2022-02-28
Author: 98hyun
Published: 2022-03-01
django
django는 python 프레임워크로 많은 곳에서 사용된다. 인스타그램이나 핀터레스트인가 사용한다고 들었다. 백엔드공부하고 docker나 같이 공부하려고 환경을 만들어보려고했다.
code
0. virtualenv venv -> cd venv/scripts -> activate.bat -> (after change env) pip install django 1. django-admin startproject projName 2. (in projName forder) python manage.py runserver -> start 3. python manage.py startapp appName -> create urls.py and make views.py -> edit projName urls.py using 'include' -> settings.py(templates,installed_apps)
GAIQ
구글 애널리틱스는 웹페이지 분석 툴로 세계에서 가장 많이 쓰이고 있다. 무료에 설치도 편하고 효과적인 분석이 가능하다. 아래는 처음 공부하는 사람도 용어나 기능 등 쉽게 할 수 있도록 링크를 걸어놓았다.
bigquery를 python으로 쉽게 다루는 방법을 공유한다. kaggle 링크는 여기에서 들어갈 수 있다.
밑에는 bigquery 라이브러리를 통해 테이블을 다루고 데이터프레임으로 나타내 처음 어떻게 할지 생각할 수 있다.
bigquery에는 nest라는 개념이 있다. 쉽게 말하면 데이터프레임의 한 셀에 또다른 데이터 프레임이 들어가 있다고 생각하면 된다. 그래서 이걸 unnest 하여 하는 것도 위에 링크에서 찾아 볼 수 있다.
code
from google.cloud import bigquery # Create a "Client" object client = bigquery.Client() # Construct a reference to the "hacker_news" dataset dataset_ref = client.dataset("hacker_news", project="bigquery-public-data") # API request - fetch the dataset dataset = client.get_dataset(dataset_ref) # List all the tables in the "hacker_news" dataset tables = list(client.list_tables(dataset)) # Print names of all tables in the dataset (there are four!) for table in tables: print(table.table_id) # Construct a reference to the "full" table table_ref = dataset_ref.table("full") # API request - fetch the table table = client.get_table(table_ref) # Preview the first five lines of the "full" table client.list_rows(table, max_results=5).to_dataframe() # selected_fields=table.schema[:1] # Query to select all the items from the "city" column where the "country" column is 'US' query = """ SELECT city FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality` WHERE country = 'US' """ # Create a "Client" object client = bigquery.Client() # Set up the query query_job = client.query(query) # API request - run the query, and return a pandas DataFrame us_cities = query_job.to_dataframe() ## size check # Query to get the score column from every row where the type column has value "job" query = """ SELECT score, title FROM `bigquery-public-data.hacker_news.full` WHERE type = "job" """ # Create a QueryJobConfig object to estimate size of query without running it dry_run_config = bigquery.QueryJobConfig(dry_run=True) # API request - dry run query to estimate costs dry_run_query_job = client.query(query, job_config=dry_run_config) print("This query will process {} bytes.".format(dry_run_query_job.total_bytes_processed))
우먼센스 기획자 후기
총 4개월 간의 긴 대외활동이 끝났다.
우먼센스 라이프스타일 대외활동은 기업연계프로그램과 함께 기획자/마케터 과정을 거쳐 실무경험이 있는 인재로 거듭나게 할 목적으로 만들어졌다.
본인 또한 이 과정을 수료하기 위해서 처음 면접과 자기소개서 등 열심히 쓰는 방법을 공부하며 다듬었다. 뭐든 직접 해보는 것이 실력이 가장 빠르게 오른다는 것을 알았다. 자기소개서를 직접 쓰며 본인의 강점과 활동에서 배운 점 등 일목조연하게 써서 설득하는 방법을 배웠고, 어떻게 쓰면 서류면접에서 면접관들의 마음을 훔칠 수 있는지 또한 알 수 있었다. 그래서 취업코칭을 받을 때와 다른 사람들이 쓴 자소서를 대조하며 공부했고, 동아미디어 그룹에 지원도 해서 서류는 붙었지만 면접에서 떨어졌다. 이 과정을 통해 효과적으로 자소서를 쓰고 내 활동을 어필하는 방법을 알 수 있었다.
4개월 동안 휘닉스 호텔 앤 리조트와 기업미팅을 진행하며 최종적으로 맷돌을 이용한 티큐레이션 카페 메뉴 제안했다. 현재 휘닉스 제주 섭지코지의 F&B와 액티비티팀, 어린이 프로그램 팀과 협의 중이고, 결과가 나오는대로 답변공유를 약속 받았다.
아래 최종결과물에 대해서 우먼센스 편집장님, 팀장님 앞에서 발표를 했고, 4개월 간 활동에 대해서 모든 팀에 감히 순위를 매길 수는 없지만 그래도 기획자 과정을 훌륭히 완성했던 휘닉스1팀(우리팀)이 최우수상을 받았다.
협업을 할 때 노션을 만들어 일정조율과 아이디어를 공유했고 google meet의 비대면 화상회의 또한 자주 함으로써 원할한 커뮤니케이션이 얼마나 중요한지 몸소 느끼고 커뮤니케이션의 효율을 위해서 팀 내에서 마음이 잘맞아야 한다는 것을 알았다.
또한, 기획안 컨펌과정에서 멘토님의 부정적인 피드백을 받았는데, 이때 포기했다면 지금까지의 결과는 없었다고 생각한다. 팀의 아이디어가 괜찮을 것이라는 확실한 근거(시장조사 및 기획아이디어의 근거)를 가지고 있었고 오히려 피드백조차 설득시키고 보완해 나감으로써 기업에서 좋은 아이템이고 실현가능성 또한 있다고 들어 메뉴협의까지 할 수 있었다고 생각한다. 이 과정을 통해 자료와 근거를 통해 설득하는 방법을 배웠다.