QA ≠ Test

QA(품질 보증)는 개념적인 용어이고, TEST는 QA(품질 보증)를 하기 위한 수단이자 방법이다.

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TESTING/PROGREMING 63

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.14] 실습 음료의 칼로리 문제 풀어보기

[문제] 스타벅스 음료의 칼로리는 얼마일까요? 스타벅스 음료의 칼로리 및 영양소 정보가 있습니다. 스타벅스 음료의 칼로리 분포는 어떻게 되는지, 히스토그램을 그려서 확인해 봅시다. 원하는 결과가 나오도록 df.plot() 메소드의 괄호를 채워 보세요! df.plot() # 괄호를 채워 주세요. 칼로리의 구간은 총 20개로 나누어 주세요. 과제 해설 주어진 데이터의 'Calories' column에는 칼로리 정보가 저장되어 있습니다. %matplotlib inline import pandas as pd df = pd.read_csv("data/starbucks_drinks.csv") df['Calories'] 0 3 1 4 2 5 3 5 4 70 ... 237 320 238 170 239 200 240 1..

TESTING/PROGREMING 2021.08.26

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.13] 실습 실리콘밸리에 일하는 사람 찾기 문제 풀어보기

[문제] 실리콘 밸리에 일하는 사람 찾기 1탄 실리콘 밸리에서 일하는 사람들의 정보가 있습니다. 직업 종류, 인종, 성별 등이 포함되어 있습니다. 실리콘 밸리에서 일하는 남자 관리자 (Managers)에 대한 인종 분포를 막대그래프로 다음과 같이 그려봅시다. 과제 해설 우선 데이터 내용을 확인해 봅시다. %matplotlib inline import pandas as pd df = pd.read_csv('data/silicon_valley_summary.csv') df 우리는 관리자 (Manager) 직군의 남자에 대한 그래프를 그리려고 합니다. 따라서 'job_category'는 'Manager'이고, 'gender'는 'Male'인 데이터만 뽑아봅시다. boolean_male = df['gender'..

TESTING/PROGREMING 2021.08.19

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.12] 실습 강의실 배정하기 문제 풀어보기

강의실 배정하기 1탄 수강 신청이 완료되었습니다. 이제 각 과목을 수강하는 학생수에 따라 크기가 다른 강의실을 배치하려고 합니다.강의실은 규모에 따라 “Auditorium”, “Large room”, “Medium room”, “Small room” 총 4가지 종류가 있습니다. 아래 조건에 따라 강의실 종류를 지정해 주세요. 80명 이상의 학생이 수강하는 과목은 “Auditorium”에서 진행됩니다. 40명 이상, 80명 미만의 학생이 수강하는 과목은 “Large room”에서 진행됩니다. 15명 이상, 40명 미만의 학생이 수강하는 과목은 “Medium room”에서 진행됩니다. 5명 이상, 15명 미만의 학생이 수강하는 과목은 “Small room”에서 진행됩니다. 폐강 등의 이유로 status가 “..

TESTING/PROGREMING 2021.08.09

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.11] 실습 수강신청 준비하기 문제 풀어보기

[문제] 수강신청 준비하기 2,000명의 품생사 대학교 학생들이 수강신청을 했습니다. 수강신청에는 다음 3개의 조건이 있습니다. “information technology” 과목은 심화과목이라 1학년은 수강할 수 없습니다. “commerce” 과목은 기초과목이고 많은 학생들이 듣는 수업이라 4학년은 수강할 수 없습니다. 수강생이 5명이 되지 않으면 강의는 폐강되어 수강할 수 없습니다. 기존 DataFrame에 “status”라는 이름의 column을 추가하고, 학생이 수강 가능한 상태이면 “allowed”, 수강 불가능한 상태이면 “not allowed”를 넣어주세요. 조건 1: “information technology” 과목은 심화과목이라 1학년은 수강할 수 없습니다. 총 세 개의 조건이 있습니다. ..

TESTING/PROGREMING 2021.08.08

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.10] 실습 DataFrame 퍼즐 문제 풀어보기

[문제] DataFrame 퍼즐 풀기 데이터프레임이 있습니다. 코드를 4줄만 써서, 아래 데이터프레임으로 바꿔보기 입니다. 어느 부분이 바뀌었을까요? 잘 안풀린다면, 아래 설명을 보면서 하나씩 풀어보시기 바랍니다. 과제 해설 두 이미지를 잘 살펴보면, 세 가지의 변화가 있었음을 발견할 수 있습니다. 'A' column이 모두 2배가 되었습니다. 이 변화는 아래와 같이 작성할 수 있습니다. df['A'] = df['A'] * 2 'B'에서 'E'까지의 column은 80보다 큰 것은 1, 작은 것은 0으로 바뀌었습니다. 이 내용은 리스트와 불린 연산을 활용해서 해결할 수 있습니다. # 80보다 작은 값은 0으로 변경 lowers = df.loc[:, 'B':'E'] < 80 df[lowers] = 0 # ..

TESTING/PROGREMING 2021.08.03

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.9] 실습 서류 전형 합격 여부 문제 풀어보기

과제 - 서류 전형 합격 여부 판단하기 토익 시험은 LC(듣기) 파트와 RC(독해) 파트로 이루어져 있습니다. 각 파트가 495점 만점, 총 990점이 만점입니다. “S전자”에 입사하기 위해서는 토익 점수를 제출해야 하는데요. 각 파트가 최소 250점, 총 점수가 최소 600점이 되어야 서류 전형을 합격할 수 있습니다. 기존 DataFrame에 “합격 여부”라는 column을 추가하고, 합격한 지원자는 불린 값 True, 불합격한 지원자는 불린 값 False를 넣어주면 됩니다. 과제 해설 두 가지 조건을 모두 만족해야 서류 전형에 합격합니다. 각 조건을 먼저 살펴보고, 두 조건을 합치는 방식으로 접근해야 합니다. 두 파트의 합이 600점을 넘어야 한다. 먼저 두 파트의 합이 600점을 넘는지 확인해 봅시..

TESTING/PROGREMING 2021.08.02

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.8] 실습 - 잘못된 DataFrame 고치기 문제 풀어보기

과제 - 잘못된 DataFrame 고치기 키와 몸무게가 담겨 있는 한 DataFrame이 있는데요. 몇 가지 잘못된 사항들이 있습니다. 아래 예시를 통해 DataFrame을 바로 잡아 보도록 합시다. 해야 할 일이 세 가지 있습니다. ID 1의 무게를 200으로 변경하세요. ID 21의 row를 삭제하세요. ID 20의 row를 추가하세요. ID 20의 키는 70, 무게는 200입니다. 딱 3줄의 코드만 추가하면 됩니다. 과제 해설 우리는 크게 세 가지 일을 해야 합니다. ID 1의 무게를 200으로 변경하세요. ID 21의 row를 삭제하세요. ID 20의 row를 추가하세요. ID 20의 키는 70, 무게는 200입니다. 하나씩 해결해 보도록 합시다. ID 1의 무게를 200으로 변경 import p..

TESTING/PROGREMING 2021.08.01

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.7] 실습 DataFrame 인덱싱 문제 풀어보기(2)

과제 - DataFrame 인덱싱 이번에는 DataFrame에서 연속된 여러 줄을 찾는 연습을 해보려합니다. 방송사는 'KBS'에서 'SBS'까지, 연도는 2012년부터 2017년까지의 시청률만 확인하려면 어떻게 해야하는지 아래 문제를 풀면서 확인해 보도록 하겠습니다. 리스트 슬라이싱 방송사는 'KBS'에서 'SBS'까지, 연도는 2012년부터 2017년까지의 시청률만 확인하려면 어떻게 하면 될까요? 만약 2012년부터 2017년까지의 모든 데이터를 확인하고 싶다면 리스트 슬라이싱을 활용하면 됩니다. import pandas as pd df = pd.read_csv('data/broadcast.csv', index_col=0) df.loc[2012:2017] 아래와 같이 표시될 것입니다. 만약, 방송사 ..

TESTING/PROGREMING 2021.07.29

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[데이터 사이언스 코딩 - Chap.6] 실습 DataFrame 인덱싱 문제 풀어보기(1)

과제 - DataFrame 인덱싱 데이터의 중요성을 깨달은 “품생카드”와 “품사카드”가 협업을 하기로 결정했습니다. 두 카드사는 사람들이 요일별로 지출하는 평균 금액을 “요일”, “식비", “교통비”, “문화생활비”, “기타” 카테고리로 정리해서 우리에게 공유해 주기로 했는데요. 각각 lq.csv 파일과 dq.csv 파일을 보냈습니다. 두 회사의 데이터를 활용해서, 사람들의 요일별 문화생활비를 분석해보려 합니다. 아래와 같은 형태로 출력이 되도록 DataFrame을 만들어보세요. day lq dq 0 MON 4308 5339 1 TUE 7644 3524 2 WED 5674 5364 3 THU 8621 9942 4 FRI 23052 33511 5 SAT 15330 19397 6 SUN 19030 19925..

TESTING/PROGREMING 2021.07.28

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[데이터 사이언스 코딩 - 정보] Pandas : DataFrame을 만드는 방법 알아보기

From list of lists, array of arrays, list of series 2차원 리스트나 2차원 numpy array로 DataFrame을 만들 수 있습니다. 심지어 pandas Series를 담고 있는 리스트로도 DataFrame을 만들 수 있습니다. 따로 column과 row(index)에 대한 설정이 없으면 그냥 0, 1, 2, ... 순서로 값이 매겨집니다. import numpy as np import pandas as pd two_dimensional_list = [['dongwook', 50, 86], ['sineui', 89, 31], ['ikjoong', 68, 91], ['yoonsoo', 88, 75]] two_dimensional_array = np.array(t..

TESTING/PROGREMING 2021.07.24
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