반응형 data-science4 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. 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