데이터분석과 파이썬

데이터 분석과 AI 분야의 핵심 언어인 Python을 설치하고 개발환경을 구축합니다.

Git 버전관리와 Branch 전략에 대해 다룹니다.

파이썬의 핵심 구조와 메모리 최적화를 다룹니다.

파이썬의 동시성 프로그래밍과 엔지니어링 원칙을 다룹니다.

앞에 포스팅한 Python Part 1, Part 2의 요약본입니다.

NumPy (Numerical Python): 파이썬에서 과학적 계산을 위해 필수적인 패키지.특징:ndarray (n-dimensional array): 다차원 배열 객체를 제공.파이썬의 기본 리스트(List)보다 메모리를 적게 차지하고 연산 속도가 빠름.생성 시 크기

유래: 동물 '판다(Panda)'가 아니라 Panel Data (계량경제학 용어)에서 유래됨.정의: 빠르고 강력하며 유연하고 사용하기 쉬운 오픈 소스 데이터 분석 및 조작 도구.핵심: Python 생태계에서 데이터 분석(Data Analysis)의 사실상 표준 라이브러

데이터 분석 프로젝트에서 모델링이나 고도의 분석을 수행하기 전, 전체 시간의 70~80%는 데이터를 수집하고 다듬는 전처리(Preprocessing) 과정에 소요됩니다. 이 문서는 Pandas를 활용한 데이터 정제, 변형, 구조 변경, 병합 및 상관 분석을 포괄적으로

데이터를 다루는 분야는 크게 세 가지로 나눌 수 있으며, 각 역할과 목표가 다릅니다.정의: 대규모 데이터에서 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내어 실용적인 지식으로 변환하는 과정.중요성: 기업의 전략적 의사결정, 운영 효율성 향상, 새로운 비즈니스 기회 창출에 기여.CRISP

이 실습은 혜성이 지나간 자리에 남은 유성체와 지구 공전 궤도가 만날 때 발생하는 유성우(Meteor Showers)를 언제, 어디서 가장 잘 관측할 수 있는지 예측하는 모델을 만드는 과정입니다.목표: 사용자가 입력한 도시(City)를 기준으로, 관측 가능한 유성우와

데이터 시각화란 방대한 양의 데이터를 차트, 그래프, 지도 등 시각적인 요소로 변환하여 표현하는 것입니다. 인간의 뇌는 텍스트보다 이미지를 훨씬 빠르게 처리하므로, 복잡한 데이터 속에서 패턴, 추세, 이상징후를 파악하는 데 필수적입니다.빠른 의사결정: 데이터의 의미를