파이썬을 활용한 AI 모델 배포 AI 모델을 성공적으로 배포하는 것은 단순히 모델을 개발하는 것만큼 중요한 단계입니다. 이 과정에서는 모델을 배포하기 위해 안정적이고 확장 가능한 인프라를 구축하는 것이 핵심입니다. 파이썬을 이용하여 개발된 AI 모델을 Flask와 Django를 통해 API로 구축하고, Docker를 이용해 컨테이너화한 후, AWS와 Azure 같은 클라우드 서비스를 활용해 배포하는 전략에 대해 알아보겠습니다. Flask와 Django를 이용한 … Read more
파이썬에서의 데이터 전처리 안녕하세요! 데이터 분석을 시작하기 위해 가장 중요한 단계는 데이터 전처리입니다. 여기에서는 Pandas를 활용한 데이터 클리닝, 결측값 처리 방법, 그리고 데이터 정규화 및 표준화에 대해 알아보려고 합니다. 만약 여러분이 데이터 분석에 관심이 있다면 이 포스트가 큰 도움이 될 것입니다! Pandas를 활용한 데이터 클리닝 Pandas는 데이터 분석을 위한 가장 강력한 라이브러리 중 하나로, 데이터를 … Read more
데이터 시각화 기술 – 기본부터 고급까지 데이터 시각화 기술은 현대 데이터를 이해하고 분석하는 데 필수적인 도구입니다. 이번 글에서는 데이터 시각화를 위한 주요 라이브러리인 Matplotlib, Seaborn, Plotly에 대해 알아보고, 이를 활용하여 기본 플롯팅부터 고급 시각화, 그리고 인터랙티브 그래프까지 만드는 방법을 소개합니다. 해당 글을 통해 데이터 시각화의 기초와 다양한 활용법을 익히고, 데이터를 더욱 효과적으로 분석하고 소통하는 방법을 … Read more
파이썬을 활용한 웹 크롤링 오늘은 파이썬을 활용한 웹 크롤링에 대해 알아보겠습니다. 웹 크롤링은 인터넷 상의 다양한 데이터를 수집하고 이를 분석하는 기술입니다. 데이터 분석, 머신러닝 등에 필요한 데이터를 수집할 때 유용하게 사용될 수 있습니다. 이번 글에서는 BeautifulSoup, Selenium, Scrapy 등 세 가지 대표적인 웹 크롤링 도구를 살펴보고, 각각의 장단점과 사용 방법을 설명해드리겠습니다. BeautifulSoup를 활용한 기본 웹 … Read more
경제 지표 시계열 분석을 통한 정책 제언 경제 지표 시계열 분석은 실업률, 물가 상승률, GDP 성장률 등 주요 경제 지표의 과거 데이터를 이용해 미래를 예측하고 정책을 제안하는 과정입니다. 이러한 분석을 통해 정부나 기업은 효율적인 정책 결정을 할 수 있으며, 경제 안정성과 성장에 기여할 수 있습니다. 이번 글에서는 경제 지표 시계열 분석의 중요성, 분석 방법, 그리고 … Read more
시계열 데이터의 교차 상관관계 분석 오늘날의 복잡한 경제 및 금융 환경에서 의사 결정을 내리기 위해서는 다양한 데이터 간의 관계를 분석하는 것이 매우 중요합니다. 특히 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 변하는 데이터를 말하며, 이를 분석함으로써 미래의 경향을 예측하거나 특정 이벤트의 영향을 평가할 수 있습니다. 시계열 데이터의 교차 상관관계 분석은 서로 다른 두 개 이상의 데이터 간의 … Read more
ARIMA 모델을 이용한 예측 최근 들어, 시계열 데이터를 이용한 예측은 많은 관심을 받고 있다. 한편으로는 주식 시장에서의 주가 예측, 다른 한편으로는 경제 지표 등의 예측에 이르기까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서도 ARIMA 모델(Autoregressive Integrated Moving Average)은 복잡한 패턴을 가진 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 매우 유용한 도구로 자리잡고 있다. 이번 글에서는 ARIMA 모델의 개념 … Read more
이동평균과 단순 예측 모델 데이터 분석과 예측에서 가장 기초적인 기법 중 하나인 이동평균은 많은 사람들이 쉽게 접근할 수 있는 방법입니다. 이동평균(Moving Average)은 특별한 수학적 지식 없이도 데이터를 부드럽게 만들고 일관된 패턴을 확인하는데 도움을 줍니다. 이 글에서는 이동평균의 기본 개념과 이를 통해 데이터를 부드럽게 처리하는 방법을 살펴보고, 미래 값을 예측하는 단순 예측 모델에 대해서도 알아보겠습니다. 또한, … Read more