반응형 data-manipulation4 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 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. Introduction to Data Analysis with Python 데이터 분석은 데이터를 기반으로 이해하고 의사 결정을 내리는 데 필수적인 부분입니다. 통찰력과 패턴을 발견하기 위해 데이터를 정리, 변환 및 모델링하는 작업이 포함됩니다. 광범위한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 데이터 분석을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 데이터 분석의 기본 사항을 살펴보고 데이터 분석을 위해 널리 사용되는 몇 가지 라이브러리를 소개합니다. Getting Started Python을 사용한 데이터 분석의 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 분석의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 데이터 분석은 데이터를 사용하여 통찰력을 얻고 결정을 내리는 과정입니다. 여기에는 데이터를 정리하고 변환하는 것은 물론 데이터를 모델링하고 시각화하여 패턴과 경향을 발.. 2023. 1. 25. 이전 1 다음 반응형