반응형 predictive-modeling3 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. 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. Predictive Modeling with Python 예측 모델링은 데이터 분석 및 기계 학습의 핵심 구성 요소입니다. 여기에는 과거 데이터를 사용하여 미래 사건에 대한 예측을 할 수 있는 모델을 교육하는 것이 포함됩니다. Python은 다양한 알고리즘을 쉽게 구현하고 예측 모델을 구축할 수 있는 광범위한 라이브러리와 프레임워크를 갖춘 예측 모델링을 위한 강력한 언어입니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 예측 모델링의 기본 사항을 살펴보고 예측 모델 구축을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 및 프레임워크를 소개합니다. Types of Predictive Models 다양한 유형의 예측 모델이 있으며 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 가장 일반적인 유형의 예측 모델은 다음과 같습니다. 선형 회귀: 주택 가격과 같은 연속적인 가치를 예측하는 데 사용할 .. 2023. 1. 25. 이전 1 다음 반응형