DataVisualization - 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

03/10/2025 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

12/20/2024 Python 실습 / 엔지니어링

Streamlit과 데이터베이스 완벽 통합 가이드: SQLite로 CRUD 앱 만들기

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

12/11/2024 Python 실습 / 엔지니어링

Streamlit과 외부 API 연동하기: 코드로 배우는 API연동 대시보드 제작

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

12/10/2024 Python 실습 / 엔지니어링

Streamlit 실시간 데이터 시각화하기: 동작 원리와 코드

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

12/05/2024 Python 실습 / 엔지니어링

Streamlit 상태 관리 완벽 가이드: Session State 활용법과 실습 예제

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

12/01/2024 Python 실습 / 엔지니어링

Streamlit: 데이터 기반 애플리케이션 개발을 위한 간단한 Python 라이브러리

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

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

11/07/2024 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.