반응형 data-lake3 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. 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. 이전 1 다음 반응형