Git은 소스 코드 버전 관리를 위한 분산형 버전 관리 시스템입니다. 이 중에서 branch(브랜치)는 개발을 보다 효율적으로 관리하기 위한 핵심 개념입니다. 브랜치는 독립적인 작업 공간을 제공하여 여러 가지 기능 개발, 버그 수정, 실험 등을 동시에 진행할 수 있게 합니다. 이를 통해 메인 코드 베이스를 안전하게 보호하면서 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Branch란 무엇인가?브랜치는 Git 저장소 내에서 작업의 흐름을 분리하는 방법입니다. 기본적으로 Git 저장소는 main 또는 master라는 기본 브랜치를 갖고 있습니다. 브랜치를 사용하면 이 기본 브랜치에서 독립된 새로운 작업 흐름을 만들어낼 수 있습니다. 이를 통해 각 작업이 서로 간섭 없이 진행될 수 있습니다. 브랜치의 장점동시 작업: ..
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절대 경로와 상대 경로절대 경로 (Absolute Path)절대 경로는 파일 시스템의 루트 디렉토리부터 시작하여 파일이나 디렉토리의 위치를 전체 경로로 나타냅니다. 절대 경로는 파일 시스템의 모든 위치를 명확하게 지시하기 때문에 파일의 정확한 위치를 찾는 데 사용됩니다.예시Windows: C:\Users\Username\Documents\file.txtUnix/Linux: /home/username/documents/file.txt상대 경로 (Relative Path)상대 경로는 현재 작업 디렉토리를 기준으로 파일이나 디렉토리의 위치를 나타냅니다. 이는 현재 위치를 기준으로 경로를 지정하기 때문에 더 간결하게 표현할 수 있으며, 파일 이동이나 프로젝트 구조를 유지할 때 유용합니다.예시현재 작업 디렉토리가..
정적 메소드(Static Method)는 객체 지향 프로그래밍에서 특정 클래스에 속하지만, 클래스의 인스턴스를 생성하지 않고도 호출할 수 있는 메소드를 말합니다. 정적 메소드는 클래스의 인스턴스 변수나 인스턴스 메소드와는 독립적으로 동작합니다. 주로 클래스 수준에서 공통적으로 사용되는 기능을 정의할 때 사용됩니다. 정적 메소드의 특징과 사용법인스턴스화 불필요: 정적 메소드는 클래스의 인스턴스를 생성하지 않고도 호출할 수 있습니다.독립성: 클래스의 인스턴스 변수나 인스턴스 메소드에 접근할 수 없습니다. 대신 클래스 변수나 다른 정적 메소드에만 접근할 수 있습니다.@staticmethod 데코레이터 사용: Python에서는 정적 메소드를 정의할 때 @staticmethod 데코레이터를 사용합니다. 정적 메소..
파이썬에서 클래스와 인스턴스는 객체 지향 프로그래밍의 핵심 개념입니다. 클래스는 객체의 템플릿 역할을 하며, 인스턴스는 클래스를 기반으로 생성된 구체적인 객체입니다. 클래스 (Class)클래스는 객체의 구조와 행동을 정의하는 템플릿입니다. 클래스는 속성(데이터)과 메서드(함수)를 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 자동차 클래스를 정의하면, 이 클래스는 자동차의 속성(색상, 모델 등)과 행동(운전, 멈추기 등)을 정의할 수 있습니다. 인스턴스 (Instance)인스턴스는 클래스를 기반으로 생성된 실제 객체입니다. 클래스는 템플릿이기 때문에, 여러 개의 인스턴스를 생성할 수 있으며, 각각은 독립적인 속성과 상태를 가집니다.각각의 인스턴스는 클래스에서 정의된 속성과 메서드를 사용하지만, 인스턴스마다 고유한 데..
데이터 전처리란?전처리는 원시 데이터를 분석하기 적합한 형태로 만드는 과정입니다.데이터 전처리는 데이터 분석과 모델링 과정에서 매우 중요한 단계로, 데이터의 품질과 일관성을 높여 결과의 신뢰성을 확보하는 데 필수적입니다.전처리는 데이터의 오류를 수정하고, 불필요한 정보를 제거하며, 데이터 구조를 변환하는 등의 작업을 포함합니다. 주로 다음과 같은 주요 작업들이 포함됩니다. 데이터 클렌징(Data Cleansing) 데이터셋의 오류나 불완전한 데이터를 수정하거나 제거하는 과정입니다. 여기에는 결측값 처리, 중복 데이터 제거, 이상값 수정 등이 포함됩니다.데이터 통합(Data Integration): 여러 소스의 데이터를 하나로 통합하는 과정입니다. 데이터베이스, 스프레드시트, 텍스트 파일 등 다양한 출처의..
t-test의 정의t-test는 두 집단 간의 평균 차이를 비교할 때 매우 유용한 도구로, 과학, 사회과학, 심리학 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.t-test는 두 집단의 평균을 비교하여 그 차이가 통계적으로 유의미한지 확인하는 통계적 검정 방법입니다.t-test는 세 가지 주요 형태로 나눌 수 있습니다: 독립표본 t-검정, 대응표본 t-검정, 단일표본 t-검정입니다. 1. 독립표본 t-검정 (Independent Samples t-test)정의: 두 개의 독립적인 집단의 평균이 동일한지 여부를 검정하는 방법입니다.예시: 남학생과 여학생의 수학 성적 평균을 비교할 때 사용합니다.가정: 두 집단의 데이터가 정규분포를 따르고, 분산이 동일하며, 데이터가 독립적이어야 합니다.공식: ..
p-값이란 무엇인가?1. 기초 개념 이해하기p-값은 통계에서 나오는 용어로, 어떤 일이 우연히 일어날 확률을 나타냅니다. 조금 더 쉽게 말하면, "우리가 얻은 결과가 우연히 나올 확률"을 의미합니다.2. p-값 예시예를 들어, 동전을 10번 던졌을 때 모두 앞면이 나왔다고 해봅시다. 이 결과가 우연히 일어날 가능성(p-값)이 얼마나 될까요? 이를 계산해보면 아주 작은 확률이 됩니다.3. p-값 계산하기동전 던지기의 경우, 동전을 한 번 던져서 앞면이 나올 확률은 1/2(50%)입니다. 그런데 10번 연속으로 앞면이 나올 확률은 (1/2)10(1/2)^{10}(1/2)10 입니다. 이를 계산하면 약 0.1%가 됩니다. p-값의 의미 이해하기이제, p-값이 0.1%라는 것은 무엇을 의미할까요? 이는 10번 ..
제1종 오류 (Type I Error)어떤 경우에 발생하는가?제1종 오류는 우리가 사실이 아닌 것을 사실이라고 잘못 판단할 때 발생합니다.제1종 오류는 간단하게 말하자면 "잘못된 긍정"입니다. 즉, 틀린 것을 맞다고 잘못 믿는 것입니다.예시로 설명할 수 있나?예를 들어, 여러분이 빵집에 간다고 가정 할 때 그 빵집 주인이 여러분에게 "이 빵은 정말 맛있어요"라고 말했습니다. 그런데 사실은 그 빵이 맛없다고 합니다. 여러분이 빵을 맛보기도 전에 주인의 말을 믿고 빵이 맛있다고 생각한 겁니다. 하지만 빵을 먹어보니 맛이 없었습니다. 이게 사실이 아닌 것을 사실이라고 잘못 판단한 제1종 오류 입니다. 제2종 오류 (Type II Error)어떤 경우에 발생하는가?제2종 오류는 우리가 사실인 것을 사실이 아니라..
