코딩하는 간호사

4차 산업혁명, 의료정보 & 의료용어 표준 한국보건복지인력개발원에서 1 4차 산업혁명 시대, 의료 환경은 어떻게 변할까? 2 앞으로 우리나라 의료정보정책은? 3 의료정보 정책에서 의료정보 표준이 중요한 이유는? 4 의료정보기술의 도입목적과 전략은 무엇일까? 5 의료데이터의 상호운용성과 표준의 관계는? 6 임상 아이디어 기록 용어는 어떻게 변해왔을까? 7 기능별 의료용어의 종류와 역할은 무엇일까? 8 참조용어체계란 무엇일까? 9 영역별 표준의료용어에는 어떤 것이 있을까? 10 SNOMED CT란 무엇일까? 1. 4차 산업혁명 시대, 의료 환경은 어떻게 변할까? 1. 최근 보건의료의 문제점 1) 거시적,환경적 문제 : 고령화 2) 거시적, 환경적 문제 : 국민의료비 증가 - 만성질환의 비중 증가 3) 보건 ..

[kaggle][성인 인구조사 소득예측] 🐱‍💻 2. Deep EDA & Feature Engineering 필요 라이브러리¶ In [1]: import os import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 오류 메세지 안뜨게 import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') In [2]: #한글 시각화 plt.rc("font", family="Malgun Gothic") 데이터 불러와서 확인하기¶ In [3]: os.listdir() Out[3]: ['.ipynb_checkpoints', '2. Deep EDA & Feature E..

[kaggle][성인 인구조사 소득예측] 🐱‍💻 1. 첫 캐글 도전 In [44]: # 기본 import os # 분석 라이브러리 import pandas as pd import numpy as np #시각호 라이브러리 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 데이터 불러오기¶ In [4]: # 파일 목록 os.listdir() Out[4]: ['.ipynb_checkpoints', 'adult_data.csv', 'adult_names.csv', 'adult_test.csv', '[Adult] 1. Basic EDA.ipynb'] In [5]: # 데이터 읽어오기 train = pd.read_csv('a..

👩‍💻 1. 기본 개념 - 클라우드, 클라우드 컴퓨팅, 온프레미스 https://zdnet.co.kr/view/?no=20220311091349 MS 애저, 대형기업 채택률에서 AWS 앞섰다 마이크로소프트 애저 사업이 아마존웹서비스(AWS)보다 대형 기업 고객층에서 앞선다는 조사결과가 나왔다.10일(현지시간) 미국 지디넷에 따르면, IT관리 전문회사 플렉세라는 ... zdnet.co.kr 한동안 AWS에 대해서만 관심을 갖다가, 머신러닝 과정에서 MS Azure 가상머신과 머신러닝 등에 대해 배워가고 위와 같은 기사를 접하면서 MS Azure에 대해서도 알아보았다. 1. '클라우드', '클라우드 컴퓨팅' 그리고 '온프레미스' Azures 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 서비스이다. 클라우드 컴퓨팅이란 무엇일까..

Power BI는 MS사에서 만든 시각화 BI이다 공식홈페이지 메인에서, Power BI로 데이터와 의사결정 간의 격차 해소할 수 있음을 강조하고 있다. 시각화를 한 단계 끌어올려 모든 사람이 데이터 기반의 의사 결정을 빠르게 내릴 수 있도록 지원한다니! MS 시각화라고 하면 솔직히 PPT만 생각했는데, 키바나 같은 대시보드를 지원한다고 하니 매력적이라고 생각한다. 엑셀로 멋드러지게 막 대시보드를 만들어내는 사람을 보면 부러웠는데, POWER BI만 있으면 문제없다 ㅎㅎㅎ 아! MS사에서 만들어서 그런지, 엑셀을 다뤄본 사람이라면 다른 프로그래밍 언어 배울 필요없이 전처리도 손쉽게 하여 시각화 할 수 있다! 엑셀기반인지 정형화된 데이터에서 잘 표현할 수 있는 거였기에, 시각화를 하기도 전에 전처리에 너무..

[kaggle] 🤨시작하기 전 - 성인 인구조사 소득 예측 대회 - 과연 우리는 소득을 예측할 수 있을까? 데이터 분석 강의를 찾던 중, T-Academy채널에서 데이터 분석관련한 좋은 컨텐츠가 있는 걸 발견! 평소 kaggle 데이터를 활용하여 분석 실력을 쌓고 싶은 마음이 컸었기에, 이렇게 바로 나도 데이터분석 시작! 캐글 코리아에서 재작년 11월쯤에 열렸던 대회이다. https://www.kaggle.com/c/kakr-4th-competition/overview [T-Academy X KaKr] 성인 인구조사 소득 예측 대회 | Kaggle www.kaggle.com Description 한국과 마찬가지로 미국도 주기적으로 성인을 대상으로 한 여러 인구조사를 시행합니다. 이 대회는 1994년 미국..

요즘 일상은?? (feat. 바쁘다바빠! 현대사회🏃‍♀️) 아래와 같은 하루 Routine Cycle로 바꾼지 3주차 🙃 상태가 아쥬 메롱이다... ㅋㅋㅋ 출근 공부하고 🏃‍♀️ KDT 오전/오후 수업듣고 🏃‍♀️ 퇴근 공부하고 🏃‍♀️ 수업을 마치고 같이 저녁을 먹고 🏃‍♀️ 저녁식사 정리 겸 집안일 하고 🏃‍♀️ 둥이와 함께 저녁 산책하고 🏃‍♀️ 다녀와서 목욕시키고 🏃‍♀️ 저녁공부하고 건강도 챙기고, 집안일도 하고, 공부도 하고 만능이 되고 싶은 나의 마음이 적극반영된 사이클이다. 물론 위 사이클에...... 책 대여/반납, 냉장고 정리 및 장보기, 매일 부모님께 전화드리기, 주마다 어머님께 전화드리기 등등 이런 세세한 것도 있다는 건 안 비밀 🤭 IT와 보건의 두마리 토끼를 잡으려니, 엄청 노력..

📊 Power BI 살펴보기 BI : 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) • 기업에서 데이터를 수집, 정리, 분석하고 활용하여 효율적인 의사결정을 할 수 있는 방법에 대해 연구하는 학문 • 기업의 비전을 달성하기 위하여 비즈니스의 전략을 효율적이고 효과적으로 지원하여 각 조직의 구성원(종업원, 중간 관리자, 의사결정자 등)에게 적시에 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 정보체계라고 정의 ) 📊 1. Power BI란? 데이터를 분석 및 시각화하여 신속한 의사결정을 할 수 있도록 Insight를 제공하는 클라우드 데이터 분석 서비스 다양한 유형의 데이터 원본 연결 및 데이터 정리, 분석 시각화 보고서를 작성하여 웹 및 모바일 장치에서 탐색 📊 2. Power BI 작업흐름 1) Po..

🤸 피처 엔지니어링 (Feature Engineering) 🤸 1. 탐색적 자료분석 (EDA) *참고 사이트 : https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section1/eda1.htm 1) 정의 - 탐색적 자료분석(Explorary Data Analysis, EDA)는 데이터의 특징과 내재하는 구조적 관계를 알아내기 위한 기법 🔍What is EDA ? 1. maximize insight into a data set; (데이터셋에 대한 통찰력 최대화) 2. uncover underlying structure; (근본적 구조 파악) 3. extract important variables; (중요한 변수 추출) 4. detect outliers and anomalie..

🤸 머신러닝 알고리즘 평가 🤸 1. Bias / Error 1) Bias * Fitting: 실제값을 지나는 여러 개의 곡선이 존재 * 검증용 데이터를 고려한다면? Goodness of Fit 2) Error ① 과대적합(Overfitting): 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞지만 일반성이 떨어질 때 발생 - 과대적합 해결방법: 훈련데이터를 더 많이 모은다. / 정규화시킨다. / 훈련데이터 잡음을 줄인다. ② 과소적합(Underfitting): 모델이 너무 단순해서 데이터의 내재된 구조를 학습하지 못할 때 발생 - 과소적합 해결방법: 파라미터가 더 많은 복잡한 모델을 선택한다. / 모델의 제약을 줄인다(=규제 하이퍼파라미터 값 줄인다.) / 과대적합 되기 전의 시점까지 충분히 학습한다. - 하이퍼파라미..