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데이터 공부 및 실험 #DA #PM #PO #서비스기획

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데이터 분석의 기본: 통계 함수 이해하기 데이터 분석은 많은 수학적 개념과 함수를 이해하고 적용하는 것이 필수입니다. 하지만 때로는 내장 함수와 라이브러리에 너무 익숙해져서 그 기초적인 원리를 잊곤 합니다. 이 블로그 글에서는 데이터 분석에 필수적인 통계 함수들의 기초를 다시 한번 살펴보겠습니다. 중앙값(Median) 중앙값은 정렬된 값들 중 가운데에 위치한 값을 의미합니다. 중앙값 구하는 방법: 배열을 정렬한다. 배열의 값 개수가 짝수인지 홀수인지 확인한다. 홀수일 경우, 가운데 값을 반환한다. 짝수일 경우, 가운데 두 값의 평균을 반환한다. def calculate_median(arr): arr.sort() n = len(arr) if n % 2 == 1: # Odd number of elements median = arr[n // 2] e.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 13.
시계열 그래프 시계열 그래프란? 시계열 그래프는 시간에 따른 데이터의 변화를 그래피컬하게 표현한 것입니다. X축은 일반적으로 시간을 나타내며, Y축은 관찰하고자 하는 수치를 나타냅니다. 이러한 그래프는 주가, 기온, 판매량 등 시간에 따라 변화하는 여러 유형의 데이터를 분석할 때 유용합니다. 어떤 것을 분석할 때 사용하는가? 재무 분석: 주가, 매출, 이익 등의 재무 지표를 시간에 따라 추적합니다. 시장 연구: 제품의 판매 추세나 고객 행동을 분석합니다. 과학 연구: 기온, 기압, 농도 등의 물리적, 화학적 변수의 변화를 관찰합니다. 운영 분석: 공장의 생산량, 가동률, 품질 등을 모니터링합니다. 공공 정책 및 건강: 범죄율, 질병 발생률 등을 시간에 따라 분석하여 정책 결정에 활용합니다. 시계열 그래프는 변화의 패턴.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 13.
에코프로 머터리얼즈의 경쟁력 에코프로 머터리얼즈가 갖는 SWOT 강점 (Strengths) 그룹 내 리사이클링 능력: 전구체 제조와 재활용 물질을 그룹 내에서 처리할 수 있습니다. 양극재 사업의 중심 역할: 에코프로머티리얼즈는 에코프로 그룹 내에서 양극재 사업의 중심 역할을 하고 있습니다. 높은 공장 가동률: 공장의 높은 가동률은 생산 효율성과 매출 증가에 긍정적인 영향을 미칩니다. 약점 (Weaknesses) 원자재 가격의 변동성: 원자재 가격의 불안정성이 올해의 실적에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 기회 (Opportunities) 수요 증가: 공장 가동률과 수요가 증가하면 장기적으로 매출이 증가할 것으로 예상됩니다. 상장을 통한 사업 확장: 회사의 상장은 2차전지 양극재 사업의 생태계를 완성하는 중요한 계기가 될 것.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 13.
데이터 분야로의 커리어 고도화 지금으로 부터의 3~4개월의 기간동안 어떤 시간을 보내냐에 따라서 스펙업이 될 것인지 스펙다운이 될 것인지 달라질 것 같다. 막연하게 공부해왔던 분야인 '데이터' 회사다니면서, 혼자 공부했던 것들을 정리해보면, 1. python/코랩/주피트노트북/머신러닝을 활용한 데이터 분석, 2. mysql/db 환경 이해, 3. 데이터 전처리 하면서 big query도 사용해보고 4. 인공지능 api를 활용해서 aws 람다도 한번 써봄. 5. 위 결과물로 웹으로 보여주고 싶어서 nextjs공부 (html,css,react) 6. nextjs 독학하면서 uiux 디자인 시스템 공부를 위한 사이트도 만들어 봄 뭔가 진주 목걸이에 진주 마냥 차르르 꿰어져 있는 형태인 데, 결론적으로 애.매.하.다 라는 게 내 생각. 음,.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 8. 31.
스타벅스 개인 컵 사용량 데이터 분석 스타벅스 "상반기 개인 컵 사용량 1350만건…역대 최대" (실제 기사) 스타벅스 코리아는 올해 상반기 개인 컵 사용량이 역대 최고치인 1350만건을 기록했다고 30일 밝혔다. 이는 종전 최고 기록인 지난해 상반기 1280만건보다 5% 이상 높은 수치로 한 달 225만건, 매일 7만 5000건 이상 이용된 셈이다. 최근 3년간 스타벅스 연간 개인 컵 사용량을 살펴보면, 지난 2020년 1739만건이던 수치가 이듬해 2190만건으로 증가했다. 지난해에는 2530만건을 기록하며 가파른 증가 추이를 보이고 있다. 개인 컵 사용량이 꾸준히 늘고 있는 배경은 환경 보호 필요성에 대한 소비자 인식 강화와 스타벅스의 리워드 혜택이 뒷받침됐기 때문이라는 게 사측의 분석이다. (기사 정보 바탕으로 데이터 추출) 이 테이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 31.
python - 문자열 반복 def string_n(s, n): return(s*n) s = "string" n = 5 result = string_n(s,n) print(result) 문제 - string 문자를 5회 반복해보기 해당 코드를 이해하기 위해 중요한 원리와 개념은 다음과 같다: 1. 함수 정의(`def`)와 호출: `def string_n(s, n):`는 `string_n`이라는 함수를 정의한다. 함수는 특정 작업을 수행하고, 필요에 따라 값을 반환하는 코드 블록이다. 이 함수는 이후에 `result = string_n(s, n)`라는 코드로 호출된다. 2. 매개변수와 인자: `s`와 `n`은 함수의 매개변수다. 이 매개변수는 함수가 호출될 때 인자로 전달되는 값을 저장한다. 예를 들어, `result = string.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 30.
Python - 은행 계좌의 기능 구현 미션 - 파이썬 클래스를 이용해서 은행계좌 기능을 구현해보기 class BankAccount: def __init__(self, account_number, balance=0): self.account_number = account_number self.balance = balance def deposit(self, amount): self.balance += amount print(f"{amount}를 입금했습니다. 현재 잔액: {self.balance}원" ) def withdraw(self, amount): if self.balance >= amount: self.balance -= amount print(f"{amount}를 출금했습니다. 현재 잔액: {self.balance}원") else: p.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 30.
2단계 세부 콘텐츠 선별, 데이터 전처리, 데이터 분석, 미드저니 (많은 데이터를 찾은 후, 다음 단계) 다양한 데이터를 찾았고 그 다음 한번 더 필요한 데이터가 무엇이고 불필요한 것은 어떤 건지 선별 작업이 필요했다. 선별 작업하기 이전에 아래처럼 주제를 좀 더 구체화 시켰고 필요한 데이터와 정책이 뭔지 요약을 진행. 이때 정말 회사 다니면서 준비했었는 데, 점심시간, 퇴근시간에 과제 준비한다고 진짜로 힘들었다. 정말 ㅋㅋㅋ 자격심사에서 떨어지면 안해야지~ 했는 데, 통과하고 나서도 이걸 해말아 엄청 고민이 있었다. '영고나' 였다. 그때 스터디 팀내 동료가 나를 부르던 별명. 영원히 고통받는 나딘(내 닉네임) 하지만 돌아보니, 참여해서 진행하길 잘했다고 생각한다. 얻은 것이 많아서. (다시 돌아와서 그 다음 데이터 분석은 어떻게 시작했나) 코랩으로 데이터 분석을 진.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 29.
1단계_전기차 충전을 위한 인프라 분석_상세 계획 수립 '전차기 충전을 위한 충전기 설치수 예측' (참여이유) 데이터를 다루고 싶은 데, 계속 페이크 데이터로만 분석하다보니, 실제 데이터로 의미있는 인사이트를 도출해내고 싶은 마음이 굴뚝같았다. 그러던 중, 우연히 데이터 분석 대회가 있다는 것을 알 게 되었고 주제도 본인이 설정할 수 있어서 관심가는 주제로 결정. 자격심사가 한달넘게 걸린 것 같다. 그에 반해 발표 준비기간은 1주일. 시간이 얼마 없었다! (어떤 부분을 과제로 삼았나?) 여러 카테고리에서 나는 '에너지 부분> 전기차' 와 관련된 것으로 가닥을 잡았고, 최종적으로 '전기차 대중화로 인한 충전기 수량 예측'이라는 주제로 발표 자료를 만들었다. (어떤 과정로 진행했나?) 아래처럼 단계별로 진행 : 페이지 정의 -> 데이터 리서치 -> 데이터 전처리.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 29.
파이썬) 배열에서 리스트로 변환해서 사용하는 이유 리스트(list)는 파이썬에서 가장 기본적이고 많이 사용되는 데이터 타입 중 하나입니다. 리스트는 여러 값을 하나의 변수에 저장할 수 있고, 추가, 삭제, 수정, 검색 등 다양한 연산을 지원합니다. (아래 코드 참고) def item_code_by_item_name(item_name): item_code_list = df_krx.loc[df_krx["Name"] == item_name, "Symbol"].tolist() if len(item_code_list) > 0: item_code = item_code_list[0] return item_code else: return False Pandas DataFrame은 열(column)과 행(row)으로 이루어진 2차원의 데이터 구조를 갖습니다. DataF.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 25.
긴 전쟁같았던 몇 주 (공부할 것들 천지) - 공부 해야 할 것들, 쌓아나아가야할 것들, 준비해야 할 것들이 중구난방 (통계학개론, 데이터베이스 수업, 파이썬, sql, 머신러닝 관련, 사이드 프로젝트, 기초 수학에서 확률과 통계부분, 업무 이슈 등등) - 그 중에 우선순위가 무엇인지 - 연관될 것들끼리 그룹핑할 수 있는 지 연관성 있는 것들 3가지로 묶어보기 1) 통계학계론, 데이터베이스 수업 > sql & 기초수학 2) 사이드 프로젝트 'theQuery' > 파이썬 & 머신러닝 관련 3) 업무 프로젝트 > 사이드 프로젝트 부분 & 실무경력으로 포폴 만들기 직장을 다니면서, 공부를 하는 건 참 쉽지않지만, 그 만큼 일상에 활력을 준다는 것 또한 사실. 스스로 리마인트되고 소소하게 하루하루 목표한 무언가를 달성하고 완료했다는 것에 큰 의미가 있다.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 6.
SQL) SELECT에서 쓴 alias는 왜 WHERE절에 못 쓸까? 그 이유는 바로 대부분의 SQL 데이터베이스에서 SELECT 절은 FROM 절 뒤와 WHERE 절 앞에서 처리된다. 즉, SELECT 절에 정의된 열 별칭은 WHERE 절이 처리될 때 아직 사용할 수 없음. SQL 엔진의 프로세스 FROM -> JOIN -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT 위 순서대로 흘러가기 때문에 SELECT 문에서 쓴 alias는 WHERE절에서 인식할 수 없어서 오류가 나는 것이다. 좀 더 설명하자면, FROM 절: SQL 엔진은 먼저 쿼리의 FROM 절을 사용하여 데이터를 검색할 테이블 식별 JOIN 절: If 쿼리에 JOIN 절이 포함되어 있으면 SQL 엔진은 지정된 조인 조건을 사용하여 지정된 테이블 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 20.
ERD 란 ?? ERD: Entity-Relationship Diagram 데이터베이스의 엔터티 간 관계를 그래픽으로 표현한 것. ERD는 일반적으로 데이터베이스 설계 및 모델링에서 시스템의 서로 다른 엔터티 간의 관계를 시각화하는 데 사용한다. ERD는 엔터티, 특성 및 관계로 구성 엔터티는 사람, 장소 또는 사물과 같은 실제 개체를 의미 속성은 사람의 이름이나 주소와 같은 엔터티의 특성 또는 속성 관계는 사람이 그룹의 구성원이거나 고객이 주문하는 것과 같이 엔터티 간의 연결 또는 연결을 설명함 ERD의 기본 구성 요소 엔티티: 내부에 엔티티 이름이 있는 직사각형으로 표시 속성: 내부에 속성 이름이 있는 타원 또는 타원으로 표시되며, 해당 엔티티에 선으로 연결 관계: 다이아몬드로 표현되며 두 개체를 연결하고 이들 간의.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 20.
머신러닝을 위한 수학능력 요건 선형대수학 (Linear Algebra): 나의 동료중 한 명인 Skyler Speakman은 최근에 “선형대수학은 21세기의 수학이다"라고 말한적이 있는데 나는 이 말에 전적으로 동의한다. 머신러닝에서 선형대수학은 모든 곳에서 나타난다. 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA) 단일값 분해 (Singular Value Decomposition, SVD) 행렬의 고유분해 (Eigendecomposition of a matrix) LU 분해 (LU Decomposition) QR 분해 (QR Decomposition/Factorization) 대칭 행렬 (Symmetric Matrices) 고유값 & 고유벡터 (Eigenvalues & Eigenvectors) 벡터 공간.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 19.
SQL) INNER JOIN 을 쓰는 이유 INNER JOIN문은 각 테이블을 조인할 때 사용하는 SQL 코드이다. 이거 쓸 때 조금 헷갈렸다. INNER JOIN 은 두 테이블 중 중복되는 기본키(primary key)를 사용해서 두 테이블을 조인하는 거다. 여기에서 상위 테이블이 가지는 키를 기본키라고 하고 하위 테이블이 참조하는 키를 외래키라고 한다. 기본 키 - 해당 테이블의 각 행에 대한 고유 식별자 외래 키 - 다른 테이블의 기본키를 참조하는 테이블의 열, 그룹 즉 두 테이블은 부모-자식과의 관계로 되어 있다고 생각하면 됨. 테이블 마다 공통된 키 이외 각자가 가진 다른 데이터를 가져와 비교할 수 있는 거니까, (쓰는 중) 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 16.
데이터업을 위한 준비 여정 숫자에 가치를 더하는 힘을 기르기 위한 삽질 단계 능력을 기르기 위해서 노력해야하는 걸까? 데이터 업을 가기위해 결심했고 이에 대한 공부와 여러 준비를 하고 있는 데, 순간 순간 잘하고 있는 건지 뒤돌아 볼 때가 있다. 여러 고민 점들을 나열해보자면 .. - 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 의 명확한 구분 - 그 중에서 내가 하고 싶은 것, 할 수 있는 것, 흥미롭게 느끼는 영역은 어떤 것인 지 - 전공, 비전공이 중요한 지 - 여러 공부해야 될 것들 중에서 어떤 것이 우선순위가 되어야 하는 지 - 선택한 방향으로 어떤 것을 준비 해야 하는 지, 전공학업을 추가 해야 하는 지, 대학원을 가야 좋은 건지 고민 - 현재 환경에서 가능한 것인지, 이직을 해야하는 것인지 삽질인건지 제대로 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 11.
4회 1차 기획 목업 완료 후 일감 일정잡기 드디어 대망의 4화 기획을 진행하면서 고민했던 부분과 서비스 방향에 대한 몇가지 난제, 개발이슈를 이야기하고 나서 곧바로 리뷰에 들어갔다. 먼저, 서비스 간략 플로우 일러스트 음.. 팀원들을 위한 부분도 있고, 앞으로 이 서비스를 사용하게 될 서비스 사용자를 위해서도 사용할 예정 ! 일러스트를 만들면서, 키문장, 핵심 소개글, 긴 장문의 소개글까지 준비해서 서비스의 뉘앙스를 만들어 내는 작업(브랜딩)을 조금 진행했었다. 확실히 그 뉘앙스라는 것은 앞으로 이 서비스가 어떤 방식으로 사용자들에게 영향을 줄 것인지 정하는 데 도움이 됬다고 생각한다. 서비스를 정의하고 스토리를 만들어낸 부분 (아래 사진) 뭔가 실제로 창업을 하는 건 아니지만, 사프로 만들어낸 이 프로젝트가 실제로 서비스되는 것을 우리모두 목표.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 10.
3회 리뷰 - 문제가 생겼고, 서로 맞춰가는 시간이 필요해보였다. 1. 총체적 난국 세번째로 스터디를 하는 날이였다. 내 아이디어로 프로젝트를 시작하는 것이기 때문에, 어떻게 보면 멤버들에게 정확하고 좁혀진 아이디어를 전달해야됬었던 건 사실이다. 하지만, 이건 스터디였고 다들 일과 동시에 진행하는 직장인이였기 때문에 오롯이 여기에 집중할 수가 없는 것이 사실이다. 그래서 회사일처럼 기획파트 담당인 내가 모든 설계를 완료시키고 정리된 결과물을 전달하는 방식보다는 어느 정도의 브레인스토밍과 추가 아이디어 등을 모아서 함께 참여하는 방향으로 좁혀 나아가고 싶었다. (물론 그 아이디어를 모아서 좁혀가는 건 나의 파트) 사실 나는 오늘. 이전 회차에서 공개한 아이디어를 기반으로 파생된 다양한 아이디어들이 공유될 것이라고 생각했지만, 팀원들은 오히려 방향이 정해지지않아 관련 정보.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 22.
데이터 인프라 구축에 필요한 것들 - 데이터 웨어하우스, 데이터 베이스, 데이터 레이크, 데이터 마트 데이터 인프라를 구축하기 위해서 필요한 것은 뭘까? 대용량 데이터를 처리하기 위해서 어떤 서버 환경을 구축해야 할까? 공부겸 검색한거 정리해보기 데이터 웨어하우스 ? 데이터 베이스? 데이터 레이크? 데이터 마트? 얘네들이 가진 각각의 목적성이 뭘까? 요점 정리 ( data resource -> (ETL) -> data warehouse -> data mart ) DB를 운영한다 -> 데이터가 쌓인다 -> 통계가 필요하다 -> 통계조회를 위한 DB구축을 한다(ETL) -> 그렇게 통계DB에 데이터가 쌓인다(데이터 웨어하우스) -> 데이터 웨어하우스의 데이터를 특정 부서나 주제에 맞게 재정리를 하여 원하는 데이터를 쉽고 빠르게 조회하도록 한다(데이터 마트) 공부한대로 한눈에 보기 좋게 정리해보자면, Data.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 14.
2회 올해 첫 회의 - 내 아이디어로 픽스 오늘 각자 생각한 서비스에 대해 리뷰를 하고 각자에게 피드백을 받는 시간을 가졌다. 먼저 이리저리 고민과 생각이 많았지만, 이에 대해서 명확하게 한줄로 정리해서 발표했으면 좀 더 좋았을 것 같은 아쉬움이 남는다. 다음에 리뷰를 하는 시간이 있을 때는, 결론부터 먼저 한줄로 정리해서 이야기를 한 뒤 이와 관련된 배경~결론까지의 흐름대로 이어나가야 겠다고 생각. 근데 또 이렇게 멤버들과 이야기를 하면서 정리되는 부분도 사실 있어서 도움이 많이 되었다. 대략 생각 흐름대로 아래처럼 정리하긴 했지만 ;;; 일단 결론적으로 나의 아이디어가 최종적으로 픽스가 되었고 추가로 사프를 진행할 때 중요한 것은 바로 일정이라는 부분이라고 이야기를 했다. 결론없이 마냥 재미로만 하고 싶은 것이 아니라 명확하게 얻고자 하는 것.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 6.
IOS/SwiftUI 공부기록 (2022.09~12) 00. 공부하게 된 계기는? 서비스 앱을 기획하다보니, AOS,IOS간에 다른 컴포넌트 사용이 왜 이렇게 까지 다른 지 궁금해졌다. 버튼을 클릭했을 때, 드롭되어야하는 방식이라던가 IOS에는 잘 되는 데 AOS에는 힘들다는 개발자의 코멘트에 직접 공부해보고자 시작하게 됬다. 그 둘 중에서도 왜 IOS를 선택했는 지 나는 이미 갤럭시 노트 유저이고 평생 AOS만 써왔기 때문에 IOS의 모바일 디자인 시스템 및 컴포넌트에 대해서 좀 더 알 필요가 있다고 생각했다. 예를 들어 아이폰의 키패드도 커스텀할 수 있는 거라든지 -> 개발을 경험하지않았다면, 이런 부분까지는 생각치못했을 꺼같다. 01. 실제로 진행한 프로젝트 (2022.09.03 ~ 2022.12) 공부를 하다보니 혼자서 화면만 그리는 것보다 뭔가 유.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 24.
가장 경계할 것 가장 경계해야 할 것은 통계, 도메인 지식없이 데이터를 다루는 툴만 사용가능하면 된다는 식의 생각. 좋은 데이터를 통해서 의미있는 인사이트가 담긴 결과를 내기 위해서는 실무경험 + 통계 + 데이터핸들링이 세트로 잘 밸런스를 맞춰야 한다는 것. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 23.
머리가 아픈 데이터 분석가의 길 #지난경력회고 지금까지의 경력을 돌아보자면, 2018년 이 쪽 업계에 서비스기획자로 입문해서 어느 덧 2022년에 되어버렸다니. 세월이 참 빠르다는 생각이 들었다. 중간에 6개월가량 사업한다고 준비해본거 빼고는 계속 이쪽 업계에서 일을 했었네. 적성으로 따지자면, 정말로 감사하게도 나는 이쪽 분야가 너무 좋다. 항시 따르는 성장의 욕구를 뗄감삼아 불태워주는 분야이기도 하고 또 높이의 상한선이 없다는 생각이 어쩔 때는 엄청 두근거리기도 하다. 어느 영역이든 확장이 가능한. 그런 영역이라고. 어찌보면, 이것저것 호기심 넘치는 이상한 성격을 잘 이용할 수 있는 것이지 않을까 하는 생각도 든다. 기획이란 PM/PO의 포지션에서 디자인에 관심이 많아 입사초기에는 디자인툴(포토샵, 인디자인, 일러스트)를 곧잘 배우러 다녔고, 좀.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 22.
1회 오리엔테이션 및 사전미션 공지 '회사내 작은 회사' 회사내 프로젝트이외 일하면서 좀 더 성장할 수 있는 방법이 있을까? 생각하게 되었고, 이를 실현하기 위해서는 동료가 필요하다는 생각이 들었다. 그 후 진행과정으로는 1) 멤버를 모으고 - (멤버를 모으는 것도 쉬운 일은 아니였다. 그들에게 동기부여를 주는 역할을 해봤던 경험) 2) 제안서를 쓴 뒤 3) 스터디 멤버들이 소속해있는 각 팀장님을 만나뵙고 허락구하기 4) 최종적으로 대표님 허가까지 완료 각기 다른 포지션을 가진 동료들과 주도적으로 스터디 그룹을 만들고 처음으로 다 같이 모인 날. 솔직히 멤버들이 확정된 후 정말로 많은 고민들이 있었다. 포지션이 다르고 각자 원하는 바가 있을 텐데, 모두에게 이익되는 방향으로 진행됬으면 좋겠다고 생각했기 때문에. 아이디어 1 ) 각자 공부한 것들을 주마다 리뷰하.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 25.
기획에 관련된 좋은 글 https://www.grownbetter.com/article/56 당신은 어떤 전문성을 가진 PM인가요? PM www.grownbetter.com 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 23.
데이터활용 실무경험 헬스케어 서비스에 대한 사용자 파악 및 사업성 조사 구글 설문시트를 활용하여 진행 노션으로 서비스 소개페이지 제작 (https://brazen-feeling-b05.notion.site/b0c2999d8a114e16a64a6feb1f5dedb5) 서비스 설계전 주요 타겟 선정과 현황 파악을 위한 설문조사 헬스케어를 위한 자료들을 조사해서 설문자료로 만듦 24시간내 56명의 데이터를 수집함 디렉터 단에서 서비스에 대해 자세한 정보를 공유해주지않아서, 헬스케어/헬스/식단 에 대한 키워드를 바탕으로 사용자의 관심도와 현황에 대한 조사를 시작하게 되었음. 실제로 설문조사를 하기전에 서비스 소개페이지를 만들었던 것이 기억에 남는 데, 서비스앱 화면을 프로토타입으로 만들어서 사용자에게 설명하니 서비스의 이해도가 높.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 8.
IT 서비스 기획자에서 데이터 분석가 [목차] 01. 데이터 분석 이전 02. 데이터 분야로 커리어를 이어가야겠다고 생각한 이유 03. 앞으로 계획 어떻하다가 이렇게 헤매고 있는 지 모르겠는 데, 이번년도를 회고하자면 나는 기획포지션에서 실무를 쌓아가면서 IOS개발을 공부했다는 것? 01. 데이터 분석 이전 IOS 개발을 위해 준비한 것들 맥북 구매 - 약 200만원 초반 강의 구매 - 약 180만원 소모 시간 - 회사 점심시간( 약 1시간) + 집 공부 ( 1~2) = 최소1시간~최대3시간 공부 기간 - 2022년 4월부터 쭈욱 언어 및 프레임 - Swift > SwiftUI 결과물 1) 팀 플첵으로 만들어서 코인/NFT 앱 만들기 2) 개인 플첵으로 SwiftUI로 연습게임(아래사진) 02. 데이터 분야로 커리어를 이어가야겠다고 생각한 .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 6.
bottomsheet 에서 navigationlink 공감수 0 댓글수 0 2022. 10. 5.
주니어 ios개발자라면, 공부해둘 것 Reactive Programming This is what you are gonna be asked during an interview and you will definitely come face-to-face with it during your career. So what you should know about reactive programming? - Learn the definition. - Learn how to implement it. - Learn RxSwift. - Learn Combine-Library. Asynchronous Programming If you ever read Swift related book, you came across with the topic of Concurre.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 2.
[오류] 'UIScene' is only available in iOS 13.0 or newer 'UIScene' is only available in iOS 13.0 or newer 타겟 버전 오류 !! Xcode 11 에서 새 프로젝트를 만들면 iOS13 의 배포 대상 프로젝트로 설정 됨 Xcode11 에서 프로젝트를 생성하고 target을 13보다 낮게 잡으면 에러가 나타남. 타겟 버전을 13으로 선택하고 running 하니까, 오류 없어짐. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 27.

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