📜 오픈 데이터 라이선스 가이드⚠️ 실제 사용 시 해당 라이선스 조항을 직접 확인하고, 이 문서는 참고 자료로만 활용하세요. 데이터 사용 시 법적 요구 사항을 검토하는 것이 중요합니다.🔹 오픈 데이터 라이선스 개요오픈 데이터는 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있도록 제공되는 데이터를 의미합니다. 그러나 오픈 데이터에도 사용 조건을 규정하는 다양한 라이선스가 존재합니다.🔹 1. Creative Commons (CC) 라이선스오픈 데이터에서 가장 널리 사용되는 라이선스로, 사용 조건을 조합하여 제공됩니다.📌 주요 CC 라이선스CC0 (Creative Commons Zero): 저작권을 완전히 포기한 퍼블릭 도메인 라이선스. 자유롭게 사용 가능.CC BY (Attribution): 출처 표기만..

📜 오픈소스 라이선스 가이드⚠️ 실제 사용 시 라이선스 조항을 직접 확인하고, 이 문서는 대략적인 참고 자료로만 활용하세요. 라이선스의 구체적인 조건과 법적 의무는 해당 라이선스의 원문을 확인해야 합니다.🔹 퍼블릭 도메인 (Public Domain)완전한 자유: 저작권을 포기하여 누구나 제한 없이 사용, 수정, 배포 가능. 하지만 일부 국가에서는 저작권 포기가 법적으로 불가능할 수 있음.📌 대표 라이선스CC0 (Creative Commons Zero): 특정 국가의 저작권법을 고려한 퍼블릭 도메인 선언.Unlicense: 저작권을 완전히 포기하고 코드 사용에 제한을 두지 않음.📌 주요 사용 사례정부 및 공공 데이터학술 연구 데이터셋 및 기본 알고리즘 구현체제약 없는 코드 공유 프로젝트🔹 퍼미시브..

🎨 Figma 단축키 치트시트📢 고지사항이 치트시트는 교육 목적으로 작성되었으며, Figma®는 Figma, Inc.의 등록상표입니다.공식 단축키 정보는 Figma에서 단축키를 통해( Windows: Ctrl + Shift + ? / Mac: Cmd + Shift + ?) 확인하시기 바랍니다. (https://www.figma.com/) 📌 기본 단축키 (General) 기능 WindowsMac새 파일 생성Ctrl + NCmd + N파일 열기Ctrl + OCmd + O실행 취소 (Undo)Ctrl + ZCmd + Z다시 실행 (Redo)Ctrl + Shift + ZCmd + Shift + Z빠른 실행 (명령 팔레트)Ctrl + /Cmd + /파일 닫기Ctrl + WCmd + W설정 열기Ctrl + ..

🎨 Figma 가이드 📢 고지사항 이 가이드는 교육 목적으로 작성되었으며, Figma®는 Figma, Inc.의 등록상표입니다. 가격 정보와 기능은 변경될 수 있으니 최신 정보는 Figma 공식 웹사이트(http://www.figma.com)에서 확인하시기 바랍니다. 📌 소개Figma는 웹 기반 UI/UX 디자인 및 프로토타이핑 플랫폼으로, 별도의 설치 없이 브라우저에서 실행됩니다.실시간 협업 기능과 강력한 디자인 도구를 제공하며, 다양한 운영체제에서 원활하게 사용할 수 있어 팀 프로젝트에 최적화된 디자인 도구입니다.🚀 주요 기능🔹 1. 접근성✅ 웹 브라우저 기반 – 별도 설치 없이 즉시 사용 가능✅ 크로스 플랫폼 지원 – Windows, Mac, Linux에서 동작✅ 자동 저장 및 버전 기록 ..

Pandas는 다양한 형식의 데이터를 쉽게 읽고 쓸 수 있는 강력한 데이터 입출력(I/O) 기능을 제공합니다. 이 문서에서는 파일 입출력의 기본적인 사용법과 주요 옵션을 초보자가 이해하기 쉽게 상세히 설명하고, 각 파일 형식에 대한 예제를 포함합니다.1. 파일 읽기1.1 CSV 파일 읽기 (read_csv)CSV 파일은 데이터 저장에 널리 사용되는 형식으로, Pandas의 read_csv 함수는 이를 간단하게 읽을 수 있습니다.기본 사용법import pandas as pd# CSV 파일 읽기try: df = pd.read_csv('example.csv') print(df)except FileNotFoundError as e: print(f"에러 발생: {e}")주요 옵션sep: 구분자를 ..

Pandas는 데이터를 효율적으로 분석하고 조작하기 위해 두 가지 주요 데이터 구조인 Series와 DataFrame을 제공합니다. 이 문서에서는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 각 데이터 구조의 정의, 생성 방법, 속성, 활용 방법을 예제와 함께 상세히 설명합니다.1. Series1.1 Series의 정의와 특성정의: Series는 1차원 데이터 구조로, 값(value)과 인덱스(index)의 결합 형태입니다.특성:Python의 리스트, 딕셔너리, Numpy 배열과 유사하지만, 데이터에 레이블(index)을 부여할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.같은 데이터 타입의 값들의 집합이며, 인덱스를 통해 데이터 접근이 용이합니다.1.2 Series 생성 방법1. 리스트로 생성import pandas as p..