전체 글 (92) 썸네일형 리스트형 SQL 코딩 테스트 오답노트 작성 요령(합격률 올리는 꿀팁!) 이번 포스팅에서는 SQL 코딩테스트에서 어떻게 문제 풀이를 하고, 공부를 해야 하는지 꿀팁을 공유하려고 한다. 초반에는 SQL 실전 테스트에서 어려움을 겪기도 했는데, 오답노트 및 예상 질문들을 예상하면서 준비를 했더니 효율적으로 극복할 수 있었다. 목차 1. 실전 문제 풀이 방법 3 단계 2. 오답노트 작성 꿀팁 3. 라이브 코딩 테스트 대비하기 1. 실전 문제 풀이 방법 3 단계 🔎어떻게 문제를 풀어야 합격률이 올라갈 수 있을까요? 개인적으로 가장 중요하다고 생각하는 것은 SQL 코딩 테스트를 풀 때 문제의 요구사항을 정리하고, 문제 풀이 계획을 먼저 생각하고 풀어야 한다. 왜냐하면 무작정 코드부터 써나가기 시작하다가 막히면, 아예 문제를 처음부터 풀어야 하는 상황이 생겨 시간을 낭비하게 되기 때문이.. 데이터 분석가의 코딩테스트 대비 A to Z(feat. 예제, 사이트, 계획) 데이터 분석가 혹은 사이언티스트가 취업할 때 반드시 거쳐가야 하는 과정이 바로 코딩 테스트이다. 그중에서도 가장 대표적인 것이 SQL 테스트인데, 어떻게 준비해야 할지 모르는 사람들을 위해서, 공부 방법, 코딩테스트 예제, 그리고 문제 풀이 사이트에 대해서 공유해보고자 한다. 목차 1. 데이터 분석가 - 코딩테스트는 어떤 언어를 볼까? 2. SQL 코딩 테스트 문제를 풀 수 있는 추천 사이트 및 장단점 3. SQL 코딩 테스트 공부 방법론 소개 4. SQL 실전 코딩 테스트 꿀팁 대방출 1. 데이터 분석가 - 코딩테스트는 어떤 언어를 볼까? 데이터 분석가 공고에 약 10개가 넘는 기업들에 지원하면서 수많은 코딩 테스트를 보았고, 한결같이 코딩테스트 언어는 SQL이었다.그래서 데이터 분석가가 취직 및 이직.. [Python] 바이올린 플롯(Violin Plot) - 기술통계와 분포를 동시에 보여주는 그래프(feat. Seaborn) Seaborn에서는 바이올린 플롯(Violin Plot)이라는 시각화 방식을 제공하는데, 장점들이 매우 큰 시각화 방법이다. 크게 바이올린 플롯은 기술통계량과 데이터의 분포를 한 번에 보여줄 수 있다는 점과 여러 가지 변수를 한 번에 비교 분석하기 쉽게 보여줄 수 있다는 점이 있다. 이번 포스팅에서는 바이올린 플롯의 기본부터 시작해서, 구현 코드, 그리고 해석 하는 방법까지 아주 쉽게 소개하려고 한다. 목차 1. 기초 데이터 소개 및 바이올린 플롯 기본 및 해석 가이드 2. 시각화 Tip1. X축과 Y축 회전하기 3. 시각화 Tip2. 여러 개 변수를 설정할 수 있는 Violin Plot 4. 시각화 Tip3. Split 기능을 통해 분포 비교하기 5. 시각화 Tip4. 다양하게 기술통계량 표현해보기 1.. [Python] Seaborn으로 데이터 분포 3분만에 마스터하기 Python에서 데이터 분포를 그리기 위해서 다양한 방법이 있다. 그 중에서도 가장 시각적으로 효과적이고 난이도도 쉬운 Seaborn(향후 sns)으로 데이터 분포를 시각화 하는 패키지를 소개하려고 한다. 대표적으로 sns.histplot()이 있고, 이외에 유용한 패키지를 중심으로 다뤄보려 한다. 목차 1. 기초 데이터 및 Seaborn 소개 2. 상대적인 비율을 보여주는 데이터 분포 시각화 3. 절대적인 빈도를 보여주는 데이터 분포 시각화( feat. distplot() ) 4. 시각화에 유용한 파라미터 소개 1. 기초 데이터 및 Seaborn 소개 기초 데이터셋 소개 이번 포스팅에서 데이터 시각화할 때 사용할 아주 기초적인 데이터이다. 여기에서는 데이터 분포를 시각화하는 것이기 때문에 여기 있는 함.. [Python] 초보자도 마스터하는 Matplotlib에서 범례(Legend) 표시 Legend는 범례라는 뜻으로 데이터 시각화에 있어서 아주 간단하면서도 핵심적인 정보를 전달해주는 요소이다. 이번 포스팅에서는 기본적으로 어떻게 사용하는지부터 시작하여 위치, 폰트, 테두리 설정 등 데이터 시각화할 때 바로 사용할 수 있는 팁을 위주로 설명하고자 한다. 목차 1. 예시 데이터 및 matplotlib Legend의 기초 2. plt.legend의 위치 설정하기 3. plt.legend 열과 행 개수 지정하기 4. 폰트 및 글자 크기 조절하기 5. 범례 제목 설정하기 6. 기타 알아두면 좋은 기능 모음 1. 기초 데이터셋 및 Matplotlib Legend 기초 사용법 여기에서는 예시 데이터와 다른 시각화 방식은 주 내용이 아니기에 아래의 코드를 공유할 것이다. 따라서 참고를 할 때도 자기가.. [Python] 초보자도 따라하는 Line Plot(라인차트) 만들기 오늘은 데이터 시각화의 시작이라고 할 수 있는 라인차트 만드는 방법에 대해서 알아볼 것이다. 파이썬에서 대표적인 시각화 패키지로 matplotlib과 seaboarn을 사용하여 어떻게 하면 가시성이 좋고, 원하는 선형 그래프를 만들 수 있는지 아주 쉽게 알아보는 것을 목표로 할 것이다. 데이터 시각화할 때 잊지 말아야 할 원칙도 알아보면서 자신의 실력을 키워보는 보는 것도 권장한다. 목차 1. 기초 데이터셋 소개 및 데이터 준비 방법 안내 2. Matplotlib을 활용한 라인차트 그리기 3. Seaborn을 활용한 라인차트 그리기 1. 기초 데이터셋 소개 및 데이터 준비 방법 오늘 활용할 데이터셋은 한국 기상청에서 아주 쉽게 구할 수 있는 지역별 날씨 데이터이다. 데이터셋은 굳이 가서 찾을 필요가 없도.. [Bigquery] SQL로 N번째 값 가져오기(feat. 첫번째 및 마지막 값) Bigquery나 Oracle 환경에서 Column 내에서 N번째 값이 조회해야 할 경우가 있다. 물론 첫 번째나 마지막 값이면 다소 쉬울 수 있겠지만 그 순서가 2번째나 3번째만 되어도 체감 난이도가 올라간다. 따라서 빅쿼리 탐색함수를 소개하여 이러한 문제를 어떻게 하면 쉽게 해결할 수 있을지 방법을 소개하고자 한다. 목차 1. 빅쿼리 탐색 함수 소개 2. 빅쿼리 FIRST_VALUE 함수 소개 3. 빅쿼리 LAST_VALUE 함수 소개 4. 빅쿼리 NTH_VALUE 함수 소개 1. Bigquery 탐색 함수 소개 탐색함수 종류 소개 FIRST_VALUE: 원하는 기준에서 가장 첫 번째 값을 가져오는 함수 LAST_VALUE: 원하는 기준에서 가장 마지막 값을 반환하는 함수 NTH_VALUE: 원하는 .. [빅쿼리] LEAD와 LAG로 이전값 이후값을 동시에 분석하기 SQL에서 종종 이전 행 또는 이후 행을 \가지고 와서 1개의 Row에서 비교 분석을 해야할 일이 생긴다. 오늘은 Oracle문법에 기반한 Bigquery 환경에서 LEAD함수와 LAG함수를 통해 이것을 어떻게 제어할 수 있는지 기본문법과 함께 예시를 통해서 소개하고자 한다. 목차 1. 빅쿼리에서 LEAD와 LAG함수의 기본 문법 2. LEAD 활용 방법 소개 3. LAG 활용 방법 1. Bigquery에서 LEAD와 LAG 함수 기본 문법 [ 탐색함수의 기본 문법 소개 ] ## LEAD함수의 기본 문법 소개 SELECT LEAD(원하는 Column, n번째 다음행) OVER (PARTITION BY 분기기준 Column ORDER BY 정렬기준 Column ) AS lead_column ## LAGE함.. 이전 1 2 3 4 5 ··· 12 다음
