머신러닝6 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. 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. 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)! AI의 핵심🚀 최근 몇 년 동안 딥러닝과 머신러닝이라는 단어가 IT뿐만 아니라 일반적인 사회에서도 자주 언급되고 있습니다. 그 이유는 간단합니다. AI 기술이 우리 생활에 깊숙이 스며들면서, 더 많은 사람들이 이 기술의 원리와 작동 방식에 대한 궁금증을 가지기 시작했기 때문입니다. 취업 시장에서도 데이터 분석과 AI 관련 능력이 강조되면서, 이를 배우려는 관심도 크게 증가하고 있습니다. 특히 입문자들은 딥러닝과 머신러닝이라는 용어가 자주 혼동되곤 하는데, 이번 글에서는 두 기술의 개념을 명확히 구분하여 이해를 돕고, 실무에서 어떻게 활용되는지 모두 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.1️⃣ 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 알고리즘이 데이터를 분석하여 스스로 학습하고 결과를 예측하거나 결정을 내리는.. 2025. 3. 12. 🐍 파이썬으로 구현하는 AI최적화, 프레임워크 및 라이브러리 활용법 파이썬은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 개발 환경에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. 직관적인 문법과 다양한 라이브러리, 강력한 프레임워크 덕분에 개발자들이 쉽고 빠르게 AI 애플리케이션을 구현할 수 있게 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 기반의 대표적인 AI 프레임워크와 라이브러리를 소개하고, 실제로 활용되는 AI 개발 과정과 세부 예제 코드를 통해 실무 적용 방법을 안내하겠습니다.1. 대표적인 파이썬 AI 프레임워크 및 라이브러리1.1 TensorFlowGoogle에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 딥러닝 모델 개발에 가장 널리 사용되는 프레임워크입니다. 다양한 모델 구축과 배포를 효율적으로 지원합니다.장점: 강력한 성능, 다양한 플랫폼 지원(GPU, TPU), 풍부한 커뮤니티 지원적용 분.. 2025. 3. 10. AI 보안 위협과 대응 전략!! 최신 사이버 공격과 머신러닝 보안 솔루션 디지털 혁신이 가속화되면서 인공지능(AI)은 다양한 산업에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 기업들은 AI를 활용하여 자동화, 데이터 분석, 의사결정 최적화 등의 이점을 누리고 있지만, 동시에 AI 기반 보안 위협도 증가하고 있습니다. 공격자들은 AI를 활용한 고도화된 해킹 기법을 개발하고 있으며, 기존의 전통적인 보안 솔루션만으로는 이러한 위협을 완벽하게 차단하기 어려운 실정입니다.AI 보안 위협은 단순히 새로운 기술적 도전 과제가 아니라, 기업의 정보 자산 보호와 직접적으로 연결된 중요한 문제입니다. AI를 악용한 공격이 점차 정교해지면서, 사이버 보안의 패러다임 역시 변화하고 있습니다. AI 기반의 공격을 방어하기 위해서는 AI 중심의 보안 전략을 수립하고, 최신 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활.. 2025. 3. 9. 이전 1 다음
