[내일배움캠프] QA/QC_5기 ( 9일차 )

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[ 데이터 분석 파이썬 종합반 ] ( 4주차 ) - 함수 ★★★

• 함수 기본 배우기
• 함수 고급 배우기

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 Part 01. 함수 기본 배우기

1. 함수란?
   
   1. 함수의 개념
      - 함수는 입력을 받아 원하는 처리를 한 후 출력을 내보내는 일련의 작업을 수행하는 코드 블록
      
      
   2. 함수의 필요성
      - 코드 재사용: 반복되는 코드를 함수로 정의하여 여러 곳에서 재사용할 수 있습니다.
      - 모듈화 :프로그램을 여러 개의 작은 모듈로 나누어 개발 및 관리할 수 있습니다.
      - 유지보수 용이성 : 함수는 각각의 기능을 독립적으로 정의하므로, 수정이나 확장이 필요할 때 해당 함수만 수정하면 됩다.
      - 가독성 향상 : 함수는 코드의 의도를 명확하게 표현할 수 있으며, 복잡한 작업을함수로 분해하여 이해하기 쉽게 만듭니다.
   3. 함수의 정의와 호출방법 (★★★)
      - def 함수이름(매개변수1, 매개변수2, ...):
                   # 함수 내부에서 수행할 작업
                  return 결과값 # (선택적) 함수의 결과를 반환
      
      - def 키워드를 사용하여 함수를 정의한다!
      - 함수 내부에서 필요한 작업을 수행한 후, return 을 사용하여 결과값을 반환할 수 있습니다.
      
       < 간단한 코드 예시 >
      - # 함수 정의
      def greet(name):
       message = "Hello, " + name + "!"
       return message
      # 함수 호출
      greeting = greet("Alice")
      print(greeting) # 출력: Hello, Alice!
      
2. 간단한 계산의 함수 만들기
   
   1. 평균 계산 함수 만들기
      - def calculate_mean(numbers):
               total = sum(numbers)
               mean = total / len(numbers)
               return mean
      data = [10,20,30,40,50]
      average = calculate_mean(data)
      print(average)
      
      
      - calculate_mean 이라는 함수를 정의하여 주어진 숫자 리스트의 평균을 계산합니다.
      - sum() 함수를 이용해 총합을 구하고, 리스트의 길이로 나누어 평균을 계산

 

Part 02. 함수 심화 배우기

1. 전역변수와 지역변수의 차이
   1. 전역변수 (Global variables)
      - 전역변수는 프로그램 전체에서 접근 가능한 변수
      - 전역변수는 프로그램 어디서든지 접근할 수 있으므로, 여러 함수에서 공통적으로 사용되는 값을 저장할 때 유용
   2. 지역변수 (Local Variables) 
      - 지역변수는 특정한 범위에서만 접근 가능한 변수
      - 지역변수는 함수 내에서만 사용되므로, 다른 함수나 코드 블록에서는 사용할 수 없다
2. 인수(argument)와 매개변수(parameter)의 차이
   1. 매개변수(Parameter)
      - 함수를 정의할 때 함수가 받아들이는 값을 지정하는 변수
   2. 인수(argument)
      - 함수를 호출할 때 함수에 전달되는 값
      
      # 매개변수(parameter) 예시
      def greet(name): # 여기서 'name'은 매개변수입니다.
       print("Hello, " + name + "!")
       
      # 함수 호출할 때 전달되는 값이 인수(argument)입니다.
      greet("Alice") # 함수 호출 시 "Alice"는 greet 함수의 매개변수 'name'에 전달됩니다
      
      
      
3. 위치인수 ( Positional Arguments )
   
   - 위치 전달인수는 함수 정의에서 매개변수(parameter)의 위치에 따라 전달되는 인수입니다.
   - def greet(name, age):
    print("안녕하세요", name, "님! 나이는 ", age, "세입니다.")
   # 위치 전달인자 사용
   greet("철수", 30) # 출력: 안녕하세요, 철수님! 나이는 30세입니다.
   
   
   
4. 키워드 인수 ( Keyword Arguments )
   - def greet(name, age):
    print("이름:", name)
    print("나이:", age)
   # 키워드 인수를 사용하여 함수 호출
   greet(name="Alice", age=30)
   
   
5. 기본값 설정하기
   - def greet(name="Guest", age=25):
    print("이름:", name)
    print("나이:", age)
   # 기본값이 설정된 함수 호출
   greet()

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[ 아티클 스터디 ]

• 주제 : 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것
• 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 | 요즘IT

데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 | 요즘IT

 

• 요약
• 특히 데이터 분석의 본질은 정답을 찾는것이 아닌 불확실한 상황에서 성공 확률을 높이는것이다.
• : 데이터 분석가의 역할을 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 기술적인 직무가 아닌 조직의 의사결정을 더 나은 방향으로 이끄는 전략적인 역할이다.
• 주요 포인트
  1. 데이터 기반 환경 구축
  2. 성공 확률을 높이는 의사결정
  3. 비즈니스 이해의 중요성
  4. 지속적인 개선 시스템
• • 핵심 개념
    • 도메인 지식
    • 가설 기반 분석
    • 데이터 활용 환경
    • 데이터 기반 의사결정
  < 한줄 요약 >
  • 용어 정리
  1. KPI (핵심성과지표)
  → 성과를 측정하기 위한 기준 지표
  1. 데이터 마트 (Data Mart)
  → 특정 목적에 맞게 정리된 데이터 저장소
  1. BI (Business Intelligence)
  → 데이터를 분석하고 시각화해서 의사결정을 돕는 기술 또는 도구
  1. PDCA 사이클
  → 계획(Plan) → 실행(Do) → 검토(Check) → 개선(Act)
• 반복하면서 성과를 개선하는 과정
• 데이터 분석의 핵심은 데이터를 활용해 더 나은 의사결정을 만들고, 이를 반복적으로 개선하는 것

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[ 코르카타 ] - 1일

1.  두 수의 차
   - def solution(num1,num2):
          a = num1 - num2
          answer = a
          return answer
2. 두 수의 곱
   - def solution(num1,num2):
        a = num1 * num2
        answer = a
        return answer
3. 몫 구하기
   - def solution(num1,num2):
         a = num1 // num2
         answer = a 
         return answer
4. 나이 출력
   - def solution(age):
        result = 2022 - age +1
        answer = result
        return answer
5. 숫자 비교하기
   - def solution(num1,num2):
           if num1 == num2 :
                answer = 1
                return answer
           else :
                 answer = -1
                 return answer