코코잼잼의 개발 도전

목차 GitHub에 Upload Streamlit 배포 app 생성 인증키 적용 테스트 배포 해보기 1. GitHub에 Upload 2023.04.21 - [Python/Streamlit] - [Streamlit] 설치 및 시작하기 / GitHub로 배포하기 에서 다뤄봤듯이 작업 내용을 GitHub에 업로드하였다. Git Bash 창에서 다음을 입력 git add . git commit -m 'update' git push 작업을 한 단계 한 단계 진행 할 때마다 오류가 없는 것을 확인한다면 수시로 입력하였다. 아니면 최소한 하루 작업을 마치고 매일매일 업로드하여 그날의 작업상황을 기록해 두려고 노력하였다. README.md를 활용하여 업데이트 사항을 기록하고 나아가 프로젝트에 대한 설명을 추가 2. S..

목차 PPT 목차 구성 기획 배경 기획 제안서 모의 작성 서론 작성 방향 1. PPT 목차 구성 서론 프로젝트 소개 프로젝트 문서 본론 분석 과정 AI 모델링 서비스 배포 결론 프로젝트 결과 첨부 데이터 정의서 / 출처 참고문헌 개발 환경 2. 기획 배경 기획 배경 소개 3. 기획 제안서 모의 작성 모의 제안서 작성 4. 추가 서론 작성 방향 기획 배경 > 모의 제안서 > 우리가 서비스할 내용 > 기대효과 > 사용할 분석의 개념 + 용어 설명 프로젝트 순서도 > 요구사항 정의서( 매일 업데이트 ) > 업무 분류 체계 > 개체 관계 모델 5. 기초 단계 마무리 작업 서론 단계 마무리 데이터 정의서 / 출처 참고 문헌 개발환경

목차 데이터 목록 및 출처 데이터 테이블 정의서 ERD (Entity Relationship Diagram) 데이터 전처리 방향 1. 데이터 목록 및 출처 기상청 - 관측 지점 정보 기상청 - 지상(종관, ASOS) 일 자료 기상청 - 지상(종관, ASOS) 시간 자료 산림청 - 산불 발생 현황 네이버 - 위도 경도 참조 첨부자료 2. 데이터 테이블 정의서 테이블 정의서 예시 3. ERD (Entity Relationship Diagram) 미작성 4. 데이터 전처리 방향 이상치 제거 결측치 치환 OR 제거 필요한 Column 추출

목차 PPT 목차 작성 GitHub Repository 생성 Streamlit 초안 1. PPT 목차 작성 PPT 목차 작성을 통한 프로젝트 방향 및 세부과정 확인 2. GitHub Repository GitHub를 통한 매일 내용 업데이트 및 Streamlit 배포 준비 release 작성으로 매일 진행사항 체크 3. Streamlit 초안 Streamlit 배포를 통한 포트폴리오 이용 미리 메뉴와 Layout을 설정 추후 메뉴 수정 가능성이 있지만 각 파트별로 함수화를 통해 데이터 및 시각화 삽입

Complete List ( 05.22 ~ 05.24 ) 1. 논문 및 참고자료 수집 및 변수 탐색 Paulo Cortez, Aníbal de Jesus Raimundo Morais. 2007: A data mining approach to predict forest fires using meteorological data, Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial (APPIA) 이찬중, 임무영, 이요한. 2023: 머신러닝을 활용한 산불발생예측모형 개발과 과제. J. Korean Soc. Hazard Mitig 23(2), 29-39. https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2023.23.2.29 안승환, 2016: 기상 데이터를 이..

목차 1. Open API 2. 데이터 3. 논문 4. 기타 자료 1. Open API 수집 방법 참고: 2023.05.18 - [Python/Crawling] - [Python 실습 준비] 오픈API 활용하기(1) 오픈 API 요청키 생성 [Python 실습 준비] 오픈API 활용하기(1) 오픈 API 요청키 생성 Kaggle Competition에 이어 이번에는 오픈 API를 이용한 실습을 해보려고 한다. 오픈 API란 API는 Application Programming Interface의 약자로 [정의 및 프로토콜 집합을 사용하여 두 소프트웨어 구성 요소가 서로 james-choi88.tistory.com 2023.05.18 - [Python/Crawling] - [Python 실습 준비] 공공 데..

목차 1. 서론내용 2. 데이터 수집 방법 3. 통계 분석 4. 결론 5. 역할 분담 1. 서론 내용 - 배경 1. 기사 등을 통해 대형산불상황에 대한 위험성을 언급 2. 기사 등을 통해 산불 예방의 중요성을 언급 3. 기사 등을 통해 산불을 초기에 진화의 중요성을 언급방법 2. 데이터 수집 방법 - 문헌/전문가 1. 논문을 통해 산불 일어날 수 있는 상황을 예측할 수 있는 도메인 지식 습득 2. 논문을 통해 산불의 진행 상황에 대해 도메인 지식 습득과 산불 초기진화의 중요성에 대해선행 연구 방안 습득 3. 논문을 통해 산불 초기 진화 방안 마련 - 데이터 수집 도메인 지식을 통해 분석에 필요할 것으로 보인 데이터 적극 수집 데이터 시각화를 통해 데이터에 대한 1차 분석 3. 통계 분석 1) 데이터 전처..

프로젝트의 시작 (2023.05.22 ~ 2023.06.23) 목차 1. 프로젝트 목표 2. 팀 구성 3. 세부 수행 내용 4. 습득 직무 역량 5. 과제 완성 절차 6. 세부 목표 일정 7. 과제 진행 상황 1. 프로젝트 목표 귀중한 자산이면서 휴식의 공간을 제공하는 산림에 대한 선제적 산불 예측 대응 체계를 위하여 산불위험 예보시스템을 구축하고자 실시간 기상/지형 상태 및 SNS 정보 등을 활용한다. 산림재해가 빈번한 곳에 구축된 상악 자동 기상관측 타워로부터 습도, 강수량, 지면 온도, 기온, 기압 등의 정보를 실시간으로 관측해 악기상이 산불 징후에 미치는 영향을 분석한다. 행정안전부의 SNS 데이터와 산불발생지의 산사태, 병해충, 산림 상태, 임산물 재배적지 정보 등의 데이터를 활용한다. 산불 위..

Kaggle_Competition Store Sales - Time Series Forecasting Streamlit 링크 데모 시연 포트 폴리오 1.프로젝트의 시작 (2023.04.20 ~ 2023.05.17) Kaggle Competition : Store Sales - Time Series Forecasting ( Use machine learning to predict grocery sales ) 링크 : Kaggle page 2. 대회 목표 : 식료품 소매업체의 데이터로 매장 매출을 예측 ( 시계열 예측) 여러 매장에서 판매되는 수천 가지 품목의 판매 단가를 더 정확하게 예측하는 모델을 구축 날짜, 매장 및 품목 정보, 프로모션, 판매 단가로 구성된 접근하기 쉬운 학습 데이터 세트를 통해 머신..

프로젝트가.. 어찌어찌 완료되었다. 중간 과정은 정리 후에 차후 업로드 예정이다. GitHub https://github.com/ChoiJMS2/Kaggle_StoreSales Streamlit https://choijms2-kaggle-storesales-app-a383bo.streamlit.app/ 데모 시연 영상 무언가 많은 부족함을 느꼈다. 도메인 지식부터 코딩에 대한 지식, 머신러닝까지.. 기초부터 차근차근 공부해 나가 보자.