Jacob Cho's Data Science

  - Face Restoration - Face Colorization - Main idea [Paper]  https://arxiv.org/abs/2105.06070 [Official GitHub]  https://github.com/yangxy/GPEN [Colab GitHub Page]  https://github.com/bycloudai/GPEN-colab [Colab Tutorial]  https://youtu.be/2HdFV4k_CCY

  -  Source code(Github):  https://github.com/kairess/Rock-Paper... - Dependency: Python 3 MediaPipe OpenCV - Chapters: 00:00  Demo 00:12  Intro 00:18  데이터셋 수집 코드 작성 02:39  메인 코드 작성 04:19  완성 사업 및 개발문의: kairess87@gmail.com 빵형의 개발도상국 후원:  https://toon.at/donate/helloworld

  [ 이미지 출처 : https://www.kaggle.com/arunrk7/surface-crack-detection ] - 패키지 alibi-detect( https://colab.research.google.com/dri...   )의 VAE를 사용하여 콘크리트 표면의 금 간 부분을 알아내는 모델 - 정상이미지만을 학습시켜 불량을 검출 unsupervised learning 모델 - source code (Colab):  https://colab.research.google.com/dri... - Dataset:  https://www.kaggle.com/arunrk7/surfac... 사업 및 개발문의: kairess87@gmail.com 빵형의 개발도상국 후원:  https://toon.at/donate/helloworld

 1. Database 생성, DB 연결 - 데이터베이스명 : kleagueplayers 2. 테이블 생성 3. 데이터 입력 - 데이터 위치 :  https://data.kleague.com/   데이터센터 > 선수 > 선수목록 4. 데이터 불러오기 5. DB 연결 해제 database1_sqlite .ipynb 0.01MB

  [  출처 :  [SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습] 따라하기 B03 실전 예제 (3)  ] ■ 전기차 충전소 데이터 정제 1. 데이터 다운로드 -  다운로드 페이지 및 대상 파일 :  https://www.data.go.kr/data/15013115/standard.do 2. 데이터베이스 및 테이블 생성 - 데이터베이스 생성 DB명 : 전기차충전소 - 테이블 생성 : CSV 파일 임포트 3. 데이터 정제 - 데이터 확인 : 휴점일 확인 ** 휴점일이 119가지나 되는 것은 상식에 맞지 않음 - 데이터 정제 : 휴점일 기준 정리 ** 휴점일이 69가지로 줌 - 위의 휴점일2와 기존 데이터 비교 조회 - 새로운 컬럼 추가 : 컬럼명 '휴점일2' - 추가한 컬럼 '휴점일2'에 정제한 데이터 넣기

  [  출처 : [SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습] 따라하기 B02 실전 예제 (2)  ] ■ 공공 데이터를 이용한 상권 분석 (2) : 시군구 인구데이터와 상권 데이터와의 조인 1. 인구 데이터 다운로드 -  다운로드 페이지 및 대상 파일 :  https://jumin.mois.go.kr/index.jsp# 2. 인구 테이블 생성 - 2021년 5월 행정구역별 총인구수 확인 - 서울시 종로구 총인구수 3. 상권 데이터와 인구 데이터 조인 - 유의할 사항 : 두 테이블의 행정구역 표시 형식이 다름 - 시군구별 매장('공차'로 시작하는) 수와 인구수 - 매장 당 인구수 구하기

  [  출처 :  [SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습] 따라하기 B01 실전 예제 (1)  ] ■ 공공 데이터를 이용한 상권 분석 (1) 1. 데이터 파일 다운로드와 압축 풀기 - 다운로드 페이지 및 대상 파일 :  https://www.data.go.kr/data/15083033/fileData.do - 파일 구성 2. SQLite에 임포트 - 데이터베이스 생성 : 데이터베이스 명 - '상권분석' - 임포트 3. 테이블 조회 - 데이터 총 건수 - 시도명과 시군구명 (중복 제거) - 서울시 모든 구 명 조회 - 특정 지역내 특정 상호를 가진 업소 목록 (서울시 내 '공차'로 시작하는 업소 목록) - 지역별 매장 수 (서울, 경기, 인천 내의 '공차'로 시작하는 업소 수)