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1. 서론: 데이터 전처리의 중요성 데이터 과학에서 '데이터 전처리'는 분석이나 모델링 전에 수행되는 중요한 과정입니다. 이 과정에서 데이터는 분석을 위해 적합한 형태로 변환되며, 이는 결측치 처리와 피처 스케일링을 포함합니다. 이 포스트에서는 이 두 가지 중요한 데이터 전처리 기법에 대해 알아보겠습니다. 2. 결측치 처리 데이터에 결측치가 있으면 데이터 분석이나 머신러닝 모델링에 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 결측치 처리는 데이터 전처리의 중요한 부분입니다. 2-1. 결측치의 종류와 영향 결측치는 데이터가 완전하지 않은 상태를 의미합니다. 이는 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있으며, 데이터 품질에 큰 영향을 미칩니다. 이로 인해 분석 결과가 왜곡되거나, 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 2-2..

1. 데이터과학의 개념과 중요성 1-1. 데이터과학의 정의와 목표 데이터과학은 데이터를 수집, 분석, 해석하여 의사 결정에 활용하는 학문입니다. 데이터과학은 다양한 분야에서 활용되며, 비즈니스 전략 수립, 마케팅 분석, 의학 연구 등에 큰 영향을 미칩니다. 1-2. 데이터과학의 중요성과 적용 분야 데이터과학은 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 하며, 기업의 경쟁력 강화와 혁신을 도모합니다. 데이터과학은 금융, 건강 관리, 교육, 에너지 등 다양한 분야에서 적용되며, 고객 분석, 예측 모델링, 프로세스 최적화 등에 활용됩니다. 2. 데이터 분석 기초 2-1. 데이터 수집과 전처리 데이터 수집은 목적에 맞는 데이터를 확보하는 과정입니다. 데이터 전처리는 불완전하거나 오류가 있는 데이터를 정제하고 형식을 통..

1. 추천 시스템의 개요 1-1. 추천 시스템의 역할 추천 시스템은 사용자에게 관심 있는 아이템을 추천하는 기술입니다. 온라인 쇼핑, 음악 스트리밍, 영화 및 동영상 플랫폼 등 다양한 서비스에서 활용됩니다. 2. 추천 시스템의 원리 2-1. 콘텐츠 기반 필터링 콘텐츠 기반 필터링은 아이템의 특징과 사용자의 프로파일을 기반으로 추천을 생성하는 방식입니다. 아이템 간의 유사성을 계산하여 사용자의 선호도를 예측합니다. 2-2. 협업 필터링 협업 필터링은 사용자들의 행동 패턴을 분석하여 유사한 취향을 가진 사용자들끼리 아이템을 추천하는 방식입니다. 사용자-아이템 행렬을 구성하고 유사도를 계산하여 추천을 생성합니다. 2-3. 하이브리드 추천 시스템 하이브리드 추천 시스템은 다양한 추천 알고리즘을 결합하여 사용자에..

1. 데이터 과학 프로젝트 개요 1-1. 데이터 과학 프로젝트의 목적과 중요성 데이터 과학 프로젝트는 데이터를 활용하여 문제를 해결하거나 가치를 창출하는 프로젝트입니다. 데이터 과학은 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하며, 기업의 의사결정에 큰 영향을 미치고 있습니다. 1-2. 데이터 과학 프로젝트의 절차 데이터 과학 프로젝트를 수행할 때는 일정한 절차를 따라야 합니다. 주요 절차는 문제 정의, 데이터 수집 및 전처리, 모델 구축 및 학습, 결과 분석 및 시각화, 그리고 모델 평가와 배포입니다. 2. 데이터 과학 프로젝트 수행을 위한 주요 도구 2-1. 프로그래밍 언어 데이터 과학 프로젝트를 위해 주로 사용되는 프로그래밍 언어는 파이썬입니다. 파이썬은 다양한 라이브러리와 풍부한 생태계를 갖추고 있어 데..

데이터 과학은 인사이트를 얻고, 예측을 만들며, 효과적인 의사결정을 돕기 위해 데이터를 사용하는 학문입니다. 그러나 이런 과정은 복잡하고 다양한 단계를 포함합니다. 이 글에서는 데이터 과학 프로젝트의 전형적인 수행 과정과 이 과정에서 사용되는 주요 도구를 살펴보겠습니다. 1. 데이터 과학 프로젝트의 일반적인 수행 과정 1-1. 문제 이해와 목표 설정 데이터 과학 프로젝트는 문제를 이해하고 목표를 설정하는 것으로 시작합니다. 문제를 명확히 파악하고, 이를 해결하기 위해 어떤 데이터가 필요한지, 어떤 방법을 사용할 것인지를 결정합니다. 1-2. 데이터 수집 목표 설정 후에는 필요한 데이터를 수집합니다. 이는 웹 스크래핑, API 활용, 데이터베이스 조회 등 다양한 방법으로 이루어집니다. 2. 주요 도구 소개..