주식 데이터 가져오기 (애플 주식 예제)
주식 시장은 여러 요인에 의해 영향을 받으며, 그 복잡함 때문에 많은 투자자와 데이터 과학자들이 이를 예측하기 위해 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이번 포스트에서는 간단한 주식 가격 예측 모델을 만드는 과정을 알아보겠습니다. Python과 같은 프로그래밍 언어를 활용해 기본적인 회귀 분석 모델을 구축할 것입니다. 먼저 필요한 라이브러리를 설치하고, 데
대량의 데이터 생성
Pandas는 Python에서 데이터 분석을 수행하는데 매우 강력한 라이브러리입니다. 데이터를 다루는 수많은 기능과 강력한 성능 덕분에 많은 데이터 과학자와 분석가들에게 사랑받고 있습니다. 이번 글에서는 Pandas의 내부 동작 원리와 함께 메모리 최적화 기법에 대해 탐구해보겠습니다. ## Pandas의 내부 동작 원리 Pandas는 데이터 프레임(Da
MovieLens 데이터셋 로드
주말 프로젝트로 만든 추천 시스템의 성공과 실패 경험기 데이터 과학과 머신러닝 분야에서는 추천 시스템이 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 여러 서비스에서 개인의 취향에 맞춘 콘텐츠를 제공하기 위해 추천 시스템을 활용하고 있기 때문에, 이를 직접 만들어보는 경험은 매우 유익합니다. 이번 포스트에서는 제가 주말 프로젝트로 만든 간단한 추천 시스템의 경험을
비주얼 워크플로우로 데이터 과학을 혁신하는 Apache Texera
데이터 과학의 세계는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 것은 기업과 연구자에게 필수적인 작업이지만, 이 과정에서 많은 시간과 자원이 소모됩니다. 특히, AI와 데이터 과학 툴을 사용하는 데 필요한 기술적 장벽은 많은 이들에게 도전 과제가 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 **Apache Texera**입니