[Android Studio] Installation and Make a Layer for Mac OS(High Sierra)

1. download android studio
https://developer.android.com/studio/#downloads

2. Make a Shared Resource(String in this case)

3. Use a Shared Resource

4. Create a resource file

5. Settings > Editor > General > Auto Import 

JAVA options All checked

6. Get information of a Model

findViewById(R.id.btn_save)

7. How to Call id of a Model

@+id/btn_ok

R.id.btn_ok

8. Add a onClickListener

class ButtonClick implements View.OnClickListener(){

@Overried

public void onClick(){ ... }

...

}

9. Connect between listener and Model

btn_save.setOnClickListener(handler);

[Arduino] LED Lighting via Bluetooth

[Arduino] Execution Arduino IDE

1. Start the IDE

2. Sketchbook layout

3. menus used frequently

  1) preferences

  2) examples

3) libraries

4) tools > Port

5) tools > Board

[Arduino] Install Arduino IDE for Mac OS

1. Connect Arduino web-site

• https://www.arduino.cc/en/Main/Software

2. Download the IDE for Mac 
3.  Completion

[ADsP] 데이터 분석 준전문가 자격검정 정보

1. ADsP란?

데이터 분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터 분석 기획 및 데이터 분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다.

2. 시험과목

데이터 분석 준전문가 자격검정 시험의 과목은 총 3과목으로 구성되어 있으며 데이터 이해 과목을 바탕으로 데이터를 분석하는 능력을 검정합니다.

시험과목	주요내용	세부내용
데이터 이해	데이터의 이해	데이터와 정보
		데이터베이스의 정의와 특징
		데이터베이스 활용
	데이터의 가치와 미래	빅데이터의 이해
		빅데이터의 가치와 영향
		비즈니스 모델
		위기 요인과 통제 방안
		미래의 빅데이터
	가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트	빅데이터 분석과 전략 인사이트
		전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
		빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
데이터 분석 기획	데이터 분석 기획의 이해	분석 기획 방향성 도출
		분석 방법론
		분석 과제 발굴
		분석 프로젝트 관리 방안
	분석 마스터 플랜	마스터 플랜 수립
		분석 거버넌스 체계 수립
데이터 분석	R기초와 데이터 마트	R기초
		데이터 마트
		결측값 처리와 이상값 검색
	통계분석	통계학 개론
		기초 통계분석
		다변량 분석
		시계열 예측
	정형 데이터 마이닝	데이터 마이닝 개요
		분류분석(Classification)
		군집분석(Clustering)
		연관분석(Association Analysis)

3. 시험상세

4. 시험일정

18회 데이터 분석 준전문가 자격검정

접수: 6월 4일~8월 6일

수험표출력: 8월 17일~8월 25일

시험일: 8월 25일

합격발표: 9월 21일

19회 데이터 분석 준전문가 자격검정

접수: 8월 27일~11월 5일

수험표출력: ~11월 15일

시험일: 11월 24일

합격발표: 12월 31일

웬만하면 18회에 합격하자~

5. 시험비용: 5만원

[Python] Numpy - for Data Analysis

1. open a csv file
   - np.loadtxt

2. data preparation
   - answer1=score[:,10:]
   - rset1=score[:, :10]
   - tmp=np.ones(22, dtype='uint8')
   - tmp=tmp*4
   - tmp[20:]=1
   - bool_answer1=(answer1==rset1)
   - scoreset=bool_answer1*1
   - scoreset[20:]=rset1[20:]

3. data integration
  - np.dot

4. show charts using datas
   - plt.plot
   - plt.bar

[Python] Install python27 in anaconda 3