데이터분석 - DEEPLINK CORE Lab

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.

AI 및 데이터 분석 프로젝트에서 SQL 최적화는 필수적인 기술이다.이번 포스트에서는 대용량 데이터 처리, 인덱스 최적화, 실행 계획 분석, 데이터 웨어하우스

머신러닝과 데이터 분석에서 SQL은 필수적인 도구이다.이번 포스트에서는 JOIN, 집계 함수, 서브쿼리를 사용하여 더욱 복잡한 데이터 분석을 수행하는 방법을 데이터 사이언스

데이터 기반 애플리케이션을 구축할 때 데이터베이스는 필수적인 요소이다. Streamlit은 간단한 코드만으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있을 뿐 아니라, SQLite와 같은

ChatGPT Pro는 OpenAI가 새롭게 선보인 프리미엄 서비스로, 연구자, 개발자, 데이터 과학자 등 전문 사용자들을 위해 설계된 고급 인공지능 모델을 제공하는

Streamlit은 데이터를 기반으로 한 애플리케이션 개발에 적합하며, 외부 API와의 통합은 Streamlit의 활용도를 한층 높여준다. 이번 포스트에서는 외부 API를 Streamlit과 연동하여

실시간 데이터 시각화는 데이터 분석 애플리케이션에서 매우 유용한 기능이다.Streamlit 실시간 데이터 시각화 방법을 사용하면 Python 기반으로 손쉽게 실시간 대시보드를 구축할

Streamlit은 Python을 사용하여 데이터 기반 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 개발할 수 있는 오픈 소스 라이브러리이다. 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어들이 데이터

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

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