728x90 scikit-learn2 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. 이전 1 다음 728x90
