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파이썬으로 데이터 시각화하기: 공간 데이터 시각화 파이썬으로 데이터 시각화하기: 공간 데이터 시각화 데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하여 파악하기 쉽게 만드는 과정이다. 파이썬은 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리를 제공하며, 이를 통해 공간 데이터를 시각화할 수 있다. 공간 데이터 시각화는 지리적 정보를 시각화하여 인사이트를 도출하는데 활용된다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 공간 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보려고 한다. 1. 지도 데이터 시각화하기 파이썬에서는 folium이라는 라이브러리를 이용하여 지도 데이터를 시각화할 수 있다. folium은 지리 데이터를 지도 위에 시각화하고 인터랙티브한 기능을 제공하는 라이브러리다. 먼저 folium을 설치해야 한다. python !pip install folium folium을 설치.. 2023. 7. 21.
파이썬으로 웹 스크래핑하기: API 우회 기법 파이썬으로 웹 스크래핑하기: API 우회 기법 웹 스크래핑은 인터넷에서 데이터를 수집하고 분석하는 목적으로 자주 사용되는 기술이다. 하지만, 웹 사이트들은 스크래핑을 방지하기 위해 다양한 방법을 사용한다. 이 중에서 가장 일반적인 방법은 API를 통해 데이터를 제공하고, 직접 웹 페이지를 가져오는 접근을 막는 것이다. 이런 경우에는 API 우회 기법을 사용하여 웹 스크래핑을 해야 한다. API 우회 기법 API 우회 기법은 웹 사이트의 API를 사용하여 데이터를 가져오는 방법이다. 일반적으로 웹 사이트의 API는 개인 토큰이나 키를 통해 인증을 요구한다. 따라서, API 우회 기법은 이러한 인증 과정을 우회하여 API를 사용하는 것을 의미한다. 1. API 토큰 얻기 API를 사용하기 위해서는 먼저 AP.. 2023. 7. 21.
파이썬으로 데이터 분석하기: 시계열 데이터 예측 파이썬으로 데이터 분석하기: 시계열 데이터 예측 서론 시계열 데이터 분석은 많은 분야에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어 주식 가격, 기온, 판매량 등 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터들을 분석하고 예측할 수 있기 때문이다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 방법에 대해 알아보고자 한다. 시계열 데이터란? 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 말한다. 시간은 주로 일정한 간격으로 측정이 이루어지며, 예측하고자 하는 데이터는 미래의 시점을 기준으로 예측하는 것이 일반적이다. 예를 들어 과거의 기온 데이터를 분석하여 내일의 기온을 예측하는 경우가 여기에 해당한다. 시계열 데이터 예측을 위한 과정 데이터 수집: 시계열 데이터를 분석하기 위해서는 먼저 데이터를 .. 2023. 7. 21.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 캐시 최적화 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 캐시 최적화 웹 캐시 최적화는 웹 애플리케이션의 성능 향상을 위해 중요한 요소 중 하나입니다. 파이썬을 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하는 경우, 웹 캐시를 효과적으로 활용하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬으로 웹 애플리케이션을 개발하면서 웹 캐시 최적화를 어떻게 구현할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다. 1. 웹 캐시란? 웹 캐시는 웹 서버와 클라이언트 간의 네트워크 트래픽을 줄이고 성능을 향상시키기 위한 장치입니다. 웹 서버는 웹 페이지나 리소스를 클라이언트에게 전송할 때, 캐시 서버에 해당 리소스를 저장합니다. 그리고 같은 리소스 요청이 들어왔을 때, 캐시 서버에서 해당 리소스를 반환하므로써 네트워크 트래픽을 절약할 수 있습니다.. 2023. 7. 20.
파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 분할 응용 파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 분할 응용 소개 이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 기술 중 하나로, 파이썬을 사용하여 다양한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이미지 분할은 그 중에서도 가장 많이 사용되는 기술 중 하나입니다. 이미지 분할은 이미지를 작은 조각으로 나누는 작업을 의미하며, 이를 통해 이미지에서 원하는 특정 부분을 추출하거나 개별 객체를 분리할 수 있습니다. 이번 블로그 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 이미지 분할 작업을 응용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 필요한 라이브러리 설치 이미지 분할 작업에는 OpenCV와 scikit-image 라이브러리가 필요합니다. 아래의 명령어를 사용하여 라이브러리를 설치해주세요. markdown pip install opencv-p.. 2023. 7. 20.
파이썬으로 머신러닝하기: 특징 선택 알고리즘 파이썬으로 머신러닝하기: 특징 선택 알고리즘 머신러닝 분야에서 특징 선택(feature selection)은 중요한 단계입니다. 데이터의 특징을 선택하는 것은 분류 모델의 성능을 향상시키고, 모델을 더 간결하게 만드는 데 도움을 줍니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 특징 선택 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 특징 선택 알고리즘의 기능 특징 선택 알고리즘은 주어진 데이터의 특징 중 가장 유용한 특징들을 선택하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 크기 축소: 선택된 특징들을 사용하면 데이터 크기를 줄일 수 있습니다. 이는 모델을 더 빠르게 훈련시키는 데 도움이 됩니다. 모델 성능 향상: 유용한 특징들만 사용하면, 모델의 성능을 향상시킬 수 있.. 2023. 7. 20.

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