목차 1. 일반멤버 모집 2. 코어멤버 선별 3. 모집 스케줄 4. 모집 폼 5. 면접 6. 출결 시스템 7. 부장 8. 코어멤버 정기회의 9. 주활동 1. 일반멤버 모집 1) 계획 인원 : 현재 인원 21명에서 추가로 11명을 더 뽑아서 총 32명 계획 날짜 : 9/4(금, 12시) ~ 9/11(금, 18시) 홍보플랫폼 : 에브리타임, 마이피누 모집방식 : 1차선별(서류), 2차선별(면접) 학교 : 부산대학교 2) 역할 분담 모집 공고작성 : 곽혜원 (~9/4, 12시) 모집 폼작성 : 오도원(~9/4, 12시) 모집 공고 : 김동근(9/4, 12시) 3) 특이사항 추천 : 현 코어멤버 인당 2명 서류통과 2. 코어멤버 선별 1) 계획 일반 멤버와 동시에 뽑으며 코어멤버 지원 체크란 추가 필수 역량 :..

1. 방향성 학생 개발자의 네트워크를 제공 기술스택에 대한 전적인 지식의 제공기능을 최소화로 축소 학과 학술동아리보다는 중앙동아리의 성격을 지향 2. 인원 현재 2학기 활동 투표자 36명 앞으로의 진행방향을 공지하면 반드시 36명도 축소될 것. 축소된 인원들 중 추가로 뽑아서 32명(~36명)으로 맞출것. 코어멤버 : 8명(인원은 미정, 확정 : 도원(리드), 혜원, 수환, 현지, 동근, 태형, 승익) 3. 코어멤버 1년 활동 막학기 코어멤버 활동 축소하는 방향으로 절충 4. 2학기 활동사항 1) 필수 활동(수료조건) PNU DSC 자체해커톤 공식대회 참여(해커톤, 공모전) 삭제 학기 프로젝트 2) PNU DSC 자체 해커톤 분기별로 1회 진행(중간, 기말, 총 학기 중 2회) 전체참여 3) 공식대회 참..

1) ASYNC AWAIT 팀 https://github.com/ohdowon064/async_await ohdowon064/async_await PNU DSC 제 1회 해커톤 약속알림 웹어플리케이션. Contribute to ohdowon064/async_await development by creating an account on GitHub. github.com 저를 포함하여 문건우님, 최정은님으로 구성되었습니다. 저희가 개발한 것은 여러 게임들의 패치노트를 한번에 볼 수 있도록하는 게임 패치노트 총합서비스 웹 어플리케이션을 개발했습니다. 백엔드는 nodejs의 express 프레임워크, 프론트는 React.js, DB는 mongoDB를 사용했습니다. mongoDB를 사용한 이유는 빠르게 개발해야하..

안녕하십니까! 부산대학교, PNU DSC Lead 오도원입니다. 리드를 맞게된 후 첫번째 DSC 활동으로 부산대 자체 해커톤을 진행하게 되었습니다. 8월 8일(토) 13시 ~ 8월 9일(일) 11시까지 진행한 이번 제1회 PNU DSC 해커톤이 많이 떨렸지만 많은 분들의 도움으로 잘 마무리되었습니다. 먼저 이번 해커톤에 참가해주신 열두분께 진심으로 감사의 말씀을 드리며, 조언해주신 정동님께도 감사하다는 말씀을 드립니다. 사실 이번 해커톤을 진행하면서 우려가 컸습니다. 예상보다 적은 참여인원 한번도 해본적 없는 시도 1. 예상보다 적은 참여인원 사실 반 이상은 참여할 줄 알았던 저의 크나큰 오산이었습니다. 50명 중에 12명이 참가했습니다. 2. 한번도 해보지 않은 시도 저에게는 모든게 낯설고 어려웠습니다..

그렇다면 시간대별로 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디일까? 24시간 전체에 대해 계산해보자. for loop를 사용하면 좋겠다. 또한 시간대별 데이터를 각각 저장할 리스트도 필요하다. 우리가 표현할 시간대는 24시간을 1시간 단위로 구부하였으므로 총 24개이다. range함수를 사용한다면 range(24)로 쓸 수 있다. range함수는 0부터 시작하므로 0~23을 표현할 인덱스 j가 필요하다. 또한 승차 인원 값의 인덱스 i가 있다. i는 4부터 시작한다. 이때 i와 j를 비교해보자. for 반복무네 사용되는 변수 j와 인덱스 사이의 패턴 찾기 변수 j 인덱스 i 패턴 0 4 i = j * 2 + 4 1 6 2 8 ... ... 23 50 이 패턴을 바탕으로 다음과 같이 코드를 작성한다. im..

1. 출근 시간대 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디인가. 2. 지하철 시간대별로 가장 많은 사람이 승하차 하는 역은 어디인가. 1. 지하철 시간대별 이용 현황 데이터 정제하기 교통카드 데이터 파일에서 지하철 시간대별 이용현황 시트를 선택한다. 해당 시트를 파일->다른 이름으로 저장 한 뒤에 subwaytime으로 정하고 파일 형식을 csv로 선택한 후 저장한다. 가장 우측에 있는 작업 일시 열을 삭제한다. import csv with open('subwaytime.csv') as f: data = csv.reader(f) for row in data: print(row) 출력된 결과를 살펴보면 헤더(header)가 2개의 행으로 이루어져있다. 첫번째 행은 사용월, 호선명, 역 ID, 역이름 그리..

1. 대중교통 데이터 내려받기 https://pay.tmoney.co.kr/index.dev 티머니 카드&페이 티머니카드, 어린이/청소년할인, T마일리지적립, 소득공제, 유통/교통/모바일결제, 고속/시외버스예매 pay.tmoney.co.kr 1. 이용안내 선택 2. 대중교통 통계자료 선택 3. 2020년 4월 교통카드 통계자료 선택 4. 월간 교통카드 통계자료 다운로드 이제 다운받은 엑셀 파일을 살펴보자. 버스정류장별 이용현황 지하철 노선별 역별 이용현황 지하철 유무임별 이용현황 지하철 시간대별 이용현황 이렇게 4가지의 통계자료를 볼 수 있다. 가장 먼저 활용할 데이터는 '지하철 유무임별 이용현황' 데이터이다. 2. 지하철 유무임별 이용현황 데이터 정제하기 지하철 유무임별 이용현황 시트를 선택하고 'su..

지금까지의 그래프는 다음과 같다. 위의 그래프는 연령대별 성별 비율을 알아보기 힘들다. 1. 꺾은선 그래프로 표현하기 남성 데이터와 여성 데이터를 서로 다른 색의 꺾은선 그래프로 표현해보자. file = open('gender.csv') data = csv.reader(file) m = [] f = [] name = input('지역 입력 => ') for row in data: if name in row[0]: for i in range(3, 104): m.append(int(row[i].replace(',', ''))) # 남성 데이터 저장 f.append(int(row[i+103].replace(',', ''))) # 여성 데이터 저장 break plt.plot(m, label='Male') plt..

1. 우리 동네 인구 구조를 파이 차트로 나타내기 제주도의 남녀 성별 비율을 barh()그래프로 나타내보자. import csv import matplotlib.pyplot as plt file = open('gender.csv') data = csv.reader(file) m = [] f = [] name = input('지역 입력 => ') for row in data: if name in row[0]: for i in row[3:104]: m.append(-int(i.replace(',',''))) for i in row[106:]: f.append(int(i.replace(',', ''))) plt.style.use('ggplot') plt.figure(figsize=(10,5), dpi=300)..

1. 인구 구조를시각화하기 import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('age.csv') data = csv.reader(f) result = [] name = input('인구 구조가 알고 싶은 지역의 이름(읍면동 단위)을 입력해주세요 : ') for row in data: if name in row[0]: for i in row[3:]: result.append(int(i.replace(',', ''))) # int로 형변환하기 위해 ,를 없앤다. plt.style.use('ggplot') plt.rc('font', family='Malgun Gothic') plt.title(name + ' 지역의 인구구조') plt.plot(result) plt.s..