데이터시각화 - 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.

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

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 웹 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있는 도구이지만, 기본적으로 Stateless 구조이다.즉, 사용자가 값을 입력하거나 특정 동작(예: 버튼 클릭, 드롭다운 선택

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

“이상치(Outlier)”란 데이터 세트에서 다른 관찰값들과 크게 다른 값을 가진 관찰 결과를 말한다. 이상치는 데이터 수집, 측정 오류 또는 실제 변동성으로

“선형 회귀(Linear Regression)“와 “다중 회귀(Multiple Regression)“는 데이터 분석과 예측 모델링에서 널리 사용되는 두 가지 회귀 분석 방법이다. 이들의 주요 차이점은