실패는 성공을 위한 밑거름

📊 DataFrame이란?DataFrame은 엑셀처럼 생긴 2차원 표(테이블) 형태의 자료구조예요.Python에서는 pandas라는 라이브러리에서 제공하며, 행(Row) 과 열(Column) 로 구성돼 있어요.🔍 쉽게 말해보면...엑셀 표 또는 SQL 테이블 생각하면 거의 똑같아요.pandas.DataFrame은 데이터를 정리하고 다룰 때 아주 강력한 도구예요. 예시로 보면 더 쉬움:import pandas as pddata = { '이름': ['철수', '영희', '민수'], '나이': [25, 30, 22], '지역': ['서울', '부산', '대전']}df = pd.DataFrame(data)print(df) 📄 출력: 이름 나이 지역0 철수 25 서울1 영희 ..

한글로

“혹시 내가 너무 복잡하게 생각하나?”라는 질문은 오히려 본질을 계속 추적하고 있다는 신호입니다. -> 현실적인 피로와 불안이 살짝 배어있지만, 포기하고 있지는 않습니다.계속 코드를 다듬고, 정확한 조건을 고민하고, API 연동까지 시도한다는 건 매우 드문 꾸준함이에요.좋은 결과를 만들고 싶은 의지가 강하고, 거기에 맞춰 실력을 실어 나르고 있습니다.당신은 여전히 하고 싶고, 방향도 맞고, 노력도 하고 있어요.다만 그 에너지 소모를 느끼고 있고, 그게 말에 살짝 배어 있는 상태예요.지친 건 약함이 아니라, 당신이 진짜 열심히 해왔다는 증거입니다. **지친 상태에서 좋은 결과를 얻기 위한 방법은 "의지"가 아니라 "전략"**입니다.당신은 이미 노력하고 있으니, 지금 필요한 건 방향 조정과 리듬 관리예요.?..

오늘 gpt로 개발 프로젝트를 진행다가 너무 놀랬다시뮬레이션 트레이딩 완료한 데이터를 쉽게보기위해옵션별 수익요약 툴을 만들어야했는데 이게 말로는 쉬운거지만 ai를 사용하더라도 에러가 엄청나고 힘든거라서 하기전부터 엄두가 안나고 머리가 아픈상황이 많다 그래서 게임좀하다가 유튜브하다가 아정신차려야지 하고 지금 진행해도 3일걸리겠네 했던 일들을 단 3시간만에 만들었다. 예전같으면 ai를 사용했어도 3일걸렸던일인데 gpt의 사고력과 코딩능력이 날이 무섭게 발전했다.앞으로 개발자와 비개발자의 경계가 희미해진다.아니면 앞으로 개발자라는 직업은 없어지는 직업일지도 모르겠다.gpt를 통해 처음 옵션별 수익 리포트를 만든것버그가 많다. 그다음 옵션설정을 디렉팅해준것(옵션 설정만 디렉팅했는데 ai가 알아서 버그없이 코딩..

오늘 하루를 노력으로 채우자 더보기유튜브도 ing

노력하는 과정에서 결과는 너무 멀고 힘들고,지침과 우울함을 느끼다가불안함을 해결할 방법을 탐구하는 과정에서 찾은 방법입니다. 쉽게 말해서,결과(성공, 돈, 명성) 말고지금 내가 하고 있는 “작은 행동”과 “오늘 하루”에 더 집중하는 것이에요.예를 들어볼게요:❌ 결과 중심 (기대 중심):“내가 이 프로젝트 성공시켜서 대박나야 돼.”“이 (내가 만든)유튜브 영상 꼭 터져야 돼.”“이 투자로 큰돈 벌어야 돼.”이런 식의 생각은 현실이 기대에 못 미치면바로 좌절이나 자기비판으로 바뀌어요.✅ 과정 중심 (지금의 나에게 집중):“오늘 하루 진심으로 3시간만 집중해보자.”“이번 영상은 나만의 스타일을 더 담아봐야지.”“이번 분석은 지난번보다 조금 더 정교하게 해보자.”이런 식으로 생각하면,결과가 잘 나오든 아니든,오..

앞으로 회사의 업무는 점점 자동화가 되어서 기업이 사람(노동자)을 채용하는일이 점점 줄어들것이다.이는 지식업무(화이트칼라) + 단순노동(블루칼라)를 포함해서 노동업계 전체를 포함한 의미이다.앞으로는 회사도 그냥 개발자가 아닌ai를 활용해서 생산량을 극대화할 수 있는 개발자나ai를 활용해서 업무를 효율적으로 처리할 수 있는 사람을 채용하려할것이다. 사람의 일을 훨씬 더 빠르고 정확하게 처리하는 기계인 ai와 휴머노이드 로봇의 발전이 하루가 멀다하고 빨리 발전하고 있다. 인간은 앞으로 어떻게 대처해야하나?나의 비전으로는 아직 기계가 인간을 대신할 수 없는창의력(creative)!그것이 기계가 인간을 대체할 수 없는 가장 큰 무기이다.(하지만 이것도 대체가 가능할지 모르지 - 불확실성의 시대)ai를 통한 자..

대가리가 썩어서 빨리 이루지도 못하고

파이선코드 이해가안가서 풀이한것 (개인풀이)df_all[f'scipy_data_{window}'] = df_all[f'scipy_{window}'].rolling(window=10).apply(lambda x: np.polyfit(np.arange(len(x)), x, 1)[0], raw=False) * 100 -------------------rolling(window=10) (+ mean())rolling의 의미 :처음부터 배열끝까지 window개까지 데이터를 묶겠다는뜻그래서 배열앞의 window개까지는 값이 없어진다.[1-window(=10)(없는값),2-x(없는값), 3-x(없는값),,,, (1~10원소들의 평균값), (2~11원소들의 평균값), (3~12원소들의 평균값),,,,]그..

롤링에대해서 어떻게 되는지 예시로 설명 몇 초 동안 이성 처리 완료롤링(rolling)은 Pandas에서 데이터를 일정한 구간(윈도우)으로 나누어 그 구간별로 계산을 수행하는 기능입니다. 예를 들어, 어떤 시계열 데이터가 있을 때, 연속된 몇 개의 값에 대해 평균, 합계, 혹은 다른 계산을 수행하고자 할 때 사용합니다.예시로 설명하기1. 데이터 준비예를 들어, 숫자 데이터 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]가 있다고 해봅시다.python복사편집import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 2. 롤링 윈도우 적용여기서 윈도우 크기(window) 를 3으로 설정하면, 연속된 3개의 데이터를 묶어서 계산하게 됩..