[TIL] 2024-08-12 (Django)

Today I Learned (2024-08-12)

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목차

• Today I Learned (2024-08-12)
• 오늘 공부한 내용
  • 1. KDT (django)
    • django(장고) 란?
    • django의 구조
    • django의 특징
    • 어드민 페이지 지원
  • 2. 유튜브 기초통계학
    • 모집단과 표본추출
    • 표본추출 방법
• 어려웠던 내용
• 궁금한 내용과 부족한 내용
• 느낀 점

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오늘 공부한 내용

1. KDT (django)

django(장고) 란?

• 파이썬 웹 프레임워크이다.

  django의 구조

• MTV 아키텍쳐이다.
  • Model(모델)
  • Template(템플릿)
  • View(뷰)

    django의 특징

• ORM(Object-Relational Mapping)
  • 쉽게 말해서 객체와 관계형 데이터베이스를 연결하는 역할을 한다.
  • 데이터베이스를 더 편리하게 다루기 위한 도구
  • 개발자가 데이터베이스와 소통할 때 일일이 SQL(쿼리)을 사용할 필요 없이 데이터베이스 작업을 처리할 수 있다.

  • like = 번역기

  • 프로그래밍 언어 <-- ORM --> 데이터베이스
  • 장점
    • 생산성 향상 : SQL 쿼리를 작성하는 시간을 절약한다
    • 유지보수 : 데이터베이스를 바꾸거나 구조를 변경할 때, SQL 쿼리를 수정할 필요가 앖다.
    • 보안 : SQL 인젝션 같은 보안 문제를 줄일 수 있다.
  • 단점
    • 퍼포먼스 : 복잡한 쿼리나 대량의 데이터를 처리할 때 비효율적일 수 있다.
    • 추상화의 단점 : SQL 을 잘 이해하지 못한 상태에서 ORM만 사용하면, 데이터베이스 작동 방식에 대해 이해가 부족해짐

어드민 페이지 지원

• CRUD를 할 수 있다.
• 이것이 제일 큰 장점인듯하다.

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2. 유튜브 기초통계학

모집단과 표본추출

• 모집단(population)
  • 통계 분석 방법을 적용할 관심 대상의 전체 집합
    • 예) 모든 대한민국 여성, 2016년 수입된 모든 소고기
  • 물리적인 한계로 인해 모집단 전체를 전수조사 하기는 쉽지 않다.
• 표본(sample)
  • 과학적인 절차를 적용하여, 모집단을 대표할 수 있는 일부츨 추출
  • 즉, 모집단의 일부이다.
• 모수(parameter)
  • 모집단을 분석하여 얻어지는 결과 수치
    • 예) 모평균, 모분산, 모표준편차, 모비율
  • 통계량(statistic)
    • 표본을 분석하여 얻은 결과 수치

표본추출 방법

• 확률적 표본추출(Probability sampling method)
  • 표본추출의 방법은 동일한 확률하에서 표본을 구성
    • 단순 무작위 표본추출
      • 모집단에서 일정한 규칙에 따라 표본을 기계적으로 추출하는 방법
    • 체계적 표본추출
      • 모집단에 번호를 부여하고 일정한 n개의 가녁으로 표본을 추출하는 방법
    • 비계 층화 표본추출
      • 모집단을 여러 개의 이질적 집단으로 구분한 뒤 각 집단의 구성 개수에 비례하도록 추출하는 방법
    • 다단계 층화 표본추출
      • 비례 층화 표본 추출에서 상-하위 표본 단위를 미리 설정하고 그에 맞춰 다시 추출하는 방법
    • 군집 표본추출
      • 내부 이질적, 외부 동질적, 모집단 전체조사를 하지 않는 추출 방법
        • 예) 서울 시민 -> 25개구 -> 몇 개의 구만 선택
• 비확률적 표본추출(Non-probability sampling method)
  • 확률과는 상관없이 조사자가 자신의 의지로 표본을 뽑거나 조사 대상이 자발적으로 표본을 구성
    • 편의 표본추출
      • 조사자의 편의에 따라 시간, 장소를 구애받지 않고 임의적으로 표본 추출
    • 판단 표본추출
      • 조사자가 적합하다고 판단한 표본을 추출
    • 할당 표본추출
      • 모집단의 속성을 대표할만한 구분을 결정하고 표본의 개수를 미리 정하는 표본추출
    • 자발적 표본추출
      • 조사자의 의자와는 별개로 응답자가 원하여 표본으로 선택
        • 왜곡이 발생할 가능성이 크다

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어려웠던 내용

• 파이썬 아나콘다를 사용하는데, 가상환경을 만들어서 하려다가 꼬였다.
  • 집에 와서 정리된 글을 보고 다시 제대로하니까 해결
  • 노션 작성 - 파이썬 가상환경 세팅

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궁금한 내용과 부족한 내용

• 가상환경 세팅하는 법에 대해서 그냥 넘어갔었지만 이번 기회를 통해 부족한 부분을 채울 수 있었다.

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느낀 점

• 장고를 사용해서 웹을 만드는 게 편리했다.
  • 어드민 웹사이트 있다는 게 이렇게 편할 수가...
• 기초통계학... 너란 자식