반응형 real-world-projects2 How to Use Python for Data Analysis in Real-World Projects 데이터 분석은 유용한 정보를 발견하고 결론을 제시하며 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링하는 프로세스입니다. 광범위한 강력한 라이브러리와 프레임워크를 갖춘 Python은 실제 프로젝트에서 데이터 분석을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 실제 프로젝트에서 데이터 분석을 위해 Python을 사용하는 방법을 살펴보고 몇 가지 모범 사례와 일반적인 사용 사례를 소개합니다. Getting Started 실제 프로젝트에서 데이터 분석을 위해 Python을 사용하는 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 분석의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 데이터 분석은 패턴과 통찰력을 발견하기 위해 데이터를 조사하는 프로세스입니다. 실제 프로젝트에서 데이터 분석은 종종 데이터 분석가, 데이.. 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. 이전 1 다음 반응형