# Trifacta ## 개요 **Trifacta**는 대용량 데이터를 효과적으로 정제하고 변환하기 위한 선도적인 데이터 정제 도구로, 기업의 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어들이 복잡한 원시 데이터를 분석 가능한 형태로 빠르게 가공할 수 있도록 지원한다. Trifacta는 머신러닝 기반의 인터랙티브 인터페이스를 제공하여 사용자가 코드 없이도 직관적으로...
검색 결과
"데이터 구조"에 대한 검색 결과 (총 67개)
# 최적화 ## 개요 **최적화**(Optimization)는 소프트웨어 개발 및 시스템 운영에서 성능, 자원 사용량, 실행 시간, 메모리 소비 등을 개선하기 위한 체계적인 과정을 의미합니다. 특히 **코드 최적화**(Code Optimization)는 프로그램의 동작을 변경하지 않으면서도 더 효율적으로 동작하도록 소스 코드 또는 컴파일된 코드를 개선하...
# SVM (서포트 벡터 머신) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM은 머신러닝 분에서 널리 사용되는 지도 학습 기반의 **분류 알고리즘**으로, 주로 이진 분류 문제에 사용되지만 다중 클래스 분류에도 확장 가능하다. SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아 서로 다른 클래...
# NumPy NumPy( erical Python의 약자)는 파이썬에서 과학적 계산을 수행하기 위한 핵심 라이브러리로, 대규모치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 다차 배열 객체(`nd`)와 이를 다루기 위한 다양한 수학 함수를 제공합니다. 특히 데이터과학, 머신러닝, 물리학, 공학 등 다양한 분야에서 기본 도구로 사용되며, Pandas, SciPy,...
# RVI: 리소스 가상화 기술 ## 개요 RVI(**Resource Virtualization Infrastructure**)는 인텔(Intel)이 개발한 하드웨어 기반의 리소스 가상화 기술로, 주로 프로세서 수준에서 가상 머신(VM)과 호스트 시스템 간의 리소스 접근 및 제어를 효율적으로 관리하기 위한 아키텍처를 제공합니다. RVI는 특히 **가상화...
# LLVM LLVM(Low Level Virtual Machine)은 최적화된파일러 도구를발하기 위한 오픈소스 **컴파일러 프레임워크**로, 프로그밍 언어의 소스 코드를 기계어로 변환하는 과정에서 사용되는 다양한 컴포넌트를 제공합니다. 초기에는 단일 연구 프로젝트로 시작했으나, 현재는 C/C++, Rust, Swift, Kotlin 등 수많은 프로그래밍...
# XML ## 개 **XML**(eXtensible Markup Language은 데이터의 구를 정의하고 문서 저장하거나 전송하기 위한 마크업 언어입니다. 1996년 세계웹컨소시엄(W3C)에서 개발된 XML은 HTML과 유사한 태그 기반 구조를 가지지만, HTML이 웹 페이지의 시각적 표현에 초점을 맞추는 반면, XML은 **데이터의 의미와 구조**에...
# 프로토콜 변환## 개요 **프로토콜 변환**(Protocol Conversion)은 다른 통신 프토콜을 사용하는스템 간에 데이터를 원활하게 교환할 수 있도록 하나의 프로토콜 다른 프로토콜로 변환하는 기술입니다 현대 정보통신 환경에서는 다양한 장치와 시스템이 서로 다른 네트워크 프토콜을 기반으로 동하며, 이러한 이기종 시스템 간의 상호 운용성(inter...
# JSON 파싱 JSON (JavaScript Object Notation)은 경량의 데이터 교환 형식으로, 사람이 읽고 쓰기 쉽고 기계가 쉽게 분석(parsing)할 수 있도록 설계되었습니다. 프로그래밍 언어에서 데이터를 저장하거나 서버와 클라이언트 간에 정보를 주고받을 때 널리 사용되며, 특히 웹 애플리케이션과 API 통신에서 핵심적인 역할을 합니다...
# 직렬화 개요 **직렬화**(Serialization) 컴퓨터 과학에서 데이터 구조나 객체의 상태를 저장하거나 전송할 수 있도록 일련의 바이트(byte) 형태로 변환하는 과정을 의미합니다. 과정을 통해 메모리 상의 복잡한 데이터를 파일, 데이터베이스, 네트워크 등을 통해 영속화하거나 다른 시스템과 공유할 수 있습니다. 직렬화의 반대 과정은 **역직렬...
# 텐서 ## 개요 **텐서**(Tensor)는 수학 및 컴퓨터 과학, 특히 머신러닝과 딥러닝 분야 핵심적인 개념, 다차원 배열 일반화한 수적 구조입니다 텐서는 스칼, 벡터,렬의 개념을 확장하여 N차원 데이터를 표현할 수 있으며, 현대 인공지능(AI) 시스템의 연산 기반을 이루는 중요한 **데이터 구조**입니다. 텐서는 주로 딥러닝 프레임워크(예: Te...
K-means -means는 대적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 **K개의 클러스터**(군집)로 나누는 데 사용됩니다. 클러스터링은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 K-means는 간단하면서도 효율적인 ...
# 희소 행렬 ## 개요 **희소 행렬**(Sparse)은 행렬의 대부분의소가 0인 특수한 형태의 행렬을 의미합니다. 일반적으로 수치 계산, 머신러닝, 그래프 이론, 자연어 처리, 네트워크 분석 등 다양한 데이터 과학 분야에서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 사용됩니다. 희소 행렬은 데이터의 크기가 크지만 실제로 유의미한 정보(0이 아닌 값)를...
# 단어-문서 행렬 ## 개요 **단어-문서 행렬**(Term-Document Matrix, TDM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 정보 검색(Information Retrieval) 분야에서 텍스트 데이터를 수치화하여 분석하기 위한 기본적인 데이터 구조 중 하나입니다. 이 행렬은 여러 문서의 집합에서 각 ...
# Pandas Pandas는 파이썬 기반의 강력한 **데이터 조작 및 분석 라이브러리**로, 데이터 과학, 머신러닝, 통계 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. Pandas는 구조화된 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 고수준의 데이터 구조와 조작 도구를 제공하여, 데이터 정제, 변환, 분석 작업을 직관적이고 빠르게 수행할 수...
# NumPy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python)는 파이썬에서 과학적 계산을 위한 핵심 라이브러리로, 대규모 수치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 다차 배열과 다양한 수학적 연산 기능을 제공합니다. NumPy는 데이터 과학, 머신러닝, 공학, 물리학 등 다양한 분야에서 기초 도구로 사용되며, pandas, SciPy, sc...
# SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python)는 과학적 및 기술적 계산을 위한 파이썬 기반의 오픈소스 소프트웨어 생태계의 핵심 구성 요소 중 하나입니다 SciPy는 수치 계산, 최적화, 선형 대수, 적분, 보간, 신호 처리, 통계 분석 등 다양한 수학적 및 과학적 문제 해결을 위한 강력한 함수와 알고리즘을 제공합니다. SciPy...
# Pandas ## 개요**Pandas** 파이썬(Python) 기반의력한 **데이터 분석 및 데이터 조작 라이브러리**로, 데이터 과학, 통계 분석, 머러닝, 금융 분석 등 다양한야에서 널리 사용되고 있습니다 Pandas는 고성능의 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하여 정형 및 반정형 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 **Da...
# Pandas Pandas는 파이썬 기반의 강력한 **데이터 분석 및 조작 라이브러리**로, 데이터학, 통계 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 구조화된 데이터(예: 테이블 형태의 데이터)를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 설계되어 있으며, R의 데이터프레임(data.frame) 개념에서 영감을 받아 개발되었습니다. Pand...
# YAML ## 개요 YAML(YAML Ain't Markup Language)은 인간이 읽기 쉬운 데이터 직렬화 형식입니다. 주로 구성 파일(config files) 및 다중 언어 간 데이터 교환에 사용되며, XML이나 JSON과 비교해 간결하고 직관적인 문법을 특징으로 합니다. 2001년에 처음 제안된 이후 Docker, Kubernetes, CI/...