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How Data Science is Used in Finance with Python 데이터 과학은 금융을 포함한 많은 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 지닌 빠르게 성장하는 분야입니다. 금융산업은 금융거래, 주가, 시장동향 등 방대한 양의 데이터를 다룬다. 이 데이터에 데이터 과학 기술을 적용함으로써 금융 기관은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 과학을 위한 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python을 사용하여 금융에서 데이터 과학이 어떻게 사용되는지 살펴봅니다. Getting Started Python을 사용하여 금융에서 데이터 과학이 어떻게 사용되는지 구체적으로 살펴보기 전에 먼저 금융에서 데이터 과학의 중요성에 대해 논의해 봅시다. 데이터 과학은 금융 기관이 금융 데이터의 패턴과 추세를 식별하여 투자 결정, 위.. 2023. 1. 25.
How to use Python for data visualization in real-world projects Python으로 대화형 대시보드를 만드는 것은 명확하고 매력적인 방식으로 데이터를 탐색, 시각화 및 전달하는 좋은 방법입니다. 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어 등 관계없이 대화형 대시보드를 만들 수 있으면 데이터를 더 잘 이해하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 대화형 시각화를 만드는 가장 강력한 도구 중 하나는 Plotly에서 개발한 Dash라는 라이브러리입니다. Dash를 통해 사용자는 데이터를 표시하고, 시각화를 생성하고, 사용자가 실시간으로 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있는 대화형 웹 기반 대시보드를 만들 수 있습니다. Dash를 시작하려면 먼저 Dash와 종속 항목인 Plotly 및 Flask를 설치해야 합니다. 터미널에서 다.. 2023. 1. 25.
Tips and Tricks for Data Visualization in Python 데이터 시각화는 크고 복잡한 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 되므로 데이터 분석의 필수 부분입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 효과적인 데이터 시각화를 만들기 위한 몇 가지 팁과 요령을 살펴봅니다. 1. Choose the Right Plot 데이터 시각화와 관련하여 선택할 수 있는 다양한 유형의 플롯이 있습니다. 각 플롯에는 고유한 강점과 약점이 있으며 데이터와 목표에 적합한 것을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어 산점도는 두 변수 간의 관계를 시각화하는 데 유용하고 막대 차트는 다른 그룹의 값을 비교하는 데 더 좋습니다. 2. Keep it Simple 데이터 시각화의 가장 중요한 원칙 중 하나는 단순성을 유지하는 것입니다. 복잡한 시각화는 해석하기 어려울 수 있으며 청중을 오도할 수.. 2023. 1. 25.
The importance of data visualization in data analysis The Importance of Data Visualization in Data Analysis 데이터 분석과 관련하여 고려해야 할 가장 중요한 사항 중 하나는 결과를 효과적으로 전달하는 방법입니다. 데이터 시각화는 이를 달성하기 위한 데이터 분석가의 툴킷에서 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 첫째, 복잡한 정보를 쉽게 전달할 수 있습니다. 잘 디자인된 시각화는 많은 정보를 명확하고 간결한 방식으로 전달할 수 있으므로 다른 사람들이 분석의 주요 통찰력과 결과를 쉽게 이해할 수 있습니다. 이는 데이터 분석에 대한 강력한 배경 지식이 없는 이해 관계자와 작업할 때 특히 중요합니다. 둘째, 데이터 시각화는 원시 데이터를 보면 즉시 명확하지 않을 수 있는 패턴과 추세를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이.. 2023. 1. 25.
How to use Python for data pipeline management Introduction 데이터 파이프라인 관리는 데이터 처리의 다양한 단계를 통해 데이터가 원활하고 효율적으로 흐르도록 보장하므로 데이터 엔지니어링의 중요한 측면입니다. 풍부한 라이브러리 및 프레임워크 에코시스템을 갖춘 Python은 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 탁월한 선택입니다. 이 기사에서는 데이터 파이프라인 관리에 Python을 사용하기 위한 몇 가지 모범 사례와 도구를 살펴봅니다. Data pipeline management with Python Python을 사용하여 데이터 파이프라인을 관리하는 방법에는 여러 가지가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다. 수동 스크립팅 : 이 접근 방식에는 데이터 파이프라인의 각 단계를 처리하는 자체 스크립트.. 2023. 1. 25.
How to use Python for data lake management Introduction 데이터 레이크는 대규모 데이터 세트를 저장, 관리 및 분석하는 데 점점 더 많이 사용되는 방법이 되었습니다. 이를 통해 조직은 사전 처리 또는 스키마 정의 없이 원시 형식으로 데이터를 저장할 수 있으므로 다양한 소스의 데이터를 쉽게 저장하고 분석할 수 있습니다. Python은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 광범위한 라이브러리 및 프레임워크를 제공하므로 데이터 레이크 작업을 위한 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 데이터 레이크 관리에 Python을 사용하는 방법을 살펴봅니다. Python에서 데이터 레이크 관리에 사용할 수 있는 다양한 라이브러리 및 프레임워크에 대해 논의하고 이를 사용하여 처음부터 데이터 레이크를 생성하는 방법의 예를 제공합니다. Settin.. 2023. 1. 25.
How to Use Python for Data Warehousing 데이터 웨어하우징은 중앙 위치에서 대량의 데이터를 수집, 저장 및 관리하는 프로세스입니다. 이 데이터는 종종 비즈니스 인텔리전스, 보고 및 분석에 사용됩니다. Python은 방대한 라이브러리 및 프레임워크 생태계 덕분에 데이터 웨어하우징을 위한 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 데이터 웨어하우징에 Python을 사용할 수 있는 다양한 방법을 살펴봅니다. Extract, Transform, Load (ETL) 데이터 웨어하우징의 첫 번째 단계는 데이터베이스, API 및 플랫 파일과 같은 다양한 소스에서 데이터를 추출하는 것입니다. Python에는 PostgreSQL용 psycopg2, MySQL용 mysql-connector-python 및 SQL Server용 pyodbc와 같은 다양한 데이터 소스에 연.. 2023. 1. 25.
How to use Python for big data processing Introduction 빅데이터 처리는 데이터 엔지니어링의 중요한 측면이며 최근 몇 년 동안 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다. Python은 빅 데이터 처리에 사용할 수 있는 다재다능하고 강력한 프로그래밍 언어입니다. 이 기사에서는 사용 가능한 최고의 라이브러리 및 프레임워크를 포함하여 Python을 빅 데이터 처리에 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보겠습니다. Data Processing with Python Python은 많은 수의 라이브러리와 프레임워크로 인해 빅 데이터 처리에 탁월한 선택입니다. 가장 인기 있는 라이브러리로는 PySpark, Dask 및 pandas가 있습니다. 이러한 각 라이브러리에는 고유한 강점과 약점이 있으며 귀하의 필요에 가장 적합한 라이브러리는 .. 2023. 1. 25.
Advanced data engineering with Python Introduction 데이터 엔지니어링은 데이터 과학 워크플로의 필수 부분이며 특히 크고 복잡한 데이터 세트로 작업할 때 어려울 수 있습니다. Python은 데이터 엔지니어링을 위한 강력한 도구이며 프로세스를 보다 쉽게 ​​관리할 수 있는 광범위한 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 데이터 엔지니어링을 위한 고급 기술을 살펴봅니다. Data Cleaning and Transformation 데이터 엔지니어링에서 가장 중요한 단계 중 하나는 분석할 수 있도록 데이터를 정리하고 변환하는 것입니다. Python은 Pandas 및 Numpy와 같은 이러한 목적을 위한 여러 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 데이터 필터링, 정렬 및 집계와 같은 작업을 .. 2023. 1. 25.
Data Engineering with Python for Beginners 데이터 엔지니어링은 분석을 위해 원시 데이터를 준비하고 변환하는 프로세스입니다. 이는 데이터 과학 프로세스의 중요한 단계이며 Python은 데이터 엔지니어링을 쉽게 수행할 수 있도록 하는 여러 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 이 기사에서는 초보자를 위해 Python을 사용한 데이터 엔지니어링을 살펴봅니다. Introduction 데이터 엔지니어링은 분석을 위해 원시 데이터를 준비, 정리 및 변환하는 프로세스입니다. 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 데이터 과학 프로세스에서 중요한 단계입니다. 데이터 엔지니어링은 복잡한 프로세스이며 원하는 결과를 얻기 위해 다양한 라이브러리와 기술의 조합이 필요할 수 있습니다. 따라서 데이터와 해결하려는 문제를 잘 이해하고 다양한 데이터 엔지니어링 기술과 라이.. 2023. 1. 25.
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