Data Science - DEEPLINK CORE Lab

04/04/2025 데이터사이언스

통계와 데이터 분석을 위한 [모집단]과 [표본]의 차이

모집단 (Population) 정의 모집단은 관심의 대상이 되는 전체 집단을 의미한다. 이는 연구하고자 하는 특정 집단의 모든 구성원 또는 사건들을 포함한다.

03/31/2025 데이터사이언스

표준편차 vs 분산 차이 완벽 정리 (데이터 분석 핵심 개념)

표준편차 (Standard Deviation) ✅ 정의 🧮 수학적 표현: 📌 표준편차가 알려주는 것 분산 (Variance) ✅ 정의 🧮 수학적 표현: 📌

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

03/21/2025 SQL

Mastering Intermediate SQL for Data Anaylsis: JOINs, Aggregations, and Subqueries

In data science and machine learning, SQL isn’t just a helpful tool—it’s a foundational skill. Whether you’re building recommendation systems,

03/20/2025 SQL

Beginner’s Guide to SQL for Data Analysis and Machine Learning

SQL is more than just a database query language—it plays a critical role in almost every step of the data

02/20/2025 Python 실습 / 엔지니어링

A Complete Guide to Integrating Streamlit with Databases: Building a CRUD App with SQLite

When building data-driven applications, databases are an essential component. Streamlit allows you to develop web applications with minimal code while

01/30/2025 SQL

SQL 초급 입문 – 데이터 분석과 머신러닝을 위한 필수 SQL 기초

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

06/29/2024 Python 실습 / 엔지니어링

[Python Code Example] National Weather Service(NWS) API, 스케쥴러을 사용하여 시간별 날씨 예측, 실측 데이터를 확보하는 Python 예제 코드

이번 포스트에서는 National Weather Service(NWS) API를 사용하여 미래의 시간별로 예측 되는 예보 데이터를 받아오는 방법과 스케쥴링을 통해 실제 날씨 측정

06/16/2024 Python 실습

How to split your dataset? train_test_split, KFold, StratifiedKFold

Splitting the dataset is one of the crucial steps in training machine learning models. It helps in preventing overfitting to

06/14/2024 Python 실습 / 머신러닝 / 생성형 AI

Retrieval-Augmented Generation (RAG): An Introduction to Powerful Knowledge-Based Response Generation with AI

In the modern landscape of artificial intelligence (AI), models continuously evolve to provide accurate and comprehensive answers to user queries.