반응형 data-engineering8 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 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. 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. Tips and Tricks for Data Engineering in Python 데이터 엔지니어링은 데이터 과학 프로세스의 중요한 단계이며 Python은 데이터 엔지니어링을 쉽게 수행할 수 있도록 하는 여러 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 이 기사에서는 Python의 데이터 엔지니어링에 대한 몇 가지 팁과 요령을 살펴봅니다. Data Cleaning 데이터 정리는 데이터의 오류, 불일치 및 이상값을 식별하고 제거하는 프로세스입니다. 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 데이터 엔지니어링 프로세스에서 중요한 단계입니다. 다음은 Python에서 데이터 정리를 위한 몇 가지 팁입니다. dropna() 및 fillna()와 같은 데이터 조작을 위한 다양한 기능을 제공하므로 데이터 정리에 Pandas 라이브러리를 사용하십시오. 평균 및 표준 편차와 같은 데이터에 대한 수학적 연산에 .. 2023. 1. 25. Advanced Data Analysis with Python Python은 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며 광범위한 라이브러리 및 프레임워크가 있어 데이터 작업 및 분석에 이상적인 선택입니다. Python 및 데이터 분석에 더 능숙해짐에 따라 분석을 다음 단계로 끌어올리기 위해 고급 기술과 도구를 탐색하고 싶을 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 데이터 분석을 위한 몇 가지 고급 기술과 도구를 살펴봅니다. Advanced Data Manipulation 데이터 조작은 데이터 분석에서 중요한 단계이며 누락된 값 처리, 이상치 처리, 데이터 변환과 같은 작업을 포함합니다. Python의 고급 데이터 조작 기술에는 문자열 조작을 위한 정규식 사용, apply()데이터 변환을 위한 함수 사용, groupby()데이터 집계를 위한 함수 사용이 포함됩니다... 2023. 1. 25. The Best Python Libraries for Data Engineering 데이터 엔지니어링은 데이터 과학 워크플로에서 중요한 단계입니다. 데이터의 품질과 형식이 분석에서 얻은 정확성과 통찰력에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 광범위한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 데이터 엔지니어링을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 데이터 엔지니어링을 위한 최고의 Python 라이브러리를 탐색하고 주요 기능과 사용 사례를 소개합니다. Pandas Pandas는 Python에서 데이터 엔지니어링을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. 스프레드시트와 유사한 DataFrame 개체를 제공하며 표 형식으로 데이터를 사용할 수 있습니다. Pandas를 사용하면 데이터를 쉽게 로드, 조작 및 분석할 수 있습니다. 또한 누락된 값 채우기, 데이터 병합 및 재구성, 중복 처.. 2023. 1. 25. How to Use Python for Data Engineering in Real-World Projects 데이터 엔지니어링은 데이터 과학 워크플로에서 중요한 단계입니다. 데이터의 품질과 형식이 분석에서 얻은 정확성과 통찰력에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 다양한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 실제 프로젝트의 데이터 엔지니어링에 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 실제 프로젝트에서 데이터 엔지니어링에 Python을 사용하는 방법을 살펴보고 몇 가지 모범 사례와 일반적인 사용 사례를 소개합니다. Getting Started 실제 프로젝트에서 데이터 엔지니어링을 위해 Python을 사용하는 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 엔지니어링의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 데이터 엔지니어링은 분석을 위해 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 프로세스입니다. 여기에는 데이터 정리, 데이터 변환 및 데.. 2023. 1. 25. Introduction to Data Engineering with Python 데이터 엔지니어링은 분석을 위해 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 프로세스입니다. 데이터의 품질과 형식이 분석에서 얻은 정확성과 통찰력에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 데이터 과학 워크플로에서 중요한 단계입니다. 광범위한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 데이터 엔지니어링을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 데이터 엔지니어링의 기본 사항을 살펴보고 데이터 엔지니어링 및 빅 데이터를 위한 몇 가지 인기 있는 라이브러리를 소개합니다. Getting Started Python을 사용한 데이터 엔지니어링의 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 엔지니어링의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 데이터 엔지니어링은 분석을 위해 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 프로세스입니다. 여기에는.. 2023. 1. 25. 이전 1 다음 반응형