728x90 반응형 데이터분석4 [Python]파이썬으로 데이터 요리하기: Pandas 라이브러리 정복! 📊 안녕하세요, 데이터 과학자를 꿈꾸는 여러분! 지난 시간에는 파이썬의 기본기를 탄탄하게 다지는 시간을 가졌습니다. 오늘은 파이썬의 강력한 날개, 라이브러리 활용의 첫 번째 시간으로 데이터 분석의 핵심 도구인 Pandas 라이브러리에 대해 쉽고 재미있게 알아보려고 합니다. 마치 숙련된 요리사가 다양한 재료를 능숙하게 다루듯, Pandas를 사용하면 복잡한 데이터도 원하는 대로 분석하고 가공할 수 있습니다. 자, 데이터 분석의 세계로 함께 떠나볼까요? 🚀🐼 라이브러리 활용 (1): 데이터 분석 (Pandas)Pandas는 파이썬에서 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위해 개발된 라이브러리입니다. Pandas는 강력한 데이터 구조와 다양한 데이터 분석 기능을 제공하여, 우리가 엑셀과 같은 스프레드시트 프.. 2025. 3. 31. [Golang]Go, 데이터 머신러닝 Go 언어는 뛰어난 성능과 병렬 처리 능력으로 인해 시스템 프로그래밍, 네트워크 프로그래밍 분야에서 각광받고 있지만, 데이터 과학 분야에서도 그 잠재력을 인정받고 있습니다. 특히 대용량 데이터 처리, 실시간 분석, 고성능 머신러닝 모델 구축 등 성능이 중요한 영역에서 Go는 강력한 대안이 될 수 있습니다. 본 게시글에서는 Go 언어를 활용하여 데이터를 분석하고 머신러닝 모델을 구축하는 실질적인 방법을 상세히 알아보고, 개발자들이 실제 프로젝트에 Go를 적용하는 데 도움이 될 수 있는 유용한 정보들을 제공하고자 합니다.1. Go를 이용한 효율적인 데이터 분석Go는 기본적으로 데이터 분석을 위한 풍부한 내장 라이브러리를 제공하지는 않습니다. 하지만, Go의 강력한 확장성과 활발한 오픈소스 커뮤니티 덕분에 데.. 2025. 2. 18. [DB]MySQL과 Oracle의 JSON🎉 현대 웹 및 모바일 애플리케이션 개발에서 JSON(JavaScript Object Notation)은 필수불가결한 데이터 포맷입니다. API 통신, 설정 파일, 로그 데이터 등 다양한 영역에서 JSON이 활용됨에 따라, 관계형 데이터베이스에서도 JSON 데이터를 효율적으로 처리하는 능력이 중요해졌습니다. 본 가이드에서는 MySQL과 Oracle에서 JSON 데이터를 어떻게 다루는지 비교 분석하고, 실제 개발 시나리오에 적용 가능한 예제를 통해 이해를 돕고자 합니다. 🚀1. JSON, 왜 쓰는 걸까요? (Why JSON?) 🔧 JSON(JavaScript Object Notation)은 사람이 읽고 쓰기 쉬우면서, 기계가 파싱하고 생성하기에도 용이한 데이터 교환 형식입니다. 가볍고 구조적인 텍스트 기반.. 2025. 1. 20. [DB]복잡한 문제를 푸는 SQL: JOIN과 서브쿼리 SQL은 단순한 데이터 조회를 넘어 복잡한 데이터 분석까지 가능하게 해주는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 SQL에서 가장 많이 사용되는 JOIN, 서브쿼리, UNION 연산자를 활용하여 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 🧩1. JOIN: 여러 테이블을 연결하기 🔗JOIN의 기본 개념JOIN은 여러 테이블에서 데이터를 결합하여 필요한 정보를 조회하는 데 사용됩니다.주요 JOIN 유형:INNER JOIN: 두 테이블에서 조건에 맞는 공통 데이터만 조회.LEFT JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 데이터와, 조건에 맞는 오른쪽 테이블의 데이터 조회.RIGHT JOIN: 오른쪽 테이블의 모든 데이터와, 조건에 맞는 왼쪽 테이블의 데이터 조회.FULL OUTER JOIN: 두 .. 2025. 1. 14. 이전 1 다음 728x90 반응형
