데이터 사이언스 - DEEPLINK CORE Lab

결측값 처리의 모든 것: MCAR, MAR, MNAR 차이와 실제 처리 전략

데이터 분석을 하다 보면 피할 수 없는 문제가 하나 있습니다. 바로 결측값(Missing Values)입니다. 모델 학습 전에 데이터를 어떻게 정제하느냐가 결과에

인공지능(AI)은 더 이상 전문가만의 전유물이 아닙니다. 요즘은 비전공자도, 학생도, 직장인도 AI 기술을 배우고 실무에 활용하는 시대예요. 그래서 많은 분들이 이런

데이터 사이언스와 인공지능(AI)을 공부하면서 절대 빠질 수 없는 개념 중 하나가 바로 베이즈 정리(Bayes’ Theorem)이다. 이 베이즈 정리는 새로운 사건이

중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)는 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 핵심 이론이다.“모집단의 분포가 무엇이든 간에, 표본의 평균은 정규 분포를

데이터 정규화(Data Normalization)는 머신러닝 모델을 개발할 때 거의 필수적으로 사용되는 전처리 작업이다. 데이터의 크기(스케일)가 서로 다르면, 일부 변수의 영향력이 과도하게

데이터 사이언스와 머신러닝에서 SQL은 필수적인 도구이다. 대용량 데이터 처리, 데이터 분석, 모델 학습을 위한 데이터 추출에 SQL이 어떻게 활용되는지 기본

데이터가 정규 분포를 따른다는 가정은 데이터 사이언스와 통계학에서 매우 중요한 역할을 하며, 정규 분포의 이해는 분석의 정확도와 신뢰성을 높이는 데

통계적 검정에서 데이터 분석과 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있는 통계학에서 매우 중요한 개념인 ‘p-값(p-value)‘에 대해 알아보도록 하자. p-값의 정의와

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

오늘은 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 개념인 ‘귀무 가설(Null Hypothesis)’과 ‘대립 가설(Alternative Hypothesis)’에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 가설은 실험적