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
Python을 사용한 AWS Lambda 함수 예제
2025년이 가까워지는 지금, REST API는 여전히 많은 시스템에서 인프라의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 그러나 기술의 발전과 함께 REST API는 새로운 도전 과제와 발전 방향에 직면하고 있습니다. 본 포스트에서는 2025년의 REST API가 나아갈 방향과 그에 따른 도전 과제를 살펴보겠습니다. ## 발전 방향 ### 1. GraphQL과의
CSV 파일을 메모리에 로드하는 대신, 청크 단위로 처리하기
파이썬은 데이터 과학과 백엔드 개발에서 널리 사용되는 언어입니다. 그러나 대규모 데이터를 처리할 때 메모리 관리 문제가 발생할 수 있습니다. 이번 글에서는 파이썬으로 대규모 데이터를 처리할 때 직면하는 메모리 관리 문제와 이를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다. ### 대규모 데이터 처리의 도전 대규모 데이터는 일반적으로 메모리의 한계를 초과할 수 있습니다
Python으로 비동기 서버 구축 시 마주한 성능 문제와 해결 방안
비동기 서버는 높은 동시 요청 처리 능력을 요구하며, Python의 `asyncio` 라이브러리를 활용하여 이러한 서버를 구축할 수 있습니다. 그러나 비동기 프로그래밍 특성상 성능 문제를 마주할 수 있으며, 이를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 고려해야 합니다. 이번 포스팅에서는 Python으로 비동기 서버를 구축하면서 경험한 성능 문제와 그 해결 방안을 공
딕셔너리를 사용하여 데이터프레임 생성
데이터 분석의 과정에서 데이터 전처리는 필수적인 단계입니다. 전처리를 통해 데이터의 품질을 높이고, 이후 분석 결과의 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 오늘은 이러한 데이터 전처리를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주는 `Polars` 라이브러리를 소개하겠습니다. `Polars`는 Rust로 작성된 고성능 데이터 프레임 라이브러리로, Python, R,
한국인을 위한 스킬 모음집, k-skill로 생활을 스마트하게!
오늘날 우리는 다양한 일상 업무를 더 효율적으로 처리하기 위해 다양한 도구와 서비스를 사용하고 있습니다. 그러나 이러한 서비스들이 각각 따로 존재하다 보니, 원하는 정보를 얻기 위해 여러 번의 클릭과 검색이 필요합니다. 그럴 때 k-skill이 여러분의 문제를 해결해줄 수 있습니다. 이 프로젝트는 한국인을 위한 다양한 스킬을 모아놓은 툴킷으로, SRT 예매
Python 버전 관리의 혁신, pyenv의 모든 것을 알아보자
개발자에게 Python은 필수적인 언어 중 하나입니다. 하지만 Python의 다양한 버전 문제는 종종 혼란을 초래하곤 하죠. 특히, 여러 프로젝트에서 서로 다른 버전을 요구할 때 그 불편함은 더욱 커집니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 도구가 바로 **pyenv**입니다. 이번 글에서는 pyenv가 무엇인지, 어떻게 설치하고 사용하는지, 그리고 실무
여러 버전의 파이썬을 간편하게 관리하는 방법
개발자라면 다양한 파이썬 버전을 사용할 일이 많습니다. 특히 프로젝트의 필요에 따라 서로 다른 파이썬 버전을 요구할 때가 많죠. 이럴 때 유용한 도구가 바로 `pyenv`입니다. `pyenv`는 여러 파이썬 버전을 쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 도구로, 최근 GitHub에서 44,865개의 스타를 기록하며 많은 개발자들에게 주목받고 있습니다. 이번 포스트
Ubuntu 기준
백엔드에서의 성능을 극대화하기 위해 캐싱은 필수적인 요소입니다. 특히 Redis는 오픈 소스 인메모리 데이터 구조 저장소로, 높은 성능과 다양한 데이터 구조를 지원하여 많은 백엔드 개발자들이 선호합니다. 이번 글에서는 Python으로 Redis를 활용하여 캐싱을 구현하는 방법과 성능 개선 기법에 대해 알아보겠습니다. ## Redis 설치 및 설정 Red
Python에서 SAGA 패턴의 예시 코드
2025년 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 관리는 점점 더 복잡해지고 있으며, 이는 다양한 기술 스택과 패턴의 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 이번 글에서는 2025년의 최신 트렌드와 데이터 관리의 방향성을 살펴보고, 이를 API 설계와 어떻게 연결 지을 수 있는지 구체적으로 논의해보겠습니다. ## 마이크로서비스 아키텍처의 데이터 관리 트렌드 ###
예제 데이터프레임 생성
데이터 분석에서 데이터 전처리는 필수적인 과정입니다. 데이터가 아무리 많고 복잡하더라도, 올바른 전처리 없이는 의미 있는 인사이트를 도출하기 어렵습니다. 이번 포스팅에서는 Pandas 라이브러리를 활용한 데이터 전처리 과정에서 마주했던 진짜 난관과 이를 극복한 경험담을 공유하고자 합니다. ### 1. 결측치 처리의 어려움 데이터셋에서 결측치는 가장 흔하
임시로 데이터를 저장할 리스트
백엔드 개발 일지: Python과 Node.js로 구현한 실시간 데이터 처리 경험담 안녕하세요, 오늘은 Python과 Node.js를 활용해 실시간 데이터 처리 시스템을 구축한 경험담을 공유하고자 합니다. 실시간 데이터 처리란 여러 소스에서 발생하는 데이터를 즉각적으로 수집하고 처리해 사용자에게 결과를 보여주는 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 IoT