Tech Blog

이번 프로젝트에서는 문자열을 활용해 고전 암호 기법인 Caesar Cipher와 Vigenère Cipher를 구현해보고, 이를 해독하는 방법까지 단계별로 정리해보았다.Step 1: Caesar Cipher란?Caesar Cipher는 고대 로마의 카이사르가 사용하던 고전 암호 방식으로, 알파벳을 일정한 수만큼 "밀어서" 암호화하는 방식이다. 파이썬의 문자열 조작을 이용하여 암호문과 오프셋을 파라미터로 하는 암호문 Decode 함수를 아래와 같이 구현할 수 있다.def caesar_decode(message, offset): alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" translated = "" for char in message: if char ..

이 프로젝트는 의사로서 환자 정보를 보다 쉽게 확인하고, 보험 비용을 계산하기 위해 데이터를 정제하는 시나리오로 구성되어 있다. 주된 목표는 Python의 문자열 함수들을 활용해 데이터를 구조화하고 분석이 가능한 형태로 만드는 것이다.   1. 원시 데이터 확인 및 기호 정리먼저 하나의 문자열에 저장된 의료 기록을 확인한다. 이 데이터는 이름, 나이, BMI(체질량지수), 보험 비용을 포함하며 각 사람의 정보는 ;로 구분되어 있다. 보험 비용 앞에는 # 기호가 붙어 있으므로 이를 $로 대체하여 미국 통화 형식으로 변경한다.updated_medical_data = medical_data.replace("#", "$")2. 의료 기록 수 세기$ 기호를 기준으로 몇 명의 환자 정보가 있는지 파악한다. for ..

프로젝트 개요프리다 칼로(Frida Kahlo)는 20세기 대표적인 예술가 중 한 명으로, 그녀의 작품을 조명하는 대규모 회고전이 개최된다. 이에 따라 본인은 해당 전시를 위한 오디오 투어 시스템 구축 업무를 맡아, 파이썬(Python)을 활용하여 전시 작품 목록을 체계적으로 구성하는 작업을 수행하였다. 이 글에서는 파이썬의 리스트와 관련된 다양한 함수들을 활용하여 데이터를 처리한 과정을 정리하고자 한다.1. 전시 작품 리스트 생성 전시될 주요 작품 제목들을 리스트에 저장한다.paintings = ["The Two Fridas", "My Dress Hangs Here", "Tree of Hope", "Self Portrait With Monkeys"]이때 paintings는 문자열 데이터들을 요소로 갖는..

이번 실습에서는 조건문(if-else), 리스트 컴프리헨션, for문, while문 등을 활용하여 보험료 데이터의 평균을 구하고, 개별 보험료와 비교하는 로직을 작성했다.1. 데이터 준비먼저, 보험 가입자의 이름과 예상 보험료(estimated_insurance_costs) 및 실제 보험료(actual_insurance_costs) 데이터를 리스트로 저장했다.names = ["Judith", "Abel", "Tyson", "Martha", "Beverley", "David", "Anabel"]estimated_insurance_costs = [1000.0, 2000.0, 3000.0, 4000.0, 5000.0, 6000.0, 7000.0]actual_insurance_costs = [1100.0, 22..

이번 프로젝트에서는 Python의 리스트(List)와 관련된 다양한 함수를 사용하여 의료 보험 데이터를 관리하고 분석하는 방법을 실습했다.리스트는 데이터를 저장하고 조작하는 데 매우 유용한 자료구조로, 다양한 내장 함수를 활용하면 더 효과적으로 데이터를 처리할 수 있다.1. 데이터 준비먼저, 보험 가입자의 이름과 보험 비용 데이터를 각각 리스트로 저장했다.names = ["Mohamed", "Sara", "Xia", "Paul", "Valentina", "Jide", "Aaron", "Emily", "Nikita", "Paul"] insurance_costs = [13262.0, 4816.0, 6839.0, 5054.0, 14724.0, 5360.0, 7640.0, 6072.0, 2750.0, 12064..

이번 프로젝트에서는 리스트(list)와 zip() 함수를 활용하여 보험료를 분석하는 방식을 개선하였다.특정 개인의 예상 보험 비용을 계산한 후, 실제 보험 비용과 비교하는 기능을 추가하였다. 1. 보험 비용 계산 함수 (estimate_insurance_cost)먼저, 보험 비용을 예측하는 함수를 정의하였다.def estimate_insurance_cost(name, age, sex, bmi, num_of_children, smoker): estimated_cost = 250 * age - 128 * sex + 370 * bmi + 425 * num_of_children + 24000 * smoker - 12500 print(name + "'s Estimated Insurance Cost: "..

의료 보험료는 나이, 성별, BMI(체질량 지수), 자녀 수, 흡연 여부 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 이번 실습에서는 Python을 사용해 특정 요인들이 보험료에 미치는 영향을 분석해보았다. 프로그램 툴로는 Anaconda의 Jupyter notebook을 이용하였다.1. 보험료 계산 공식보험료를 계산하는 공식은 다음과 같다.insurance cost=250×age−128×sex+370×bmi+425×num_of_children+24000×smoker−12500 여기서:age: 나이sex: 성별 (0: 여성, 1: 남성)bmi: 체질량 지수num_of_children: 자녀 수smoker: 흡연 여부 (0: 비흡연자, 1: 흡연자)기본적으로 28세 여성, BMI 26.2, 자녀 3명, 비흡연자의 보..

데이터 분석은 단순한 수치 계산을 넘어 패턴을 찾고, 의미를 해석하며, 미래를 예측하는 과정이다. 이번 글에서는 기술적 분석(Descriptive Analysis)부터 예측 분석(Predictive Analysis)까지 다양한 분석 기법을 살펴본다. 1. 기술적 분석 (Descriptive Analysis)기술적 분석은 데이터의 전반적인 특징을 요약하는 과정이다. 이를 통해 데이터의 구조를 파악하고, 패턴을 발견하며, 기초적인 통계를 계산할 수 있다.주요 기법중심 경향 측정(Central Tendency): 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)산포도 측정(Dispersion): 분산(Variance), 표준편차(Standard Deviation), 사분위 범위(IQR)데이터 시각화:..

데이터 시각화는 데이터를 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 도와준다. 하지만 효과적인 시각화를 위해서는 데이터 유형에 맞는 적절한 차트를 선택하고, 시각적 요소를 조절하며, 청중과 접근성을 고려하는 것이 중요하다. 이번 글에서는 데이터 시각화의 핵심 원칙을 살펴본다. 데이터 유형에서 차트 유형까지 (From Data Type to Chart Type)데이터의 특성에 따라 적절한 차트를 선택하는 것이 중요하다.범주형 데이터(Categorical Data): 막대 그래프(Bar Chart), 파이 차트(Pie Chart)수치형 데이터(Numerical Data): 히스토그램(Histogram), 박스 플롯(Box Plot)시간에 따른 변화(Time-Series Data): 선 그래프(Line Chart)..

파이썬으로 사용자 이름과 비밀번호 생성기 만들기문자열 조작 실습웹서비스 또는 애플리케이션 개발 시, 사용자 계정을 생성하는 기능은 매우 기본적이면서도 중요하다. 본 글에서는 파이썬(Python)을 활용하여 사용자의 이름으로부터 간단한 아이디(username)와 비밀번호(password)를 생성하는 방법을 다룬다.문자열(string) 처리와 관련된 조건문, 슬라이싱(slicing), 반복문 등 기초 문법을 종합적으로 활용하는 좋은 연습이 된다.1. 사용자 이름 생성기 (username_generator)def username_generator(first_name, last_name): if len(first_name) 함수 설명:first_name(이름)과 last_name(성)을 인자로 받아 새로운 사..