데이터사이언스 - DEEPLINK CORE Lab

03/30/2025 Python 실습 / 데이터사이언스

이상치(outlier) 쉽게 찾고 처리하는 법 – 예제로 배우기

“이상치(Outlier)“는 데이터 분석에서 자주 마주하게 되는 중요한 요소이다.이는 다른 데이터 포인트들과 현저히 다른 값을 가지는 관측값으로, 데이터 수집 과정의 오류일

03/30/2025 Python 실습 / 데이터사이언스

평균·중앙값·모드 차이 쉽게 이해하기 (예제 포함)

데이터 분석에서 ‘중심 경향성’을 이해하는 것은 필수이다.평균(Mean), 중앙값(Median), 모드(Mode)는 데이터를 요약하고 해석할 때 가장 기본이 되는 개념으로, 각각 다른 방식으로

03/13/2025 Python 실습 / 데이터사이언스

탐색 알고리즘 완벽 가이드: 기본부터 고급 알고리즘까지

인공지능과 컴퓨터 사이언스 분야에서 탐색 알고리즘은 문제를 해결하거나 데이터를 효율적으로 찾기 위해 필수적으로 사용된다. 탐색 알고리즘은 그래프, 트리, 배열 등

03/10/2025 데이터사이언스

데이터 사이언스에서 사용하는 데이터 축소: 주요 알고리즘 정리

데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.

12/31/2024 Python 실습 / 데이터사이언스

Principal Component Analysis (PCA): Understanding Data Reduction Algorithms with Python Implementation

In data science and machine learning, dealing with high-dimensional data is crucial for problem-solving. However, as the dimensionality increases, the

11/19/2024 Python 실습 / 데이터사이언스

t-SNE: 데이터 시각화를 위한 강력한 차원 축소 알고리즘과 Python 구현

데이터 사이언스과 머신러닝에서 고차원 데이터는 매우 일반적이다. 하지만 고차원 데이터를 분석하고 시각화하는 것은 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 t-SNE(t-Distributed Stochastic

11/08/2024 Python 실습 / 데이터사이언스

선형 판별 분석(LDA): 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현

데이터 사이언스와 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear

11/07/2024 Python 실습 / 데이터사이언스

주성분 분석(PCA) 완벽 활용 가이드: 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현

데이터 사이언스와 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.

10/16/2024 Python 실습 / 데이터사이언스

다익스트라(Dijkstra) 탐색 알고리즘: 이론부터 Python 구현까지 완벽 가이드

다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s Algorithm)은 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 네트워크 라우팅, 지도

10/12/2024 Python 실습 / 데이터사이언스

A Complete Guide to Breadth-First Search (BFS): From Theory to Python Implementation

Breadth-First Search (BFS) is a popular search algorithm widely used in graph or tree data structures. BFS explores all the