Python 기초 문법 정리변수, 자료형, 문자열, 리스트, 오류 읽기, 딕셔너리, 집합까지 데이터 분석을 위한 Python 기본기를 하나의 흐름으로 정리한다.Python 변수 자료형 CRUD 문자열 리스트 딕셔너리 집합 인덱싱 슬라이싱 오류 메시지📕 글의 목적 이 글은 Python 기초 문법을 데이터 분석 학습의 출발점으로 정리한 글이다. 단순히 문법을 나열하는 것이 아니라, 데이터를 저장하고 필요한 형태로 가공하는 흐름을 기준으로 변수, 자료형, 문자열, 리스트, 딕셔너리, 집합, 오류 해결 방법을 연결한다. 이후 Pandas, 머신러닝, 자동화 코드를 작성하기 위한 기본기를 만드는 것이 핵심이다.목차Python 기초 학습의 전체 흐름Python을 사용하는 이유Python 개발 환경과 실행 방식변수..

[Programmers/Python] K번째수 풀이 정리문제 링크: Programmers - K번째수 리스트 슬라이싱, 정렬, 인덱싱을 이용해 각 명령마다 원하는 위치의 값을 구하는 문제다. 이번 문제의 핵심은 commands에 들어 있는 각 명령을 하나씩 처리하는 것이다. 각 명령은 [i, j, k] 형태이며, 배열의 i번째부터 j번째까지 자른 뒤 정렬하고, 그중 k번째 수를 결과 리스트에 담아야 한다.리스트 슬라이싱 sorted() for문 2차원 리스트 인덱싱 1-based index1. 문제 핵심정수 배열 array와 명령 배열 commands가 주어진다. commands의 각 원소는 [i, j, k] 형태이다.i: 자르기 시작 위치j: 자르기 끝 위치k: 정렬한 배열에서 선택할 위치예를 들어 ..

회귀·분류 모델링 심화 알고리즘 정리Decision Tree, Random Forest, KNN, Boosting을 중심으로 선형 모델 이후의 대표적인 정형 데이터 알고리즘을 정리한다.Decision Tree Random Forest Bagging KNN Hyperparameter Euclidean Distance Boosting XGBoost LightGBM📕 글의 목적 이 글은 Chap 2에서 다룬 회귀·분류 모델링 심화 알고리즘을 전체 흐름 중심으로 정리한다. 선형회귀와 로지스틱 회귀 이후 왜 의사결정나무, 랜덤 포레스트, KNN, 부스팅 계열 모델이 필요한지부터 각 모델의 원리, 장단점, 스케일링 여부, 하이퍼 파라미터, Python 사용 흐름, 모델 비교 기준까지 한 번에 연결한다.목차선형 모..

[Programmers/SQL] 최솟값 구하기와 어린 동물 찾기 풀이 정리문제 링크:Programmers - 최솟값 구하기문제 링크:Programmers - 어린 동물 찾기MIN() 집계 함수로 가장 작은 날짜 값을 구하고, WHERE 조건문으로 특정 상태가 아닌 데이터를 필터링하는 SQL 기본 문제다.이번에 푼 두 문제는 모두 ANIMAL_INS 테이블을 사용한다.첫 번째 문제는 보호 시작일 중 가장 이른 날짜를 구하는 문제이고,두 번째 문제는 INTAKE_CONDITION이 'Aged'가 아닌 동물을 조회하는 문제다.SELECTFROMWHEREMIN()ASORDER BY비교 연산자집계 함수1. 최솟값 구하기 문제 핵심ANIMAL_INS 테이블에서 동물 보호소에 가장 먼저 들어온 동물이 언제 들어왔는지..

[Programmers/Python] 문자열 내 마음대로 정렬하기 풀이 정리문제 링크: Programmers - 문자열 내 마음대로 정렬하기 sorted(), key, lambda, 튜플 기준 정렬을 이용해 문자열 리스트를 조건에 맞게 정렬하는 문제다.이번 문제의 핵심은 문자열 리스트를 정렬하되, 각 문자열의 n번째 문자를 1순위 기준으로 삼는 것이다. 만약 n번째 문자가 같다면 해당 문자열 전체를 사전순으로 비교해야 한다.sorted() key lambda 튜플 정렬 문자열 인덱싱 사전순 정렬1. 문제 핵심문자열 리스트 strings와 정수 n이 주어진다. 각 문자열의 n번째 문자를 기준으로 문자열들을 오름차순 정렬해야 한다.단, n번째 문자가 같은 문자열들이 있다면 문자열 전체를 기준으로 사전순 정..

확산공정 이해하기- 도핑 프로파일, 프리데포지션, 드라이브인, Fick 법칙, 접합깊이, Thermal Budget까지 -Diffusion Doping Profile Predeposition Drive-in Junction Depth Fick's Law erfc Profile Gaussian Profile Thermal Budget Lateral Diffusion📕 글의 목적 이 글은 반도체 공정 입문 7주차 확산공정 내용을 바탕으로, 실리콘 내부에 불순물을 넣고 이동시켜 원하는 전기적 특성을 만드는 과정을 전체 흐름으로 정리한 글이다. 확산공정은 단순히 도펀트를 넣는 공정이 아니라, CMOS 트랜지스터의 소스·드레인 저항, 채널 특성, LDD 구조, 문턱전압, 접합깊이를 설계값에 맞게 조절하는 핵심 ..

열적산화공정 이해하기- SiO₂ 성장, 건식산화·습식산화, Deal-Grove 모델, 산화막 두께 측정까지 -Thermal Oxidation SiO₂ Dry Oxidation Wet Oxidation Gate Oxide Deal-Grove Diffusion Ellipsometer📕 글의 목적 이 글은 반도체 공정 입문 6주차 열적산화공정 내용을 바탕으로, 실리콘 산화막이 왜 중요한지부터 실제 산화막이 어떤 방식으로 성장하는지까지 전체 흐름으로 정리한 글이다. 열적산화공정의 의미, SiO₂의 역할, 산화막 종류, 게이트 산화막의 발전과 한계, 비정질 산화막 구조, 실리콘 소모와 부피 팽창, 건식산화와 습식산화, 산화막 성장 반응론, Deal-Grove 모델, 산화막 성장계수와 두께 측정 방법까지 연결해서..

포토리소그래피 공정 기술 정리 - 포토마스크, 노광, 광원 파장, 회절, 분해능, 포토레지스트, 현상과 식각 연결까지 -Photolithography Photomask Exposure Photoresist Resolution NA DOF Diffraction Positive PR TMAH📕 글의 목적 이 글은 반도체 공정 입문 5주차 포토리소그래피 내용을 바탕으로, 포토리소그래피가 왜 반도체 제조의 핵심 패터닝 공정인지 전체 흐름으로 정리한 글이다. 리소그래피의 의미에서 출발해 포토마스크 제작, 노광 시스템, 광원 파장, 회절과 분해능, 포토레지스트의 화학반응, 스핀코팅과 베이크, 현상 이후 식각과 이온주입으로 이어지는 연결까지 다룬다. 핵심은 포토리소그래피를 단순히 “빛을 쬐는 공정”으로 이해하는 것..

[Programmers/Python] 숫자 문자열과 영단어 풀이 정리문제 링크: Programmers - 숫자 문자열과 영단어 딕셔너리로 영단어와 숫자 문자의 대응 관계를 만들고, replace()로 문자열을 치환하는 문제다.이번 문제의 핵심은 숫자와 영어 숫자 단어가 섞인 문자열을 원래 숫자로 복원하는 것이다. 예를 들어 "one4seveneight"는 1478이 되어야 한다. 따라서 "zero"부터 "nine"까지의 치환 규칙을 만든 뒤, 문자열 안의 영단어를 숫자 문자로 바꾸면 된다. dictionary replace() 문자열 치환 for문 key 접근 int()1. 문제 핵심문자열 s에는 숫자 문자와 영어 숫자 단어가 섞여 있다. 목표는 이 문자열을 숫자로만 이루어진 문자열로 바꾼 ..

데이터 분석을 위한 통계학 기초 정리- 기술통계, 추론통계, 확률분포, 가설검정, 회귀, 상관분석, 재현성까지 -📕 글의 목적 이 글은 데이터 분석을 시작할 때 반드시 연결해서 이해해야 하는 통계학 기초 개념을 정리한 글이다. 평균과 표준편차처럼 데이터를 요약하는 기술통계에서 시작해, 표본으로 모집단을 추정하는 추론통계, 데이터 분포, 가설검정, 회귀분석, 상관분석, 재현 가능성 관리까지 하나의 분석 흐름으로 정리한다. 통계 개념을 단순 공식으로 외우기보다, 실제 데이터 분석과 제조·품질 데이터 해석에서 어떤 판단 기준으로 쓰이는지 이해하는 데 초점을 둔다.목차1. 데이터 분석에서 통계가 중요한 이유2. 기술통계와 추론통계3. 데이터 분석의 기본 흐름4. 모집단과 표본5. 표본오차와 신뢰구간6. 주요 ..