본문 바로가기

반응형

전체 글

(311)
인공지능과 데이터 분석: 초보자 학습 방법 인공지능과 데이터 분석: 시작하기🌟 **인공지능(AI)**과 데이터 분석은 현대 사회의 필수 기술로 자리 잡았습니다.기업은 데이터를 기반으로 전략을 세우고, AI를 활용해 더 스마트한 의사결정을 내리고 있습니다.여러분도 이 기술들을 배워 직접 프로젝트를 구현하거나 새로운 비즈니스 아이디어를 발전시킬 수 있습니다.이번 글에서는 AI와 데이터 분석의 기본 개념,실질적인 사용 사례, 그리고**입문자들을 위한 학습 가이드**를 소개합니다.  1. 인공지능과 데이터 분석의 차이인공지능(AI)이란? 🤖AI는 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 사고하며 문제 해결을 할 수 있도록 만드는 기술입니다.이를 통해 자연어 처리, 이미지 인식,**예측 모델 생성**과 같은 다양한 작업이 가능합니다.예시: 챗봇, 음성 인식 시스템,..
단일 테이블 생성 실습 문제와 정답 실습 문제와 정답문제 1: 뉴스 기사 테이블 만들기상황: 뉴스 웹사이트에서 각 기사 정보를 관리하기 위한 news_article 테이블을 설계하세요. 제목, 내용, 작성 날짜 등의 정보만 필요합니다.테이블 구조:article_id: 기사 고유 ID (정수형)title: 기사 제목 (문자열, 최대 100자)content: 기사 내용 (긴 문자열)published_date: 작성 날짜 (날짜)정답:CREATE TABLE news_article ( article_id INT PRIMARY KEY, title VARCHAR(100), content TEXT, published_date DATE);문제 2: 날씨 기록 테이블 만들기상황: 기상청에서 각 지역의 일일 날씨 정보를 기록하기 위해 ..
NFL, Chain Gang 대신 새로운 기술로 라인 측정 계획 미식축구계의 거인, NFL이 이제 혁신적인 기술로 도약합니다. 여러 세대에 걸쳐 사용된 전통적인 체인 시스템을 대체할 최신 기술을 도입할 준비를 하고 있습니다. 이 새로운 조치는 현대 기술을 활용하여 경기의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.기존의 체인 시스템: 오랜 전통의 종말NFL 팬들에게는 익숙한 광경이 있습니다. 체인으로 연결된 두 개의 폴이 경기장 위에서 이동하면서 각 팀의 전진을 측정합니다. 이 시스템은 많은 추억을 안겨주었지만, 동시에 여러 문제점도 내포하고 있습니다. 체인 시스템의 불편함과 비효율성은 기술 발전의 필요성을 야기했습니다.체인 시스템의 문제점은 다음과 같습니다:정확성 부족: 수동 방식으로 인해 인간의 실수가 발생할 가능성이 큽니다.시간 소모: 체인을 이동시키는 ..
클라우드기술로 재구성된 환자중심 건강케어 시스템 개요현대 사회에서 클라우드 기술은 다양한 산업에 걸쳐 그 중요성을 높이고 있습니다. 특히, 의료 서비스 분야에서는 클라우드 기술이 환자 중심의 건강케어 시스템을 향상시키는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. 이 블로그 게시물은 AWS와 같은 클라우드 기술이 어떻게 의료 서비스를 혁신하고 있는지에 대해 탐구합니다.클라우드 기술이 의료 서비스에 미치는 영향데이터 관리 및 분석의료 데이터 관리와 분석은 클라우드 기술을 통해 크게 향상되었습니다. 대용량 데이터 저장과 실시간 분석은 클라우드 기술이 제공하는 주요 장점 중 하나입니다. 이를 통해 의료 기관은 환자 데이터를 더 효과적으로 관리하고, 종합적인 의료 제공을 실현할 수 있습니다.대용량 데이터의 안정적 저장실시간 접근 가능성데이터 보안 강화분산 처리 및 협..
데이터 프레임의 정보 요약하기 : value_counts() 데이터 프레임의 정보 요약하기데이터 분석에서 데이터 프레임의 정보를 요약하는 것은 데이터의 구조와 내용을 이해하는 데 중요한 단계입니다. 판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하면 데이터 프레임의 다양한 정보를 쉽게 요약할 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 프레임의 정보를 요약하는 방법에 대해 알아보겠습니다.데이터 프레임 생성우선 예제 데이터를 사용하여 데이터 프레임을 생성해보겠습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}d..
데이터 프레임의 기초 통계 계산: 평균,중앙값,최대,최소,표준편차,분산,사분위수 데이터 프레임의 기초 통계 계산데이터 분석에서 데이터의 기초 통계량을 파악하는 것은 매우 중요한 단계입니다. 판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하면 데이터 프레임에서 다양한 기초 통계량을 쉽게 계산할 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 프레임의 기초 통계 계산 방법에 대해 알아보겠습니다.데이터 프레임 생성우선 예제 데이터를 사용하여 데이터 프레임을 생성해보겠습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}df = pd.Data..
데이터프레임 기본 조작 : 행선택, 열선택, 인덱싱, 슬라이싱 데이터 프레임 기본 조작데이터 분석에서 판다스(Pandas) 라이브러리는 매우 유용한 도구입니다. 이번 글에서는 판다스를 사용하여 데이터 프레임을 기본적으로 조작하는 방법에 대해 다룹니다. 데이터 프레임의 행과 열을 선택하고, 인덱싱과 슬라이싱을 통해 데이터를 조작하는 방법을 알아보겠습니다.데이터 프레임의 기초 조작: 행, 열 선택하기판다스를 활용하여 데이터 프레임을 조작하는 기본적인 방법은 특정 행이나 열을 선택하는 것입니다. 이를 통해 필요한 데이터를 추출하고 분석할 수 있습니다.데이터 프레임 생성우선 예제 데이터를 사용하여 데이터 프레임을 생성해보겠습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Da..
데이터 전처리 기법: 결측치(NaN) 처리와 이상치(Outlier) 탐지 데이터 전처리 기법: 결측치 처리와 이상치 탐지데이터 분석에서 데이터 전처리는 매우 중요한 단계입니다. 데이터가 깨끗하고 일관성 있어야 모델의 성능을 높일 수 있습니다. 이번 블로그에서는 데이터 전처리의 주요 기법 중 하나인 결측치 처리와 이상치 탐지에 대해 다루고, 파이썬 코드 예제를 통해 실제 데이터를 처리하는 방법을 소개합니다.1. 결측치 처리결측치(missing values)는 데이터셋에서 값이 누락된 상태를 말합니다. 결측치는 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 이를 처리하지 않으면 분석 결과에 악영향을 미칠 수 있습니다.결측치 확인우선 결측치를 확인하는 방법을 알아봅시다. pandas 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 생성하고 결측치를 확인할 수 있습니다.import pandas as pd#..

반응형