[TIL] 2024-09-02 (ML/Bigquery/Calculus)TIL (2024)/2024.092024. 9. 3. 00:55
Table of Contents
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Today I Learned (2024-09-02)
목차
오늘 공부한 내용
1. KDT (ML)
SNS 광고 데이터
- 연령대별 구매 예측 머신러닝
- 사용 모델
- KNN
- Random Forest
- Decision Tree
- 보고서 작성
2. Pandas & Bigquery
데이터 마트
- 데이터 마트란?
- 필요한 데이터를 확인할 수 있게 분류된 데이터가 저장된 저장소
- 데이터 마트 특징
- 데이터 가용성이 높고 접근성에서 편리
- 효율적인 데이터 관리 가능
- ETL(Extraction Transformation Load)
- 추출, 변환 로드
- 데이터 처리 프로세스
빅쿼리의 주요 특징과 기능
- 서버리스 아키텍처 : 서버리스, 자동확장
- 실시간 분석 : 빠른 쿼리 성능, 스트리밍 데이터
- SQL 쿼리 지원 : 표준 SQL
- 비용 효율성 : 비용 효율성, 예약 쿼리
- 통합과 연동 : 구글 클라우드와의 통합 BI 도구 통합
- 보안 및 데이터 관리 : 강력한 보안, 데이터 관리
- 유연한 데이터 저장 : 테이블 파티셔닝 및 클러스터링
3. Calculus(미적분)
Vertical Asymptotes(수직접근선)
수직점근선이란?
함수의 그래프에서 $x$값이 특정 값에 가까워질 때, 함수의 값이 무한대로 발산하거나 음의 무한대로 발산하는 경우를 나타내는 선이다.
이 선은 함수의 분모가 0이 되어 함수값이 정의되지 않거나, 극한값이 무한대로나 음의 무한대가 되는 경우에 발생한다.
다음 중 적어도 하나를 만족하면 직선 $x = a$는 수직점근선이다.
$$\lim_{{x \to a^+}} f(x) = \infty \quad \lim_{{x \to a^-}} f(x) = \infty$$
$$\lim_{{x \to a^+}} f(x) = -\infty \quad \lim_{{x \to a^-}} f(x) = -\infty$$
어려웠던 내용
- 미적분
궁금한 내용과 부족한 내용
- 빅쿼리와 파이썬의 연동
느낀 점
- 미적분 어렵다
- 데이터 분석 어렵다
- 빅쿼리는 신기하다.
- SQL 아직은 서툴다
- 더 열심히 해야지
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