728x90 데이터분석4 OpenAPI 데이터를 머신러닝으로 예측하는 워크플로우 만들기 “데이터 수집부터 예측 모델 학습까지, 이젠 API 하나로 끝내자!” 실무에 바로 쓰이는 end-to-end 파이썬 분석 워크플로우를 함께 만들어봅니다.안녕하세요! 오늘은 Python을 활용해 외부 API(OpenAPI)로부터 데이터를 수집하고, 그 데이터를 분석·전처리한 뒤, 머신러닝 모델로 예측까지 진행하는 **실전 데이터 워크플로우**를 만들어보려 합니다. 공공데이터 포털, 금융, 날씨, 교통 등 다양한 API가 개방되면서 이제 데이터 수집은 클릭 몇 번이면 충분해요. 이제 중요한 건 그 데이터를 어떻게 **가공하고 모델링해서 인사이트로 바꿀 것인가**입니다. 실제 코드와 함께 따라가며, API + Pandas + scikit-learn까지 완벽하게 연결해보죠!바로가는 목차1. 사용할 OpenAPI.. 2025. 4. 2. 데이터 수집 → 전처리 → 시각화 → 예측까지! 통합 파이프라인 만들기 단계별로 따로따로 공부하지 마세요! 오늘은 데이터를 처음부터 끝까지 다루는 “통합 데이터 파이프라인”을 직접 만들어 봅니다.안녕하세요, 데이터 실무에 강해지고 싶은 여러분을 위한 실전 포스팅입니다! 이번 시간에는 Python을 이용해 다음 네 단계를 하나로 묶은 통합 파이프라인을 만들어볼 거예요. ✔️ 데이터 수집 (Open API or CSV) ✔️ 전처리 (결측치, 인코딩, 스케일링) ✔️ 시각화 (matplotlib, seaborn) ✔️ 예측 모델 학습 (scikit-learn) 각 단계별 코드와 함께 실제 분석 흐름을 연결해보며, “데이터 분석이 어떻게 끝까지 이어지는지” 직접 체험해볼 수 있는 콘텐츠입니다. 데이터 사이언스 입문자, 실무 전환자, 프로젝트를 시작하려는 분이라면 꼭 끝까지 따라와.. 2025. 4. 1. 파이썬 데이터 시각화 입문 – matplotlib, seaborn으로 만드는 멋진 차트 요즘 데이터 분석을 공부하거나 실무에서 다루다 보면, 숫자만으로 전달되는 정보에 한계를 느끼게 됩니다. 이럴 때 필요한 것이 바로 데이터 시각화(Data Visualization)입니다. 데이터를 보기 좋고, 이해하기 쉽게 시각적 형태로 표현하는 기술이죠. 이번 글에서는 파이썬의 대표적인 시각화 라이브러리인 matplotlib과 seaborn을 이용해 데이터를 시각화하는 방법을 소개합니다. 쉽게 시작할 수 있는 방법을 같이 배워보겠습니다. 🔍 데이터 시각화란?데이터 시각화는 데이터를 시각적 요소(차트, 그래프 등)로 표현하여 정보를 더 빠르고 쉽게 이해하도록 돕는 방법입니다. 복잡한 숫자나 표보다 시각적인 표현은 트렌드, 이상치, 패턴을 더 명확히 보여줍니다.🛠️ 필수 라이브러리 설치pip inst.. 2025. 3. 25. 데이터 마이닝(Data Mining)이란? 숨겨진 인사이트를 캐내는 기술 우리는 매일 수많은 데이터를 생성하고 소비합니다. 그런데 그 데이터 속에 가치 있는 정보가 숨어 있다면 어떨까요? 바로 그 숨은 인사이트를 찾는 기술이 데이터 마이닝(Data Mining)입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 마이닝이란 무엇인지, 어떻게 작동하며 어디에 활용되는지, 그리고 데이터 분석과 어떻게 다른지에 대해 자세히 알아보겠습니다.🔍 데이터 마이닝이란?"대량의 데이터 속에서 의미 있는 패턴이나 유용한 정보를 자동 또는 반자동으로 추출하는 과정" 단순히 데이터를 보는 것을 넘어서, 데이터에 숨어 있는 패턴, 상관관계, 이상값, 트렌드 등을 발견하는 것이 핵심입니다. 이 과정에는 통계학, 인공지능, 머신러닝, 데이터베이스 기술 등이 종합적으로 활용됩니다.⚙️ 데이터 분석 vs 데이터 마이닝 항목.. 2025. 3. 25. 이전 1 다음 728x90
