728x90 AI6 미래의 역습, 낯선 세상이 온다 (2030 시나리오)(중국 바이오) 큰 변화의 흐름. 그 가운데 있는건 확실하다 AI , 빅데이터 , 금융, 유통 등 다양한 분야에서 정말 급변하는 시대의 중심에 서 있다. 어떤 방향으로 미래가 흘러갈지, 그 시나리오들을 예상한 책이다 관심을 갖고 있는 분야 중 하나는 생명공학. 의학쪽이다 일본의 노령화를 우리나라가 그대로 따라간다는 생각으로 일본 노령화 관련 주식들을 정리해서 한국에 대입해서 투자해본 경험이 있다 (물론 코로나 이슈가 생기기 직전에 투자해서, 수익률은 마이너스였다) 지금은 미국이나 유럽쪽 제약회사나 의학이 가장 발달된 걸로 알려져 있지만 훗날 머지않아 중국이 가파르게 성장하지 않을까 조심스럽게 예상해본다 중국 바이오기업 ETF ( KURE ) 오늘기준 $39.31 www.etf.com/KURE 2021. 3. 21. 주간회고 4주차_잘 노는 사람,손주은회장 지난주보다는 훨씬 활기찼고 , 역동적이었고, 긍정적인 1 주를 보냈다!! 지난주가 많이 아쉬웠던 만큼, 이번 주에 더 활기차게 보내려 노력했다 역시 오르막이 있으면 내리막도 있는 법인가 보다. 2021년 1월을 전체적으로 돌아보면서 새해에 했던 다짐들을 하나씩 되뇌어보는 시간도 가졌고 2월에는 1월보다 조금 더 성장하는 시간이 되었으면 한다 메가스터디로 유명한 '손주은' 회장이 본 대한민국의 미래에 관한 강의를 유튜브 알고리즘으로 보게 되었는데 요 근래 본 영상 중에 가장 임팩트 있는 내용이 아니었나 싶다. youtu.be/gPDtOENZMJc 핵심은 이렇다 1) 젊은이들은 대한민국을 떠나라 2) 좋은 대학을 나와도 어려울 것이고 , 애매한 대학은 더욱 힘들어질 것이다 3) 어느 순간 사교육이 부질없음을.. 2021. 2. 1. 데이터 사이언티스트의 로드맵 먼저 Hastie, Tibshirani(스탠포드 대학교의 교수가 쓴 The Elements of Statistical Learning), 뭐든지 읽어라. 챕터 1–4와 7–8까지. 이해가 되지 않는다면, 이해가 될 때까지 반복해서 읽어라. 궁금하다면 책의 나머지도 읽어도 된다. 중요한 내용이기 때문에 한 번쯤은 읽는 걸 추천하지만, 이미 알고 있는 내용이라고 생각된다. Coursera에서 Andrew Ng의 수업을 들어라. 모든 연습 문제들을 Python과 R을 사용해서 풀고, 오답이 없는지 확인하는 것도 잊으면 안 된다. 이제, 앞서 배운 내용을 전부 잊고 딥 러닝 책을 읽기 시작해라. 리눅스(Linux)에 tensorflow와 pytorch를 적용해보고, 답이 맞을 때까지 연습 문제들을 반복해라. C.. 2020. 12. 31. 25 pandas tricks_Day3(2) Data Science / Section 1 / Sprint 1 / 20.12.30 Top 25 Pandas tricks Pandas DataFrame 활용 https://youtu.be/RlIiVeig3hc nbviewer.jupyter.org/github/justmarkham/pandas-videos/blob/master/top_25_pandas_tricks.ipynb Jupyter Notebook Viewer Now if you need a much larger DataFrame, the above method will require way too much typing. In that case, you can use NumPy's random.rand() function, tell it the nu.. 2020. 12. 30. Feature Engineering,데이터전처리,_Day2 Data Science / Section 1 / Sprint 1 / 20.12.29 WARP UP youtu.be/pYVScuY-GPk What 'Data Scientists' spends the most time doing 1) cleaning and organizing data : 60% 2) collecting data sets : 19% ... 일반적인 데이터(raw data)는 굉장히 정리안되어있고 너저분한 상태 이를 잘 가공한뒤 ML Model에 넣어줘야 잘 작동함 feature engineering 은 데이터를 가공하는데 큰 도움을 준다 Outlier Detection 1) Domain Knowledge : price per sqft > 3500 (3500이하의 값은 무시) 2) Visual.. 2020. 12. 29. 시작,EDA,Data Science_Day1 Data Science / Section 1 / Sprint 1 / 20.12.28 Warm up 코드스테이츠 AI 첫 날 1) 블로그에 나의 스토리를 남기자 2) TIL TIW 만들기 Today I learned 보다 더 중요한 Today I Wondered 3) 7시 이후 줌 켜놓고 '모각코' Lecture EDA 탐색적 데이터 분석 '데이터를 가공하기 전에 주어진 자료 자체만으로 해석, 의미를 알아내는 방법' Github Fork & PR Close & Commit repository : github에서 특정 파일을 저장하는 폴더 / repo df = pd.read_csv(ktng_data_url) df.head() #제목포함 첫 5줄 보여주기 column_headers = ['분기', '매출액',.. 2020. 12. 28. 이전 1 다음 728x90
