NumPy

NumPy

NumPy 라이브러리란? NumPy(넘파이, Numerical Python)는 파이썬에서 과학 계산 및 데이터 분석을 위한 대표적인 라이브러리입니다. 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공하며, 수학 연산 및 행렬 연산을 효율적으로 수행할 수 있도록 최적화되어 있습니다. 🔹 NumPy 설치 방법 pip install numpy 🔹 NumPy 기본 사용법 1. NumPy 라이브러리 불러오기 import numpy as np 2. NumPy 배열 생성 arr = … Read more

비닝과 회귀의 차이

비닝과 회귀의 차이

비닝(Binning)과 회귀(Regression)의 차이 비닝(Binning)과 회귀(Regression)은 데이터 분석에서 자주 사용되는 기법이지만, 목적과 활용 방식이 다릅니다. 1. 비닝(Binning) 🔹 개념 비닝(Binning)은 연속형 데이터를 여러 개의 범주(구간, bin)로 나누는 과정입니다.즉, 연속적인 값을 이산적(Discrete) 그룹으로 변환하는 기법입니다. 🔹 특징 🔹 예제 📌 연속형 데이터 → 범주형 데이터 변환 나이(연속형) 비닝 후 (범주형) 18 10~19세 (청소년) 25 20~29세 (청년) 35 … Read more

68-95-99.7 규칙 (Three Sigma Rule)

68-95-99.7 규칙 (Three Sigma Rule)

68-95-99.7 규칙 (Three Sigma Rule) 68-95-99.7 규칙은 정규분포(Gaussian distribution)에서 평균(μ)과 표준편차(σ)를 기준으로 데이터가 분포하는 비율을 나타내는 경험적인 법칙입니다. 1. 규칙의 의미 정규분포에서 데이터가 평균을 중심으로 특정 시그마(σ) 범위 내에 포함될 확률은 다음과 같습니다. 시그마 범위 포함 확률 설명 ±1σ 68.3% 전체 데이터의 68.3%가 평균(μ)에서 ±1표준편차(σ) 내에 위치 ±2σ 95.4% 전체 데이터의 95.4%가 평균(μ)에서 ±2표준편차(σ) 내에 … Read more

데이터 전처리 실습

데이터 전처리 실습

데이터 준비 결측치 처리 결측치 처리: 개수 확인 결측치 처리: 데이터 혹은 컬럼 삭제 결측치 처리: 대체 (imputation) Outlier 탐지 3표준편차 와 IQR 방법 Outlier 처리: QR 이용하는 방법 Outlier 처리: IQR 이용하는 방법 잡음값 처리 데이터 평활화 잡음값 처리: 비닝 데이터 변환 (Data Transformation) 정규화(Normalization) vs 표준화(Standardization) 정규화 (Normalization) 표준화 (Standardization) 우측 그림 설명 … Read more

FTP 패시브(Passive) 모드

FTP 패시브(Passive) 모드

FTP의 패시브(Passive) 모드는 클라이언트가 방화벽이나 NAT(Network Address Translation) 뒤에 있을 때 데이터 전송 문제를 해결하기 위해 사용됩니다. 기본적으로, FTP는 액티브(Active) 모드와 패시브(Passive) 모드 두 가지 방식으로 작동합니다. 1. 패시브(Passive) 모드 개요 2. 패시브 모드 활성화 방법 FTP 클라이언트와 서버 설정에서 패시브 모드를 활성화해야 합니다. (1) FTP 클라이언트에서 패시브 모드 활성화 (2) FTP 서버에서 패시브 모드 … Read more

IQR(Interquartile Range, 사분위 범위)

IQR(Interquartile Range, 사분위 범위)

IQR(Interquartile Range, 사분위 범위)는 데이터에서 이상치를 탐지하고 변동성을 측정하는 데 사용되는 통계적 지표입니다. 📌 IQR의 정의 IQR은 데이터의 1사분위수(Q1)와 3사분위수(Q3)의 차이를 의미합니다. 📌 IQR의 활용 📌 IQR을 활용한 예시 (Python) python복사편집import numpy as np # 예제 데이터 data = [10, 12, 14, 15, 18, 21, 24, 30, 35, 40] # Q1, Q3 계산 Q1 = … Read more

데이터 전처리 개요

데이터 전처리 개요

데이터 전처리 가장 비용이 많이 소요되는 작업 Data preparation: 80% of the work of data scientists forbes.com https://goo.gl/h2DtR5 “데이터 과학의 80%는 데이터 클리닝에 소비되고, 나머지 20%는 데이터 클리닝하는 시간을 불평하는데 쓰인다.” — kaggle 창립자 Anthony Goldbloom 데이터셋 (Dataset) 표 (table) 데이터셋(dataset), 인스턴스 집합(set of instance) 행 (row) 관측치(observed value), 레코드(record), 샘플(sample), 개체(instance) 열 (column) 특성(feature), 속성(attribute), … Read more

프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

1. 프롬프트 엔지니어링이란? 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)이나 생성형 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 입력(프롬프트)을 최적화하는 기술입니다. 프롬프트의 구조와 방식에 따라 AI의 응답 품질이 크게 달라질 수 있습니다. 2. 프롬프트 엔지니어링의 주요 기술 요소 (1) 명확한 지시 및 맥락 제공 (2) 역할 지정(Role Prompting) (3) 출력 형식 지정(Formatting) (4) 샷 프롬프팅(Few-shot … Read more

Linked List (연결리스트)

Linked List (연결리스트)

1. 연결 리스트(Linked List)란? 연결 리스트(Linked List)는 데이터를 저장하는 선형 자료구조 중 하나로, 각 요소(Node)가 다음 요소를 가리키는 포인터를 포함하는 방식으로 연결되어 있는 구조입니다. 배열과 달리 요소가 연속된 메모리 공간에 저장되지 않고, 동적으로 메모리를 할당받아 유연하게 크기를 조정할 수 있습니다. 2. 연결 리스트의 개념 및 적용 분야 (1) 개념 연결 리스트는 여러 개의 노드(Node)로 구성되며, … Read more

PAM (Pluggable Authentication Modules)

PAM (Pluggable Authentication Modules)

PAM (Pluggable Authentication Modules)은 리눅스 및 유닉스 시스템에서 다양한 인증 방법을 관리하고 확장할 수 있게 도와주는 보안 인증 시스템입니다. PAM을 사용하면 시스템의 인증 방식(예: 로그인, sudo, SSH 접속 등)을 모듈 방식으로 쉽게 교체하거나 추가할 수 있습니다. 이는 시스템 관리자가 보안 정책을 유연하게 설정하고 유지할 수 있도록 합니다. PAM의 정의 PAM의 구성 요소 PAM은 기본적으로 모듈, … Read more