[데이터_공예소]

쿠키(Cookie) 쿠키란 브라우저에 저장되는 정보를 말합니다. 브라우저는 사용자의 컴퓨터에 설치된 소프트웨어이므로 쿠키는 사용자가 갖고 있는 정보라고 할 수 있습니다. 다시말해, 쿠키(Cookie)는 웹 브라우저와 웹 서버 간에 정보를 주고받을 때 사용되는 작은 데이터 조각입니다. 이 데이터는 텍스트 형식으로 저장되며, 주로 사용자와 웹 서버 간의 상호 작용을 추적하고 저장하는 데 사용됩니다. 쿠키는 다음과 같은 몇 가지 중요한 특징을 가지고 있습니다: 저장 및 전송: 웹 서버가 클라이언트(브라우저)에 쿠키를 설정하면, 브라우저는 해당 쿠키를 저장하고 나중에 같은 서버로 요청을 보낼 때 해당 쿠키를 함께 전송합니다. 도메인 제한: 쿠키는 특정 도메인 또는 하위 도메인과 관련되며, 한 도메인의 쿠키는 다..

자료형 - 숫자형, 문자형 파이썬은 데이터의 자료형이 중요한. 데이터의 정렬을 위해서는 숫자형과 문자형이 같이 있어선 안되고 숫자의 계산, 문자의 합치기 등, 자료형에 유의해야 한다. 에러의 예시 - 같은 자료형 데이터가 와야 정렬이 가능하다 # 리스트 정렬 - sort: my_list = [3, "3", 2, 4.3476347] #동일한 자료형이어야 된다. my_list.sort() my_list 숫자의 연산자는 몫과 나머지 정도 헷갈리지 않으면 된다. # 나눗셈 후 나머지 a % b # 나눗셈 후 몫 a // b 띄어쓰기에 민감하다. html이나 sql과 달리 띄어쓰기와 대소문자에 민감하므로 유의 문자열 데이터를 이용하여 문장을 고치는 예제를 직접 돌려보자 """ 문자열 데이터 처리 응용 원하는 위치..

서버리스(serverless)란 개발자가 서버를 관리할 필요 없이 애플리케이션을 빌드하고 실행할 수 있도록 하는 클라우드 네이티브 개발 모델입니다. 서버리스 모델에도 서버가 존재하긴 하지만, 애플리케이션 개발에서와 달리 추상화되어 있습니다. 클라우드 제공업체가 서버 인프라에 대한 프로비저닝, 유지 관리, 스케일링 등의 일상적인 작업을 처리하며, 개발자는 배포를 위해 코드를 컨테이너에 패키징하기만 하면 됩니다. 서버리스 애플리케이션은 배포되고 나면 필요에 따라 자동으로 스케일 업되거나 스케일 다운됩니다. 퍼블릭 클라우드 제공업체의 서버리스 오퍼링은 일반적으로 이벤트 기반 실행 모델을 통해 온디맨드로 미터링됩니다. 그러므로 서버리스 기능이 유휴 상태일 때는 아무런 비용도 들지 않습니다. 서버리스 아키텍처 개..

브라우저와 Node.js는 자바스크립트를 실행하는 데 사용되지만, 그 주요 목적과 환경에 따라 몇 가지 중요한 차이가 있습니다. 목적: 브라우저: 브라우저의 주요 목적은 웹 페이지를 렌더링하고 사용자 인터페이스를 제공하는 것입니다. 브라우저는 HTML, CSS, JavaScript를 사용하여 웹 페이지를 표시하고 상호 작용하는 데 사용됩니다. Node.js: Node.js의 주요 목적은 서버 측 개발 환경을 제공하는 것입니다. 서버 측 로직을 실행하고 네트워크 서비스를 제공하는 데 사용됩니다. 환경: 브라우저: 브라우저는 클라이언트 측 환경으로, 사용자의 웹 브라우징 환경에서 실행됩니다. Node.js: Node.js는 서버 측 환경으로, 서버에서 실행되며 네트워크 요청을 처리하고 파일 시스템 액세스와 ..

Data Preprocessing Pipeline (데이터 전처리 파이프라인): 설명: 데이터 전처리 파이프라인은 데이터 수집 및 정제, 토큰화, 정규화, 불용어 제거, 특성 추출 등의 단계로 구성됩니다. 아래는 토큰화와 불용어 제거 예시입니다. from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize text = "이것은 예시 문장입니다. NLP 처리를 위한 예시입니다." # 문장을 토큰화 tokens = word_tokenize(text) # 불용어 제거 stop_words = set(stopwords.words('한국어')) filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower..

NLP 처리 공부를 시작하기 전에 이해해야 하는 중요한 키워드에 대한 설명과 파이썬 예시 코드를 제공하겠습니다. 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA) 데이터 과학과 데이터 분석의 초기 단계 중 하나로, 주어진 데이터를 탐색하고 데이터 세트의 주요 특성 및 패턴을 이해하기 위한 과정을 말합니다. EDA는 데이터의 품질을 평가하고 데이터 내의 흥미로운 정보를 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 아래에서 EDA의 목적과 예시 코드를 자세히 설명하겠습니다. EDA의 주요 목적: 데이터 이해: 데이터의 구조, 특성, 변수 간의 관계, 분포 등을 이해합니다. 데이터 정제: 누락된 데이터나 이상치를 식별하고 처리합니다. 패턴 발견: 데이터 내에 숨겨진 패턴, 관계 및 규칙을 ..

Matplotlib는 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리로 다양한 유형의 그래프를 생성할 수 있습니다. 다음은 Matplotlib를 사용하여 그릴 수 있는 7가지 주요 그래프 유형과 그래프가 어떤 데이터 시각화에 효과적인지 설명 및 예시 파이썬 코드입니다. 선 그래프 (Line Plot): 데이터 포인트 간의 연속적인 관계를 시각화하는 데 사용됩니다. 예시: 시간에 따른 주식 가격의 변화를 표시 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 13, 18, 20] plt.plot(x, y) plt.xlabel('시간') plt.ylabel('주식 가격') plt.title('주식 가격 변화') plt.show() 막대 그래프 (Bar Pl..

각 파이썬 내장 함수에 대한 간단한 설명과 예제 코드를 제공하겠습니다. abs(x): 주어진 숫자 x의 절댓값을 반환합니다. num = -5 abs_num = abs(num) print(abs_num) # 5 all(iterable): 반복 가능한(iterable) 모든 요소가 참(True)인 경우에만 True를 반환하고, 하나라도 거짓(False)이면 False를 반환합니다. numbers = [True, True, False, True] result = all(numbers) print(result) # False any(iterable): 반복 가능한(iterable) 요소 중 하나라도 참(True)이면 True를 반환하고, 모든 요소가 거짓(False)이면 False를 반환합니다. numbers ..

오류는 언제 발생하는가? 오류는 프로그램 실행 중에 예기치 않은 상황이나 잘못된 동작이 발생할 때 발생합니다. 이러한 상황은 다양한 이유로 발생할 수 있으며, 이러한 상황을 오류나 예외(Exception)라고 합니다. 오류 예외 처리 기법: 오류 예외 처리 기법은 예외가 발생할 수 있는 코드 블록을 둘러싸고, 예외가 발생할 때 적절한 조치를 취하는 방법입니다. try-except 문: try 블록 안에서 예외가 발생할 가능성이 있는 코드를 실행하고, 예외가 발생하면 except 블록에서 예외를 처리합니다. try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError: print("Division by zero is not allowed.") try-finally 문: try 블록 안..

모듈 만들기: 모듈은 파이썬 스크립트 파일로, 함수, 변수, 클래스 등을 포함할 수 있는 파일입니다. 모듈을 만들 때, 파이썬 파일을 생성하고 그 안에 필요한 코드를 작성합니다. # mymodule.py (모듈 파일) def greet(name): return f"Hello, {name}!" if __name__ == "__main__": print("This is the main module.") 모듈 불러오기: 모듈을 불러오려면 import 문을 사용합니다. import mymodule message = mymodule.greet("Alice") print(message) if name == "main":의 의미: if __name__ == "__main__":은 현재 스크립트 파일이 직접 실행될 때..