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[Computer Science] 3년차 SI 개발자인데 이직을 해서 몸값을 높이는게 좋을까요? 3년 차 SI 개발자인데 이직을 해서 몸값을 높이는 게 좋을까요? # 3년차 SI 개발자 이직 3년차3년 차 개발자가 되면 주니어 개발자라고 부르며 이직하기 가장 좋은 연차라고 한다. 어느 분야이든 3년 차 개발자라면 특정 분야의 실무 업무에 대해서 어느 정도 이해를 하고 Project manager (PM)나 Project leader (PL)로부터 업무 지시를 받았을 때, 어려움 없이 실무 업무를 이해하고 수행할 수 있다. 그렇기에 일반적으로 많은 IT 기업들이 신입 개발자들보다도 3년 차 주니어급 개발자를 원하는 편이다. 그렇다 보니, 많은 개발자들이 3년 차 정도가 되었을 때 이직을 고려한다. 특히 개발 인원이 많고 보수적인 분야에서 이러한 현상이 두드러지게 나타나는데 대표적으로 System In.. 2023. 6. 11.
[Computer Science] SI 개발자인데 제안서를 써야하나요? SI 개발자인데 제안서를 써야 하나요? # SI 개발자라면 제안서를 쓸 줄 알아야 한다. System Integrator (SI) 개발자가 되어 SI 기업에 일을 하게 된다면 Project manager (PM)나 Project leader (PL)로부터 제안서를 작성하라는 요청을 받을 수 있다. 또는 회사의 임원급인 상무이사 또는 전무이사로부터 본사로 착출 되어서 제안서 업무를 담당하기도 한다. 특히 신입 개발자가 아닌 신입과 주니어급 사이의 개발자들에게 제안서 업무를 담당하라고 이야기를 하곤 한다. 하지만 개발자 입장에서는 개발 업무를 하면서 자신의 능력과 경험을 쌓아야 하는데 문서 작업을 하라고 하면 당연히 싫을 수밖에 없다. 또한 문서 작성 그 자체로도 귀찮고 싫은 하찮은 업무라고 생각하기에 많은.. 2023. 6. 11.
[Blockchain] crypto 패키지 (crypto package) crypto 패키지 (crypto package) 포스트 난이도: HOO_Senior # Crypto package란? JavaScript (자바스크립트) 기반으로 블록체인 모델을 만드는 데 대표적으로 많이 사용하는 Package (패키지) 중 하나가 crypto package (크립토 패키지)이다. Node.js를 사용하면서 크립토 패키지를 자주 사용하는 이유는 사실상 패키지가 블록체인 모델 개발에 있어서 필요한 기능들을 포함하고 있기 때문이다. 글쓴이의 경우에는 파이썬쟁이였기 때문에 아직까지도 Dummy model (더미 모델)이나 Prototype model (프로토타입 모델)을 만들 때 Python (파이썬)을 활용하곤 한다. 마치 Pseudocode (의사코드) 작성을 하듯이 말이다. 그럼에도 .. 2023. 6. 9.
[Blockchain] 블록체인 모델에서 사용하는 프로그래밍 언어: 솔리디티 (Solidity) 블록체인 모델에서 사용하는 프로그래밍 언어: 솔리디티 (Solidity) 포스트 난이도: HOO_Senior # 솔리디티 (Solidity) 블록체인 (Blockchain) 모델 중에서도 스마트 컨트랙트 (Smart contract)을 개발하려고 한다면 대표적으로 많이 사용되는 프로그래밍 언어가 바로 솔리디티 (Solidity)이다. 솔리디티는 이더리움에서 스마트 컨트랙트 블록체인 모델을 개발하기 위해서 만든 프로그래밍 언어이다. 그렇다 보니 기본적으로 이더리움 (Ethereum) 환경에서 개발이 이루어지고 공개형 블록체인 (Public blockchain) 모델 개발에 사용되는 편이다. 솔리디티가 많이 사용될 수 있는 또 다른 이유는 기존의 블록체인 개발 언어로 사용되어 왔던 다른 언어와 비슷한 구조를.. 2023. 5. 9.
[Blockchain] 블록체인 모델에서 사용하는 프로그래밍 언어: 파이썬 (Python) 블록체인 모델에서 사용하는 프로그래밍 언어: 파이썬 포스트 난이도: HOO_Senior # 블록체인 모델 프로그래밍 언어 블록체인이 알려지게 된 계기는 암호화 화폐였지만 이제는 다양한 가상 상품 거래에 있어서 블록체인을 활용하고 있다. 글쓴이도 연구하는 데 있어서 블록체인 기술을 활용하고 있음에도 여러 분야에서 활용하고 있는 사례나 구조 체계를 살펴보다 보면 놀라울 따름이다. 그렇기에 블록체인 개발 언어가 초창기에 C 기반이었던 거와 달리 이제는 다양한 프로그래밍 언어로 블록체인 모델을 목적에 맞게 개발할 수 있게 되었다. 특히 블록체인 전용 언어까지 나올 정도이니 블록체인 모델 개발과 대중적으로 많이 사용되고 있는 걸 알 수 있었다. 이번 포스트에서는 블록체인 모델을 개발하는 데 있어서 대표적으로 사용.. 2023. 5. 7.
[Computer Science] 해밍코드 예제(Example of Hamming Codes) Hamming Code Examples 포스트 난이도: HOO_Middle # Hamming Code 해밍 코드(Hamming code)는 전송된 데이터가 오류가 있는지를 검사하는 코드이다. 실제로 컴퓨터 메모리와 통신 시스템에서 에러에 대한 부분을 검사하는데 확인을 하며 이를 통해 손쉽게 코드 수정을 할 수가 있다. 해밍코드는 2의 거듭제곱 비트를 활용하여 메시지를 처리하고 이를 통해서 오류 검사 비트를 사용하여 확인하는 과정을 거치게 된다. 아래는 해밍 코드의 예시이다. # Hamming Code (n+r+1) b3 flipped (q1 q2 q3) = (0 0 1 ) --> b4 flipped 2023. 4. 6.
[SML] Marginal PDF Example codes Marginal PDF Example codes 포스트 난이도: HOO_Lead # Example codes # Library import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import norm, t import matplotlib.pyplot as plt #μX=μY= 0,σX=σY= 1 muX=0 muY=0 sigmaX=1 sigmaY=1 #interval [-3,3] xGrid=np.arange(-3,3,.01) yGrid=np.arange(-3,3,.01) #Normal X Pdf plt.figure() plt.plot(xGrid, norm.pdf(xGrid,muX,sigmaX)) plt.title("Marginal PDF(X)") plt.sh.. 2023. 2. 15.
[SML] Misclassification Rates Example Codes: guess, test data Misclassification Rates Example Codes: guess, test data 포스트 난이도: HOO_Lead # Example Codes # Library import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import norm, t import matplotlib.pyplot as plt def getClass1Prop(x,r): x=np.array(x) dist=np.zeros(len(x_train)) for i in range(len(x_train)): dist[i] = np.linalg.norm(x-x_train[i]) dist_label_1 = dist[y_train==1] dist_1r = dist_label_1[dist_.. 2023. 2. 15.
[AI/ML Examples] Factorization criterion in action in the special case of the bivariate normal pdf Factorization criterion in action in the special case of the bivariate normal pdf 포스트 난이도: HOO_Senior # Example 1 Find the marginals (i.e., the marginal pdfs of Xand Y from the joint pdf). If you are unable to do this analytically (which is fine, nopenalties), assume μX=μY= 0,σX=σY= 1, and ρ= 0.5; specifically, use numerical integration to find the values of the marginal pdfs on a fine grid from.. 2023. 2. 6.
[AI/ML Examples] MLE with data from exponential distribution MLE with data from exponential distribution 포스트 난이도: HOO_Senior # Example LetX1, . . . , X100be independent rvs from the exponential distribution with rateλ(i.e., rate is thereciprocal of the population mean here). Nature uses the following code to generate the data: set.seed(0); x = rexp(100,10); I.e., in the game theory setup, Nature chosesλ= 10, but this is not known to the Statistician. # Ex.. 2023. 2. 6.
[SML] Critical Thinkings of The Linear Regression Critical Thinkings of The Linear Regression 포스트 난이도: HOO_Senior # Linear regression에서 고려해야 하는 것들 Linear regression에서 얻은 결과를 분석하는데 있어서 기본적으로 고려해야 될 것들이 있다. 마치 기본적으로 산출된 결과를 분석하는데 알아두어야 될 지침서와 비슷하다. 아래의 예시를 활용하면 산출된 결과를 분석하는데 매우 용이하다. Is there a relationship between X1 and Y? How strong is the relationship between X2 and Y? Which X contribute to Y? How accurately can we predict future Y? is the re.. 2023. 1. 30.
[Statistical Machine Learning] Linear regression, Estimation of the parameters, residual, RSS Linear regression, Estimation of the parameters, residual, RSS 포스트 난이도: HOO_Senior # Linear regression(선형 회귀) 선형 회귀로 알려져 있는 Linear regression는 모델링 분석에서 상당히 많이 사용되는 방식이다. "회귀"에서 알 수 있듯이 Linear regression은 Dependence of Y(종속 변수 Y)와 다수의 선형 X값들을 추정해서 상관관계를 산출해 낸다. 여기서 선형 X값들을 독립적 변수 X라고도 부른다. https://whoishoo.tistory.com/568 [Statistical Machine Learning] Parametric models: Linear model Parametric m.. 2023. 1. 28.
[Statistical Machine Learning] Parametric models: Linear model Parametric models: Linear model 포스트 난이도: HOO_Senior # Parametric models: Linear model Parametric models(매개변수 모델)에서 Linear model(선형 모델)은 대표적이면서도 중요한 모델에 해당된다. 매개변수 모델을 배우는 데 있어서 가장 우선적으로 배우는 모델임에 동시에 비교 분석에서 가장 많이 사용되는 모델이기도 하다. 선형 모델을 식으로 표현하면 아래와 같이 표현이 가능하다. 여기서 베타가 의미하는 바가 바로 매개변수이다. 매개변수라고 해서 어색할 수는 있지만 파라미터(Parameters)를 의미한다. 파라미터는 p+1로 선형 모델에 나타내지며, 우리는 파라미터를 예측할 수가 있다. 파라미터를 예측하기 위해서는 주어진.. 2023. 1. 27.
[Statistical Machine Learning] Estimate f(x): neighborhood, nearest neighbor averaging, curse of dimensionality Estimate f(x): neighborhood, nearest neighbor averaging, curse of dimensionality 포스트 난이도: HOO_Senior # Estimate f Statistical machine learning(SML)에서 f(function)는 데이터를 분석하는 데 있어서 중요하다. f를 어떻게 설정하느냐에 따라서 결과가 완전히 달라질 수 있기 때문이다. 그렇다 보니 f를 어떻게 설정하는지가 데이터 분석에 있어서 중요한 요소이고 데이터 분석가 또는 데이터사이언티스트의 능력을 보여준다. 하지만 아무리 능력이 좋은 데이터사이언티스트라고 할지라도 데이터를 보자마자 f를 만들어낼 수는 없다. f를 구성하는 데 있어서도 데이터를 기반으로 해서 알아내야 한다. SML에.. 2023. 1. 25.
[Statistical Machine Learning] Regression Function: f(x), irreducible error, reducible error, Bias, Variance Regression Function: f(x), irreducible error, reducible error, Bias, Variance 포스트 난이도: HOO_Senior # Irreducible Error 이전 포스트에서 Regression function과 Mean-squared prediction error(MSE)에 대해서 알아보았다. https://whoishoo.tistory.com/565 [Statistical Machine Learning] Regression Function: f(x), expected value, Mean-squared Prediction Error Regression Function: f(x), expected value, Mean-squared Prediction.. 2023. 1. 25.
[Statistical Machine Learning] Regression Function: f(x), expected value, Mean-squared Prediction Error Regression Function: f(x), expected value, Mean-squared Prediction Error 포스트 난이도: HOO_Senior # Ideal f(x) 저번 포스트에서 Statistical machine learning(SML)에 대해 무엇이며, 어떤 기본 공식을 가지고 있는지 알아보았다. https://whoishoo.tistory.com/562 [Statistical Machine Learning] Introduce Statistical Learning Introduce Statistical Learning 포스트 난이도: HOO_Senior # Statistical Learning 위의 예제는 Statistical learning에서 사용하는 기본적인 수식이다... 2023. 1. 25.
[Statistical Machine Learning] Introduce Statistical Learning Introduce Statistical Learning 포스트 난이도: HOO_Senior # Statistical Learning 위의 예제는 Statistical learning에서 사용하는 기본적인 수식이다. 우선 PL이라고 나와있는 Programming Languages라는 변수(Y)는 respons 또는 target에 해당한다. f라고 나와있는 function 안에는 여러 원소들이 포함되어 PL이라는 결과를 산출한다. f 안에 있는 원소(x)들을 input, feature, predictor이라고 부른다. 아래의 다른 예시들도 살펴보면 이해하는데 도움이 될 것이다. 위의 예시를 간단하게 수식을 표현하면 아래와 같다. 위와 같이 수식으로 표현할 수 있으며, function 안의 x로 표현된 원소들.. 2023. 1. 19.
[Blockchain] Digital Commodity (디지털 상품) Digital Commodity (디지털 상품) 포스트 난이도: HOO_Senior # 디지털 상품(Digital Commodities) Digital commodity는 한국말로 디지털 상품이라고 불리며, 가상의 환경에서 제공되는 상품을 의미한다. 디지털 상품(Digital commdoities)은 가상의 공간에서 거래되는 상품들을 의미하며 실질적으로 경제적 가치를 지니고 있는 상품들을 말한다. 예를 들면, 게임이나 노래와 같이 물리적으로 존재하지는 않지만 무형의 가치를 지니고 있으면서 인터넷상에서 거래가 되는 경제적 상품들이 디지털 상품에 해당한다. 최근에는 기존에 디지털 상품이라고 부르던 것 외에도 다양한 디지털 상품들이 생겨나기 시작했다. 대표적인 예가 바로 가상 화폐이다. 가상 화폐 또한 디지털.. 2023. 1. 15.
[Data Science] 한글 csv 파일 cp949 인코딩으로 pd.read_csv() 하는 방법 한글 csv 파일 cp949 인코딩으로 pd.read_csv() 하는 방법 포스트 난이도: HOO_Middle # 한글 csv 파일 cp949 인코딩으로 pd.read_csv() 예제 코드 한글이 포함된 csv 파일인 경우에는 Pandas에서 데이터를 읽고 처리하는데 utf-8 에러가 발생할 수 있다. 영어로 되어 있다면 문제가 없겠지만 한글이나 한국에서 주로 사용하는 특수 기호가 포함되어 있다면 이러한 에러 문제가 발생한다. 한마디로 컴퓨터에게 한글을 사용할 것이라는 걸 알려줘야 하는데, 이때 인코딩 세팅을 추가로 해주면 문제없이 데이터 읽고 사용이 가능하다. 인코딩 넘버는 'cp949'이며 pd.read_csv()에 인코딩을 추가해줘서 쉽게 한글 csv 파일 사용이 가능하다. import pandas.. 2022. 12. 31.
[Data Science] Colab에서 출력한 Data Table를 Data Frame에 맞추어 정렬하는 방법, 데이터 프레임 전환하는 방법 Colab에서 출력한 Data Table를 Data Frame에 맞추어 정렬하는 방법, 데이터 프레임 전환하는 방법 포스트 난이도: HOO_Junior # Colab Data Table 코랩(Colab)에서 csv 파일 내의 데이터를 보기 위해서 특정 데이터 테이블을 출력할 경우 보기 안 좋게 망가져서 출력이 되는 경우가 있다. 왜냐하면 csv 데이터 파일 자체가 데이터 분석을 하기 위해서 데이터가 처음부터 정리되어 저장이 되어 있지 않거나 출력하려는 데이터 형태와의 차이가 있으면 이러한 경우가 종종 발생한다. 데이터를 분석하는데 있어서 코드 자체에 문제를 주지 않지만 출력된 데이터 테이블을 분석하는데 어려움이 있다. 한마디로 데이터에 대한 가독성이 떨어져서 작업이 시간이 소요된다는 것이다. 이러한 경우.. 2022. 12. 31.
[Data Science] IOPub data rate exceeded 에러 IOPub data rate exceeded 에러 포스트 난이도: HOO_Middle # IOPub data rate exceeded 데이터를 읽는 데 있어서 pd.read.csv()를 했을 때, IOPub data rate exceeded라는 에러가 발생할 수 있다. 특히 클라우드 서버(Cloud server) 기반으로 코딩을 할 경우에 이러한 에러가 발생할 가능성이 높다. IOPub data rate exceeded. The notebook server will temporarily stop sending output to the client in order to avoid crashing it. To change this limit, set the config variable `--NotebookA.. 2022. 12. 30.
[Data Science] UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 740: invalid start byte UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 740: invalid start byte 포스트 난이도: HOO_Middle # UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 740: invalid start byte 이 문제가 발생하는 이유는 한글이 포함된 데이터에서 인코딩 형식 에러로 발생한다. 한글 인코딩 에러와 관련된 자세한 내용은 아래의 포스트를 참고하면 된다. https://whoishoo.tistory.com/409 [Data Science] Pandas csv 유니코드 디코드 에러 문제 해결 방법 Pandas csv 유니코드 디코드 에러 .. 2022. 12. 30.
[Blockchain] 파이썬 기반 블록체인 라이브러리: datetime, hashlib, JSON 파이썬 기반 블록체인 라이브러리: datetime, hashlib, JSON 포스트 난이도: HOO_Senior # import library 파이썬 기반으로 블록체인 모델을 만들 때 기본적으로 사용되는 라이브러리는 아래와 같다. import datetime import hashlib import JSON # Blockchain libraries import datetime import hashlib import JSON 우선 datetime의 경우에는 타임스탬프(Timestamp) 역할을 담당하여 블록체인 모델에 있어서 시간 기록을 할 수 있는 기능을 제공한다. 예를 들어 새로운 블록 또는 노드가 생성된다고 했을 때, 해당 시간에 대한 기록이 필요하다. 이때 datetime 라이브러리에서 제공하는 no.. 2022. 12. 29.
[Data Science] Exploratory Data Analysis (탐색적 데이터 분석)이란? Exploratory Data Analysis (탐색적 데이터 분석)이란? 포스트 난이도: HOO_Senior # Exploratory Data Analysis 머신러닝을 통해서 데이터 분석 작업을 해본 개발자라면 EDA에 대해서 들어봤을 것이다. EDA는 Exploratory Data Analysis의 줄임말로 탐색적 데이터 분석이라고도 부른다. 말 그대로 데이터를 분석하기 전에 전반적인 데이터에 대해 알아보는 과정 자체를 EDA라고 부른다. 데이터 사이언스 프로젝트를 많이 해본 개발자에게는 EDA를 하라고 한다면 잠을 자고 있는 와중에도 뚝딱뚝딱할 수가 있다. 이 말인즉슨, EDA를 하는 과정 자체는 대부분의 데이터 사이언스 프로젝트에서 비슷하기 때문이다. 데이터를 분석하는 과정에서 데이터 정보를 나.. 2022. 12. 16.
[Data Science] 데이터 사이언스를 처음 공부할 때: 사이킷런(sklearn) 데이터 사이언스를 처음 공부할 때: 사이킷런(sklearn) 포스트 난이도: HOO_Middle # scikit-learn 사이킷런(scikit-learn)이라고 부르는 sklearn 라이브러리는 구조 데이터를 분석하는 데 사용되는 대표적인 머신러닝 라이브러리이다. 그렇기에 많은 개발자들이 사이킷런을 알고 있으며, 데이터 사이언스 분야가 아니더라도 머신러닝을 사용하는 개발자라면 사이킷런을 처음 접하고 공부했을 가능성이 높다. 머신러닝을 공부하는 데 있어서 사이킷런 라이브러리를 사용하는 이유는 머신러닝을 이해하는데 아주 심플하면서도 데이터 사용과 관리가 어떤 식으로 이루어지는지 쉽게 이해할 수 있기 때문이다. sklearn은 주로 구조화 데이터 분석을 하는데 사용이 되기 때문에 데이터를 다루는 데 있어서 .. 2022. 12. 16.
[Android App] 파이어베이스(Firebase) 실시간 데이터베이스 삭제하는 방법 파이어베이스(Firebase) 실시간 데이터베이스 삭제하는 방법 포스트 난이도: HOO_Middle # Real-time Cloud Database 앱 개발을 하고 나서 해당 프로젝트가 중지되었거나 더 이상 개발된 앱을 사용하지 않는다고 했을 때 Database도 정리를 해주어야 한다. 특히 Cloud database인 경우에는 또 다른 유저가 지속적으로 접근이 가능하기 때문에 접근을 제한하거나 서버 자체를 제거해줘야 한다. Cloud real-time database 인 파이어베이스(Firebase)인 경우에도 더이성 서버 사용을 하지 않는다면 삭제해주는 것이 좋다. 특히 파이어베이스와 같이 오픈 클라우드 데이터베이스인 경우에는 다른 유저가 지속적으로 접근이 가능하기 때문에 데이터베이스를 삭제해주는 것.. 2022. 12. 14.
[Blockchain] Private Blockchain이란? Private Blockchain이란? 포스트 난이도: HOO_Senior # Private blockchain 블록체인에는 접근성을 기준으로 3가지 유형으로 분류하여 나타낸다. 첫 번째가 Private blockchain이고 그 뒤로 Permission blockchain, Public blockchain 등이 있다. 이번 포스트에서는 Private blockchain에 대해서 살펴보도록 하자. Private blockchain 또는 한국말로 폐쇄형 블록체인은 블록체인 기술을 제한적인 상황에서 활용한 경우를 의미한다. 앞서 이야기한 대로 접근성을 기준으로 유형을 분류하여 부르기 때문에 폐쇄형 블록체인은 다른 블록체인 유형에 비해서 접근성이 매우 제한적이다. 폐쇄형 블록체인은 블록체인 기술을 사용하고 있.. 2022. 12. 12.
[Blockchain] 블록체인은 데이터베이스가 필요 없나요? 블록체인은 데이터베이스가 필요 없나요? 포스트 난이도: HOO_Middle # 블록체인도 기록이 필요하다. 블록체인을 생각하면 "Decentralized network 또는 Decentralized database이기 때문에 데이터베이스가 필요할까?"라는 의문을 가질 수 있다. 거두절미하고 블록체인도 데이터를 저장할 공간이 필요한 건 사실이다. 데이터라는 것이 눈에 보이지 않는 무형의 가치를 가진 것이지만 이를 기록하기 위한 특정한 공간이 필요하다. 블록체인을 활용한다 할지라도 어딘가에는 기록을 해야 한다는 것이다. 예를 들어, 직장인이 다른 거래처와의 미팅 약속을 잡았다고 가정해보자. 직장인은 미팅 약속에 대한 정보를 스케줄러나 메모장에 기입하기도 하지만 별도의 기록 없이 머리로 기억할 수도 있다. 이.. 2022. 12. 11.
[Python] KeyError: 0 (sklearn predict function error) 해결 방법 KeyError: 0 (sklearn predict function error) 해결 방법 포스트 난이도: HOO_Junior # KeyError: 0 (sklearn predict function error) sklearn은 Scikit-learn의 줄임말로써 대표적인 머신러닝 라이브러리 중에 하나이다. 머신러닝의 기초를 배우고 구조 데이터를 처리한다고 할 때 사용하는 라이브러리 중 하나가 바로 sklearn인 셈이다. sklearn에서 predcit function을 사용하려고 했을때 KeyError:0라는 에러가 발생하는 경우가 있다. KeyError:0의 원인은 작성된 코드에 따라 원인이 다양하다. 하지만 일반적으로 KeyError:0가 발생할 경우 defaultdict() 함수를 통해서 이 문제.. 2022. 12. 5.
[Data Science] 피어슨 상관관계(Pearson Correlation) 피어슨 상관관계(Pearson Correlation) 포스트 난이도: HOO_Junior # 피어슨 상관관계(Pearson Correlation) 피어슨 상관관계는 두 변수에 관계를 선형 데이터로 나타낸 방식을 의미한다. 데이터 사이언스에서 상관관계는 기본적으로 알고 있어야 하며, 피어슨 상관관계는 데이터를 다루는 데 있어서 가장 기본적으로 배우는 이론이다. 피어슨 상관 (계수) 관계는 Covariance(공분산)과 Standard deviation(표준 편차)을 사용하여 나타낼 수 있다. 여기서 비교되는 값은 두 개의 연속적인 변수를 의미한다. 한마디로 두 개의 서로 다른 연속성을 가진 데이터를 비교 분석을 피어슨 상관관계를 통해서 한다는 것이다. # 피어슨 상관관계에서 무조건 선형이 아닐 수도 있다... 2022. 11. 19.
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