머신러닝과 데이터 분석에서 SQL은 필수적인 도구이다.이번 포스트에서는 JOIN, 집계 함수, 서브쿼리를 사용하여 더욱 복잡한 데이터 분석을 수행하는 방법을 데이터 사이언스
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머신러닝과 데이터 분석에서 SQL은 필수적인 도구이다.이번 포스트에서는 JOIN, 집계 함수, 서브쿼리를 사용하여 더욱 복잡한 데이터 분석을 수행하는 방법을 데이터 사이언스
Continue reading데이터 과학과 머신러닝에서 SQL은 필수적인 도구이다. 대용량 데이터 처리, 데이터 분석, 모델 학습을 위한 데이터 추출에 SQL이 어떻게 활용되는지 기본
Continue readingPython 개발에서 종종 겪는 문제 중 하나는 프로젝트마다 요구되는 Python 버전이 다를 때 발생한다. 이럴 때 사용하는 도구가 바로 pyenv이다.
Continue readingPython 프로젝트를 진행하면서 가장 중요한 요소 중 하나는 팀원 간 동일한 개발 환경을 유지하는 것이다. 서로 다른 패키지 버전이나 Python
Continue readingIn data science and machine learning, dealing with high-dimensional data is crucial for problem-solving. However, as the dimensionality increases, the
Continue reading데이터 과학과 머신러닝에서 고차원 데이터는 매우 일반적이다. 하지만 고차원 데이터를 분석하고 시각화하는 것은 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 t-SNE(t-Distributed Stochastic
Continue reading데이터 과학과 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear
Continue reading데이터 과학과 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.
Continue reading데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.
Continue reading다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s Algorithm)은 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 네트워크 라우팅, 지도
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