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빅데이터 분석 Min-Max 척도

[빅데이터 분석 기사] Min-Max 척도 | 실기 예제 | 분석 방법

최소-최대 척도(Min-Max Scale) 데이터를 일정 범위로 변환하는 정규화(Normalization) 방법 중 하나입니다. 주어진 데이터의 최소값과 최대값을 이용하여 데이터를 새로운 범위로 변환하는 과정을 거칩니다. 변환된 데이터는 원래 데이터와 동일한 분포를 가지며, 최소값이 0이 되고 최대값이 1이 되도록 조정됩니다. 최소-최대 척도 변환식은 다음과 같이 표현됩니다: 이 식을 이용하여 각 데이터 포인트를 최소값과 최대값 사이의 비율로 변환합니다. 변환된 값은 […]

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[파이썬 분석] 이상치 찾기

파이썬으로 데이터에서 이상치 찾는 방법

[파이썬 분석] 이상치 찾기 개요 우리가 사용하는 빅데이터에는 잘못되거나 올바른 데이터라고 볼 수 없는 데이터들이 있습니다. 이를 이상치라고 하죠. 이상치는 데이터 집합에서 다른 값들과 현격하게 차이나는 값이나 패턴을 가진 데이터를 나타냅니다. 이상치를 찾는 방법은 다양합니다. 연구자 마음인데, 각 학회지나 사용처마다 선호하는 것이 다를 수 있습니다. 단순확인 – 데이터 특성(성별) 파이썬을 활용하면, 쉽게 성별 데이터 중

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[파이썬] 데이터 이상치 찾기 IQR 확인

[파이썬] 데이터 이상치 찾기 IQR 하는 방법

IQR 개념 핵심 키워드 IQR은 사분위수만 이해하면 어렵지 않습니다. 사분위수는 전체 데이터를 25%씩 4등분한 것을 말합니다. Q1 25% Q2 50% Q3 75% Q4 100% 이중 25%~75%의 범위가 Q1~Q3에 속합니다. Q3-Q1을 하면 75%해당하는 값에서 Q1에 해당하는 값을 빼게 되는데, 이게 기준점이 되어 데이터의 50%에 속하는 범위의 특정 값을 말하게 됩니다. 왜 그런지에 대해서는 데이터를 정리하는 많은

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[JAVA] 변수, 메서드, 생성자, 멤버, 인스턴스

[JAVA] 자바 기본 용어- 변수, 메서드, 생성자, 멤버, 인스턴스

JAVA를 처음 배운다면 알아야할 용어가 참 많습니다. 평소에 사용하지 않는 단어들로 쉽게 외워지고 이해되지 않을 수 있습니다. 이를 위해 각 용어에 대한 설명과 예시를 알아보도록 하겠습니다. 클래스 클래스는 객체를 생성하기 위한 설계 도면 또는 템플릿으로, 객체의 속성(변수)과 동작(메서드)을 정의하는 데 사용됩니다. 클래스는 객체 지향 프로그래밍의 핵심 개념 중 하나입니다. 클래스는 객체를 만들기 위한 구조를 정의합니다.

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[python-Bigdata] 빅데이터에서 정규화란? | 정규화 방법

[python-Bigdata] 빅데이터에서 정규화란? | 정규화 방법

데이터 정규화란? 정규화(Normalization)란 데이터의 범위를 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 작업입니다. 데이터의 정규화는 다양한 이유로 필요하며, 모델의 학습과 예측에 도움을 주는 다양한 장점이 있습니다. 아래에서는 정규화의 중요성과 그에 따른 이점을 구체적으로 설명하겠습니다. 정규화(normalization)가 필요한 이유 정규화는 데이터를 특정 범위로 변환하여 다른 데이터와 비교하거나 분석할 때 유용합니다. 데이터 스케일 조정 데이터는 다양한 단위와 범위를 가질 수 있습니다.

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[SEO] 사이트 메뉴 구조 변경 후 구글, 네이버, 빙 노출까지 시간은?

[SEO] 사이트 메뉴 구조 변경 후 구글, 네이버, 빙 노출까지 시간은?

사이트를 운영하다보면, 카테고리나, 목록 페이지의 변화 혹은 메인페이지를 포함한 대규모 변경 사항이 있을 수 있습니다. 그럼, 우리는 사이트맵을 다시 제출하지만, 구글, 네이버, 빙에서는 여전히 과거 url 경로를 가진 콘텐츠를 노출하고 있습니다. 물론 해당 콘텐츠를 클릭하면 변경된 주소로 리다이렉션되거나 HTTP 에러가 발생하겠지만, 시간이 지남에 따라 점차 정상화가 진행됩니다. 사이트 1depth 메뉴 변경은 SEO에 영향을 줄까? 사이트의

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암호화알고리즘

암호화 알고리즘 쉽게 암기하기

암호화 알고리즘에 대해 자세한 내용을 알고 싶으신가요? 암호화 알고리즘은 정보처리기사에서 자주 나오는 문제입니다. 보다 상세한 암기를 해야 시험에서 활용할 수 있습니다. 대칭키가 무엇인지 부터 세부 알고리즘들의 특징을 보고 정답을 맞추는 방식입니다. 64비트 블록 크기와 56비트 키 길이를 가지는 개인키 암호화 알고리즘은 ?과 같이 문제가 나올 가능성이 높습니다. 현실적으로 웹 개발에서는 알고리즘을 자주 마주하게 되는데, 어떤

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[python] 데이터를 다양한 형식으로 변경할 수 있는 to_로 시작하는 메서드

[python] 데이터를 다양한 형식으로 변경할 수 있는 to_로 시작하는 메서드

파이썬을 이용하다보면, 현재 불러온 데이터를 정제하여 다른 데이터 형식이나 확장자로 저장할 일이 있습니다. 이때 바로바로 사용할 수 있는 메서드들이 있습니다. to_로 시작하는 메서드들은 to_뒤에 무엇을 쓰느냐에 따라 원하는 모양으로 변경할 수 있습니다. to_string to_csv to_excel to_html to_dict to_json to_markdown to_clipboard to_sql

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[파이썬] 빅데이터분석 scikit-learn(sklearn) 활용하기

[파이썬] 빅데이터분석 scikit-learn(sklearn) 활용하기

scikit-learn (일반적으로 sklearn으로 줄여서 표기됨)은 파이썬에서 사용할 수 있는 머신러닝 라이브러리입니다. scikit-learn은 다양한 머신러닝 알고리즘, 데이터 전처리 기능, 모델 평가 도구 등을 제공하여 머신러닝 모델을 개발하고 평가하는 데 도움을 줍니다. 빅데이터 분석에서 다른 모듈과 함께 빠른 전처리를 할 수 있게 도와줍니다. Sklearn이란? Sklearn(scikit-learn)은 오픈 소스로 개발되었으며, 파이썬의 다른 데이터 분석 및 과학 관련 라이브러리인 NumPy,

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SEO를 위한 시멘틱 태그의 종류

시멘틱 태그란? 시멘틱 태그(semantic tags)는 HTML 문서의 요소들에 의미를 부여하는 역할을 하는 태그들입니다. 이러한 태그는 웹 페이지의 구조와 내용을 의미적으로 표현하여 검색 엔진이나 웹 브라우저가 문서를 이해하고 적절한 방식으로 처리할 수 있도록 돕습니다. 즉, 시멘틱 태그를 사용하면 구글, 빙, 네이버, 다음 등의 검색엔진의 크롤러가 우리 사이트의 글을 볼 때, 웹 페이지의 가독성을 높이고 접근성을 향상시킬

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