# 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...
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# Matplotlib ## 개요 **Matplotlib**은 파이썬ython) 기반의 강력 유연한 2D 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한야에서 널리되고 있습니다. 203년 존. 헌터( D. Hunter)에 개발된 이 라이브러리는 MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여, 수치 데이터를 시각적으로 표현하는 데 ...
# 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...
One-Hot Encoding**One-Hot Encoding**(원- 인코딩)은신러닝과 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법. 범주형 변수는 특정 범주(예: 색상, 국가, 직업 등)를 나타내며, 일반적으로 정수나 문자열 형태로 저장되지만, 머신러닝 알고리즘은 이러한 값을 직접...
과학 계산 ## 개요 **과학 계산**(Scientific Computing)은 수학, 물리, 공학,물학 등 다양한 과 분야의 문제를 해결하기 위해 컴퓨터를 활용하는 학문 분야. 이는 복한 수학적 모을 수치적으로 해석하고, 실제 현상을 시뮬레이션하거나 예측하는 데 중심적인 역할을 한다. 과학 계산은 이론적 분석과 실험적 관찰에 더해 **제3의 과학 방법...
# TensorFlow TensorFlow는 구글(Google)이 개발한 오픈 소스 기계 학습 및 딥러닝 프레임워크로, 다양한 규모의 머신러닝 모델을 구축하고 훈련하며 배포할 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 특히 딥러닝 모델의 개발에 널리 사용되며, 연구자와 개발자 모두에게 높은 인기를 끌고 있습니다. TensorFlow는 유연한 아키텍처를 기반으로...
# Matplotlib Matplotlib은 파이썬 기반의 강력하고 유연한 2D 그래프 및 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여 기존 MATLAB 사용자들이 쉽게 전환할 수 있도록 설계되었으며, 수많은 그래프 유형을 지원하고 커스터마이징이 가능합니다...
# 라벨 인코딩 라벨 인코딩(Label Encoding)은 기계학습 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 수치형 데이터를 입력으로 요구하기 때문에, 텍스트 형태의 범주(예: '빨강', '파랑', '초록')를 모델이 이해할 수 있는 ...
# NumPy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python)는 파이썬에서 과학적 계산 및 수치 해석을 위한 핵심 라이브리 중 하나로, 고성능의 다차원 배열 객체(`ndarray`)와 이를 효율적으로 처리할 수 있는 함수들을 제공합니다. NumPy는 데이터 분석, 기계 학습, 수치 시뮬레이션, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 기반이 되는 도...
# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트에서 가장 중요한 초기 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)를 분석이나 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관성이 없으며, 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용하기에는 적합하지 않습니...
# 통계 기반 방법 ## 개요 **통계 기반 방법**(Statistical-based Approach)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 확률적 패턴과 빈도 정보를 활용하여 언어 현상을 분석하고 처리하는 기법을 말합니다. 특히 **교정 접근 방식**(Error Correction Approach)의 맥락에서 통계 기반 방법은 오타, 문법 오류, 어법...
# RFC 7042 ## 개요 **RFC 042**는 인터 공학 태스크 포스(Internet Task Force, I)에서 발행한 기술 문서로, *"IETF의 전송 계층 보안(TLS) 프로토콜과 관련된 보안 취약점 및 방어 기법에 대한 정보 제공"*을 목적으로 하기보다는, 실제로 **IETF에서 사용하는 문서 작성 및 제출 표준 형식**에 초점을 맞추고...
Okay, I to create a professional and Wiki document about MongoDB in Korean, following given requirements. Let's by understanding the structure and content needed. First, the title "MongoDB" under the...
# GitHub Copilot ## 개요 GitHub Copilot은 개발자의 코드 작성 과정을 보조하기 위해 설계된 **AI 기반 코드 조언 도구**입니다. 2021년 6월 기술 미리보기 형태로 공개된 이후, 실시간 개발 환경에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. GitHub와 OpenAI가 공동 개발한 이 도구는 개발자의 코드 스타일과 컨텍스트를 분...
# 동적 타이핑 ## 개요 JavaScript는 **동적 타이핑(Dynamic Typing)** 언어로, 변수의 데이터 타입이 **런타임(Runtime)** 시점에 결정되는 특징을 가집니다. 이는 개발자가 변수 선언 시 타입을 명시하지 않아도 되며, 동일한 변수에 다양한 타입의 값을 할당할 수 있게 합니다. 예를 들어, 숫자형 변수에 문자열을 재할당하거나...
# JavaScript 데이터 타입 ## 개요 JavaScript는 동적 타이핑(dynamically typed) 언어로, 변수의 데이터 타입이 실행 시점에 결정됩니다. 이 문서는 JavaScript의 기본 데이터 타입과 객체 타입을 체계적으로 설명하며, 각 타입의 특징과 사용법을 다룹니다. 프로그래밍 효율성을 높이기 위해 타입별 특성과 변환 규칙을 이해...
# 콜백 ## 개요 JavaScript에서 **콜백**(Callback)은 다른 함수의 인수로 전달되어 나중에 실행되는 함수를 의미합니다. 이는 비동기 처리, 이벤트 리스너, 고차 함수 등 다양한 상황에서 활용되는 핵심 개념입니다. 단일 스레드 기반의 JavaScript에서 비동기 작업을 효과적으로 관리하기 위해 콜백이 필수적입니다. --- ## 콜백...