보를 조회하여 --정렬하고 급여가 같으면 다시 이름기준으로 내림차순으로 조회하시오. select * from emp order by sal desc, ename desc; ----------------------------------------------------------------------- --3. DEPT테이블의 다음 새로운 부서 정보를 저장하고 전체 레코드를 검색하시오. /* 부서정보: DEPTNO: 50 DNAME: Planning LOC: Seoul. */ insert into dept(deptno, dname, loc) values(50, 'Pla

PL/SQL 기초 평가 문제

-------------------------------------------------------------------------------- --1. 다음의 메시지를 출력하시오. --(배점: 10점, 난이도: 2) SET SERVEROUTPUT ON; BEGIN DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('SQL 응용'); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('임성구'); END; /* 결과 SQL 응용 임성구 */ -------------------------------------------------------------------------------- -- 2. PL/SQL의 SELECT문으로 EMP데이블에서 TURNER의 사원번호, 이름, --부서번호를 조회하시오. (배점: 20점, 난이도: 3) DECLARE SNO EMP.EMPNO%TYPE; SNAME EMP.ENAME%TYPE; DNO EMP.DEPTNO%TYPE; BEGIN SELECT EMPNO,ENAME,DEPT

R-SQL(ORACLE) 연동 기초 평가 문제

--------------------------ORACLE SQL DEVELOPER-------------------------------- --1. SQL developer를 이용하여 Oracle XE DB에 scott계정으로 접속하여 아래 table 을 생성하시오. CREATE TABLE EXAM_TABLE( ID VARCHAR(50) PRIMARY KEY, PASS VARCHAR(30) NOT NULL, NAME VARCHAR(25) NOT NULL, SCORE NUMBER(3) ); INSERT INTO EXAM_TABLE VALUES('1001', '1234','Kim',90); INSERT INTO EXAM_TABLE VALUES('1002', '3456','Lee',100); INSERT INTO EXAM_TABLE VALUES('1003', '5678','Park',85); INSERT INTO EXAM_TABLE VALUES('1004', '7890','Choi',7

멤브레인 키보드

https://prod.danawa.com/info/?pcode=6539164&keyword=%EC%95%84%EC%9D%B4%EB%A6%AC%EB%B2%84+t10&cate=112782 아이리버 EQwear-T10 유선 키보드 (화이트) : 다나와 가격비교 컴퓨터/노트북/조립PC>PC주요부품>키보드, 요약정보 : 키보드(일반) / 유선 / 104키 / USB / 멤브레인 / 용도: 사무용 / 멀티미디어 / 생활방수 / 키스킨 / 442mm / 151mm / 32mm / 452g prod.danawa.com 학원에서 멤브레인 키보드 좋은것을 찾았다. 키감만큼은 집에서 쓰는 한무무 보다 더 좋은듯 T-30은 무선+마우스 세트 제품인데 다음에 구매할일 있으면 이걸로 사야지

R을 이용한 통계 분석

<출처> https://kilhwan.github.io/bizstat-book/ R을 이용한 통계 분석 (개정판) 경영통계분석실습의 교재를 위해 제작되었습니다. kilhwan.github.io R을 이용한 통계 분석 일러두기 I 개요 1 통계 분석이란? 1.1 기술통계 분석 1.2 추론통계 분석 1.3 통계 분석의 절차 1.4 통계 데이터에서 변수의 종류 II R 기초 2 R 설치 및 시작 2.1 R 소개 2.2 R 설치하기 2.3 RStudio 2.4 RStudio로 R 시작하기 3 R 데이터 형식과 변수 3.1 단순한 데이터 형식 3.2 숫자 연산 3.3 논리값 연산 3.4 문자열 연산 3.5 변수와 할당 3.6 함수를 이용한 연산 4 R 데이터 구조 4.1 벡터 4.2 행렬과 배열 4.3 리스트 4.4 데이터 프레임 5 R 데이터 시각화 기초 5.1 ggplot2 패키지 설치하기 5.2 ggplot2 시작하기 5.3 그래프 속성과 데이터 열 매핑하기 (aesthetic mapp

R 분산 분석(Anova)

첨부파일 three_sample.csv 파일 다운로드 #1단계:데이터 불러오기 data <- read.csv("Part3/three_sample.csv", header=T) head(data) data #2단계: 데이터 전처리 (NA, 이상치 제거) data <- subset(data, !is.na(score), c(method, score)) head(data) #3단계: 차트이용 outlier보기(데이터 분포 현황 분석) par(mfrow = c(1, 2)) plot(data$score) barplot(data$score) mean(data$score) #4단계: 데이터 정제(이상치 제거, 평균(14)이상 제거) length(data$score) data2 <- subset(data, score < 14) length(data2$score) #5단계: 정제된 데이터 확인 x <- data2$score par(mfrow = c(1, 1)) boxplot(x) #1단계: 세집단 su

SQL 기초 평가 문제

--1. 다음의 두줄을 주석문 처리하시오. /*데이터베이스 요구사항 분석 임성구*/ --2. 상품정보(GoodsInfo)테이블 생성하시오.(SQLPLUS 또는 SQL Developer이용) SET AUTOCOMMIT ON; show autocommit; create table GoodsInfo( proCode char(5) primary key, proName varchar2(30) not null, price number(8) not null, maker varchar(25) not null); select proCode 상품코드, proName 상품명, price 가격, maker 제조사 from GoodsInfo; --3. 생성된 GoodsInfo테이블에 레코드를 추가하시오. insert into GoodsInfo values('1001','냉장고',1800000,'SM'); insert into GoodsInfo values('1002','세탁기',550000,'LN'); i

SQL(Oracle)-R 연동 환경 구축

# 1. C:드라이브에 OracleTest 폴더 생성 # 2. OracleTest폴더에 ojdbc6 저장(driver) # ojdbc6 위치 # C:\oraclexe\app\oracle\product\11.2.0\server\jdbc\lib https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/history.html R-tools 4.0, 3.6 설치 https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/rtools40-x86_64.exe https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/Rtools35.exe R-tools 설치시 R 3.5.x + 32 bit toolchain 체크 해제 ADD Path 체크 확인 ------------install.packages("RJDBC") 에러시----------- 제어판-프로그램 추가삭제에서 R for windows 3.6.3 제거후 관리자 권한으로

SQL(Oracle)-Python 연동 환경구축

Oracle Instant Client Downloads https://www.oracle.com/kr/database/technologies/instant-client/downloads.html 다운로드후 C:/instantclient_21_7 폴더추가 --------Python--------- import cx_Oracle import os # 한글 지원 환경 os.putenv('NLS_LANG', '.UTF8') # Path 설정 LOCATION = r"C:/instantclient_21_3" os.environ["PATH"] = LOCATION + ";" + os.environ["PATH"] # DB 연결 connect = cx_Oracle.connect("scott", "tiger", "localhost:1521/xe") cs = connect.cursor() # 데이터 추가(insert) sql = "insert into py_table values('kang', '123

PL/SQL 기초 실습

set serveroutput on; begin dbms_output.put_line('안녕 PL/SQL'); end; -- 스칼라 변수를 선언한다. declare sonno number(4); sonname varchar2(12); -- 실행문을 시작한다. begin sonno := 1001; sonname := '홍길동'; dbms_output.put_line(' 사번 이름'); dbms_output.put_line(' ---------------'); dbms_output.put_line(' ' || sonno || ' ' || sonname); -- 실행문을 종료한다. end; -- 레퍼런스 변수를 선언한다. declare sonno emp.empno%type; sonname emp.ename%type; -- 실행문을 시작한다. begin select empno, ename into sonno, sonname from emp where ename = 'SMITH'; -- 화면

SQL Oracle DB XE 11g환경 구축

https://www.oracle.com/ 1.오라클 계정을 만든다 2. DB,SQL Developer 다운로드후 차례대로 설치(Java SE 8 이 없는 경우 Java SE 8 다운로드) 버전 중요하다 버전 맞게 설치한다 Orcale DB XE 11g Release 2 https://www.oracle.com/database/technologies/xe-prior-release-downloads.html Java SE 8(jdk-8u202) https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8-archive-downloads.html#license-lightbox SQL Developer 21.4.2 https://download.oracle.com/otn/java/sqldeveloper/sqldeveloper-21.4.2.018.1706-no-jre.zip Oracle Java SQL 차례대로 설치해준다. 오라클 비번 : 1234 -

SQL 서브쿼리 연습

출처 https://octopengj.tistory.com/73 [ Oracle] 서브쿼리, 집합연산자 서브쿼리( subQuery) SQL문 내부에 또 다른 SQL구문이 존재하는 구문 서브쿼리 유형 single row subquery: 서브쿼리에서 메인쿼리로 하나의 row 값이 리턴되는 경우. -> 연산자: =, !=, ^=, <>, >, <, >=, <= mult.. octopengj.tistory.com <문1> emp테이블에서 SCOTT사원이 받는 급여보다 많이 받는 사원을 구해서 그 사원의 사원번호, 이름, 업무, 급여순으로 출력하는 SQL? 1) SCOTT사원이 받는 급여 => 서브쿼리 select sal from emp where ename='SCOTT'; SAL ---------- 3000 2) select empno, ename, job, sal from emp where sal > 3000; => 메인쿼리 SQL> select empno, ename, job, sal

R-SQL 연동(csv,DataFrame)

R에서 csv파일 불러와서 SQL에 저장하기 sample <- read.csv(file="grade_csv.csv",sep=',') dbWriteTable(conn1,"grade",sample) dbWirteTable (overwrite=, append=, row.names=) overwrite=True/False 덮어쓰기 append=True/False 추가 row.names=True/False row이름 R에서 SQL 데이터 추가하기 query ="insert into grade values('1', '4', 40, 45,100)" dbSendUpdate(conn1,query) R에서 SQL 데이터 삭제하기 query ="delete from grade where ID='1'" dbSendUpdate(conn1,query) ID=1의 데이터가 삭제됨

파이썬-SQL 연동(csv,DataFrame)

출처 : https://greendreamtrre.tistory.com/223 Python (파이썬) DB 엔진을 활용, Pandas로 SQL을 이용해 불러오고 내보내기 1. 자신의 컴퓨터에 설치된 PostgreSQL DB에 접속하는 'engine' 만들기. from sqlalchemy import create_engine # DB 접속 엔진을 만들어준다. # PostgreSQL 데이터베이스 접속 엔진 생성. local_postgresql_url.. greendreamtrre.tistory.com CSV파일 불러와서 SQL에 저장하고 다시 불러오기 ##########https://greendreamtrre.tistory.com/223 from sqlalchemy import create_engine #sqlalchemy 패키지 설치 engine = create_engine('oracle+cx_oracle://scott2:tiger@localhost:1521/xe') df = pd.r

빅분기 실기주의점

https://mabb.tistory.com/94 [빅분기] 실기 시험까지 D-1, 시험환경은 뭔가 어렵다. 안녕하세요. 삶의질을 높이기 위해 노력하는 영차영차입니다. 빅데이터분석기사 실기 시험을 위한 본인의 메모 및 공부 목적 포스팅입니다. 시험환경에서 중요한 것. print로 corr ,discribe, groupby등을 확인.. mabb.tistory.com

비지도 학습 : 비계층적 군집화(K-means와 DBSCAN)

http://www.sbr.ai/news/articleView.html?idxno=1479 [이재호 강좌] 오렌지3 제7강 비지도 학습 : 비계층적 군집화(K-means와 DBSCAN) - 경영자를 위한 디지털 전략 가이드, 스마투스 비즈니스 리뷰 알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비즈니스리뷰지 알림-목차1. 비계층적 군집화2. 오렌지3 실습3. 파일 다운... www.sbr.ai

ADsP 요약 정리 블로그

https://blog.naver.com/liberty264/221014963458 ADsP 정리) 목록(link 연결) ADsP 정리 / 요약본 post link 연결 ADsP 시험 일정 및 안내 보러가기 (문항수, 합격기준, 응시료, ... blog.naver.com

SQL 연습

DB TEST) 1) 상품 테이블로부터 모든 row와 column을 검색 SELECT * FROM PROD; 2) 회원 테이블로부터 모든 row와 column을 검색 SELECT * FROM MEMBER; 3) 상품 테이블로부터 상품코드와 상품명을 검색 SELECT PROD_ID AS 상품코드, PROD_NAME AS 상품명 FROM PROD; 4) 회원 테이블의 마일리지를 12로 나눈 값을 검색 SELECT MEM_MILEAGE/12 AS 마일리지 FROM MEMBER; 5) 상품 테이블의 상품코드, 상품명, 판매금액을 검색 (판매금액은 = 판매단가 * 55 로 계산) SELECT PROD_ID AS 상품코드, PROD_NAME AS 상품명, ROUND(PROD_PRICE * 55) AS 판매금액 FROM PROD; 6) 회원 테이블의 마일리지를 12로 나눈 값을 월평균으로 변경 검색 SELECT ROUND(MEM_MILEAGE/12) AS 월평균 FROM MEMBER ; 7) 상

Oracle Live SQL

Oracle Live SQL Oracle Live SQL Learn and share SQL Running on Oracle Database 19c Search Start Coding Now View Scripts and Tutorials Instructor's Guide Featured Scripts and Tutorials Introduction to SQL This tutorial provides an introduction to the Structured Query Language (SQL), learn how to create tables with primary keys, col... livesql.oracle.com

PL/SQL 프로시저 IN, OUT, IN OUT 차이

--프로시저 선언 CREATE OR REPLACE PROCEDURE my_INOUT_proc ( p_var1 VARCHAR2, p_var2 OUT VARCHAR2, p_var3 IN OUT VARCHAR2 ) IS BEGIN DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('p_var1 = ' || p_var1); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('p_var2 = ' || p_var2); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('p_var3 = ' || p_var3); p_var2 := 'A2'; p_var3 := 'B2'; END; DECLARE v_var1 VARCHAR2(100) := 'A'; v_var2 VARCHAR2(100) := 'B'; v_var3 VARCHAR2(100) := 'C'; BEGIN my_INOUT_proc(v_var1, v_var2, v_var3); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE ('v_var2 = ' || v_var2); DBMS_OUTPUT.PUT_

ADsP 총정리영상

https://youtu.be/SV7SUePZZFw

피피랙 다용도 수납선반

처음엔 스피드렉 사려다가 조립하는데 너무 시끄럽고 잘 안껴진다 그래서 피피랙으로 결정

야마하 디지털 피아노 P125

R document

https://www.rdocumentation.org/ Home - RDocumentation Search all 25,287 R packages on CRAN and Bioconductor Search all packages and functions www.rdocumentation.org

[통계학] 분포가 고르다

여태까지 "고르다"가 골고루 퍼져있다 라고 알고있었다. 그래서 "분포가 고르다" 하면 분포가 다양하게 골고루 퍼져있어서 표준편차가 크다라고 생각했다. 사전적 의미를 찾아보면 고르다 : [여럿이 다 높낮이, 크기, 양 따위의 차이가 없이 한결같다.] 비슷한 것 끼리 모여있는 것, 분포가 평균쪽에 뭉쳐있는것. 그러므로 분포가 고르면 표준편차는 작다.

[통계학] 고등학교 수학문제

첨부파일 확률과 통계_개념 쎈 (1)_221006_171446.pdf 파일 다운로드 첨부파일 확률과 통계_개념 쎈 (1)_221011_170434(수정).pdf 파일 다운로드 첨부파일 확률과 통계_개념 쎈 (1)_221011_171253(수정).pdf 파일 다운로드 15년만에 고등학교 문제를 풀어보는것 같다. 틀린문제 다 구해놓고 ab에 1/2을 안곱해줬다 답은 1/8 1.2에서 갑자기 12가 되는바람에 오답 글씨 크게 쓰자 고르다 = 평균에 뭉쳐있다. ㄷ도 옳다 a= 0.3143이라고 오타 c는 2P이다 정신 차리고 문제 잘보자 z값만 구해놓고 k를 안구했다 f(10) > f(20) 이 의미하는것은 평균 m 이 x=20보다 x=10에 더 가깝다 그러므로 m<15 f(4) < f(22)에서는 m>13 두조건에 의해 자연수 m은 14

빅분기 필기 합격

가채점 결과를 오늘 16시 오픈한다는 공지가 있었다. 시험볼때도 긴장감이 하나도 없었고 최근 몇달동안 긴장이란걸 해본적이 없었는데 16시가 가까워질수록 긴장이 되서 일에 집중을 할 수 가 없었다. dataq 로그인하고 시험결과를 클릭하고 "합격예정"글씨를 보는 순간 긴장감이 싹 사라지면서 안도감이 들었다. 정말 다행이다. ADsP필기도 준비 열심히 해서 좋은결과 받고 기분좋게 빅분기실기 준비해야겠다.

갤탭s8 플러스 256GB wifi

폰으로 PDF파일 보면서 공부하는데 목이 너무아파서 사게됨 처음엔 레노버 P11 구매 생각이였는데 조사하다보니 점점 높아져서 갤탭으로... 아이패드 or 갤탭 고민도 했었는데 공부,필기용이니 갤탭으로 선택함

sql예제 50문제

--1> 부서테이블의 모든 데이터를 출력하라. SELECT * FROM EMP --2> EMP테이블에서 각 사원의 직업, 사원번호, 이름, 입사일을 출력하라. SELECT JOB, EMPNO, ENAME, HIREDATE FROM EMP --3> EMP테이블에서 직업을 출력하되, 각 항목(ROW)가 중복되지 않게 출력하라. SELECT DISTINCT JOB FROM EMP --4> 급여가 2850 이상인 사원의 이름 및 급여를 표시하는 출력하라. SELECT ENAME, SAL FROM EMP WHERE SAL >= 2850 --5> 사원번호가 7566인 사원의 이름 및 부서번호를 표시하는 출력하라. SELECT ENAME, DEPTNO FROM EMP WHERE EMPNO=7566 --6> 급여가 1500이상 ~ 2850이하의 범위에 속하지 않는 모든 사원의 이름 및 급여를 출력하라. SELECT ENAME, SAL FROM EMP WHERE SAL NOT BETWEEN 1500

로지텍 PRO SUPERLIGHT

퍼시스 CH4700AH(T80)

이누스 비데, 휴스톰 물걸레 청소기

모니터암 2개

모니터암 쓰고 책상이 넓어지고 모니터 각도를 내 마음대로 조절 가능해서 너무 맘에 든다.

단미 와플 기계

식빵이나 크로와상 넣고 간단히 먹기 좋음

파이썬 챕터8 연습문제

첨부파일 YSG_Let's Python ch_08 Exercise.py 파일 다운로드 #1번-readline함수 # word=[] # ftest = open(r'ch8_data\ch8_data\data\ftest.txt',mode='r') # docs=ftest.readlines() # docs=[line.strip('\n') for line in docs] # print('문장내용\n',docs) # print('문장수 :',len(docs)) # for i in docs: # word.extend(i.split(' ')) # print('단어내용\n',word) # print('단어수 :',len(word)) #1번-read함수 import os os.getcwd() word=[] ftest = open(r'ch8_data\ch8_data\data\ftest.txt',mode='r') docs=ftest.read().split(('\n')) print('문장내용\n',docs)

2022년 9월 25일 이사비용

킴스로직스 포장이사 90만원 캐리어 에어컨 이전설치 36만원 이전비용 5만원 설치비용12만원 앵글 작업비 7만원 배관 미터당 2.4만 5미터

4TB하드디스크, 파이어쿠다520 NVMe

갤럭시 S22울트라 자급제, 갤워치4