# NumPy NumPy는 **Numerical Python**의 약자로, 파이썬에서 과학적 계산 및 수치 해석을 위한 핵심 라이브러리입니다. 특히 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 데이터 과학, 머신러닝, 물리 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. NumPy는 오픈소스 프로젝트로서 BSD 라이선스 하에 ...
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"데이터 분석"에 대한 검색 결과 (총 245개)
# 물 배분 시스템 비효율성 ## 개요 물은 인류의 생존과 산업, 농업, 환경 유지에 필수적인 자원이지만, 전 세계적으로 물 자원의 분포는 극심한 불균형을 보이고 있다. 이러한 상황에서 **물 배분 시스템의 비효율성**은 심각한 사회·경제적 문제를 야기하며, 물 부족, 자원 낭비, 생태계 파괴, 지역 간 갈등으로 이어질 수 있다. 특히 기후 변화와 인구...
# KDD ## 개요 **KDD**(Knowledge Discovery in Databases, 데이터베이스에서의 지식 발견)는 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 규칙, 관계, 또는 유용한 정보를 추출하는 과정을 의미하는 데이터과학 분야의 핵심 개념입니다. KDD는 단순한 데이터 분석을 넘어서, 데이터 전처리, 데이터 마이닝, 패턴 평가, 지식 표현까지를...
# KoNLPy ## 개요 **KoNLPy**(Korean Natural Language Processing for Python)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위한 파이썬 기반 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 한국어 형태소 분석, 품사 태깅, 명사 추출, 키워드 추출 등 다양한 언어 처리 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. KoNLPy는...
# 가짜 뉴스 탐지 ## 개요 가짜 뉴스 탐지(Fake News Detection)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 기술을 활용하여 허위 또는 왜곡된 정보를 포함한 뉴스 콘텐츠를 자동으로 식별하는 기술 분야입니다. 디지털 미디어의 급속한 확산과 소셜 미디어의 영향력 증가로 인해 가짜 뉴스는 사회적 갈등, 정치적 ...
# 역학 ## 개요 **역학**(Epidemiology)은 질병의 발생 원인, 전파 양상, 분포 및 통제 방법을 과학적으로 연구하는 학문 분야이다. 의학, 통계학, 생물학, 사회과학 등 다양한 분야와 융합되어 있으며, 공중보건 정책 수립과 질병 예방 전략 개발에 핵심적인 역할을 한다. 특히 신종 감염병의 출현, 만성질환의 증가, 건강 불평등 문제 등 현...
# Vertex AI Vertex AI는 구글 클라우드(Google Cloud)에서 제공하는 통합 머신러닝(ML) 플랫폼으로, 데이터 과학자와 개발자가 머신러닝 모델을 보다 효율적으로 빌드, 훈련, 배포, 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 개별적인 ML 서비스들을 하나의 통합 인터페이스로 통합함으로써, 모델 개발 주기 전반에 걸쳐 일관성과 생산...
# 기술적 노후화 ## 개요 **기술적 노후화**(Technological Obsolescence)는 특정 기술, 제품, 시스템 또는 인프라가 새로운 기술의 등장으로 인해 더 이상 경제적, 기술적, 또는 기능적으로 효율적이지 않게 되는 상태를 의미한다. 이는 산업 전반에 걸쳐 중요한 전략적 고려사항이며, 기업의 경쟁력 유지, 생산성 향상, 그리고 지속 ...
# 멀티스레딩 멀티스레딩(Multithreading)은 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드(Thread)를 동시에 실행하여 프로그램의 성능과 응답성을 향상시키는 병렬 처리 기술입니다. 현대 소프트웨어 시스템, 특히 운영 체제, 웹 서버, 게임 엔진, 데이터 분석 도구 등에서 핵심적인 역할을 하며, 멀티코어 프로세서의 성능을 효율적으로 활용할 수 있도...
# 생물 통계 ## 개요 **생물 통계**(Biostatistics)는 생물학, 의학, 공중보건, 임상 연구 등 생명과학 분야에서 데이터를 수집, 분석, 해석하기 위해 통계학의 원리와 방법을 적용하는 학문입니다. 생물 통계는 실험 설계, 관찰 연구, 유전체 분석, 임상 시험, 역학 조사 등 다양한 생명과학적 질문에 대한 과학적 근거를 제공하는 데 핵심적...
# 서열 ## 개요 **서열**(序列表記, Ordinal Scale)은 통계학에서 자료의 측정 수준(measurement level) 중 하나로, 데이터가 자연스러운 순서를 가지지만 그 간격이 일정하지 않은 경우에 사용되는 척도를 의미한다. 서열 척도는 **명목 척도**(Nominal Scale)보다 높은 수준의 측정 척도이며, **간격 척도**(Int...
# 히트맵 ## 개요 **히트맵**(Heatmap)은 데이터 시각화 기법 중 하나로, 행렬 형태의 데이터를 색상의 밀도나 강도를 이용해 시각적으로 표현하는 그래프 유형입니다. 일반적으로 두 변수 간의 관계 또는 다차원 데이터의 분포를 한눈에 파악할 수 있도록 도와주며, 색상이 진할수록(또는 밝을수록) 특정 값이 높음을 나타냅니다. 히트맵은 데이터 과학,...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 다양한 기계학습 알고리즘을 간결하고 일관된 인터페이스로 제공하며, 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가, 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 프로젝트 전반에 필요한 기능을 ...
# numpy NumPy(넘파이)는 Python 기반의 **수치 계산을 위한 핵심 라이브러리**로, 고성능 다차원 배열 객체(`ndarray`)와 이를 다루기 위한 다양한 수학적 함수들을 제공합니다. 데이터 과학, 기계 학습, 과학 계산, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 기본 도구로 사용되며, Pandas, SciPy, scikit-learn, Tenso...
# ERP ## 개요 **ERP**(Enterprise Resource Planning, 기업 자원 계획)는 기업의 핵심 업무 프로세스를 통합적으로 관리하기 위한 소프트웨어 시스템입니다. 재무, 인사, 생산, 공급망, 판매, 구매, 자산 관리 등 다양한 부서의 데이터와 기능을 하나의 통합 플랫폼에서 관리함으로써 정보의 실시간 공유와 의사결정의 효율성을 ...
# 클라우드 컴퓨팅 ## 개요 **클라우드 컴퓨팅**(Cloud Computing)은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크, 소프트웨어, 분석 도구 등)을 온디맨드 방식으로 제공하는 기술입니다. 전통적인 방식에서는 기업이나 사용자가 직접 하드웨어와 소프트웨어를 구축하고 관리해야 했지만, 클라우드 컴퓨팅은 이러한 자원을 원격...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들 사이에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-l...
# 클라우드 인프라 ## 개요 **클라우드 인프라**(Cloud Infrastructure)는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원, 스토리지, 네트워크 및 기타 서비스를 제공하는 기반 시스템을 의미합니다. 이는 물리적인 서버, 저장장치, 네트워크 장비 등 하드웨어 자원과, 이를 가상화하고 관리하는 소프트웨어 플랫폼이 결합된 형태로 구성되며, 사용자에게...
# 가명화 ## 개요 **가명화**(Pseudonymization)는 개인정보 보호를 위한 핵심 기술 중 하나로, 개인을 직접 식별할 수 없는 형태로 데이터를 처리하는 방법을 의미합니다. 이 방식은 개인정보를 완전히 삭제하지 않으면서도, 특정 조건 하에서만 원래의 개인 정보로 복원할 수 있도록 설계되어 있습니다. 특히 개인정보 보호법(예: GDPR, P...
# 트렌드 예측 ## 개요 **트렌드 예측**(Trend Forecasting)은 미래의 소비자 행동, 시장 변화, 기술 발전, 사회문화적 흐름 등을 사전에 분석하고 예측하여 기업의 전략적 의사결정에 활용하는 마케팅 전략의 핵심 요소이다. 특히 빠르게 변화하는 글로벌 시장 환경 속에서 기업은 단기적인 반응보다 장기적인 시각에서 시장을 선도하기 위해 트렌...