본문 바로가기

분류 전체보기101

파이썬 강의: Requests로 웹 데이터 마스터하기 웹 크롤링, 왠지 어려워 보이지만 사실 파이썬만 있다면 생각보다 훨씬 쉽답니다! 요즘 웹 데이터 분석이 대세잖아요? 인스타 팔로워 분석부터 주식 시세 추적까지, 웹 데이터 활용 분야는 무궁무진하죠. 그 시작점이 바로 Requests 모듈이에요. 이 글에서는 Requests 모듈을 사용해서 웹 데이터를 어떻게 가져오는지, 초보자분들도 쉽게 따라 할 수 있도록 자세히 알려드릴게요. 함께 웹 데이터의 세계로 떠나볼까요? 어렵지 않아요, 정말! Requests 모듈: 웹 데이터 가져오기의 시작Requests 모듈은 파이썬에서 HTTP 요청을 보내고 받는 데 사용하는 아주 유용한 도구에요. 웹 페이지의 HTML 소스 코드를 가져오는 것부터 시작해서, 다양한 형태의 데이터를 긁어올 수 있답니다. 마치 웹 서버와 직.. 2024. 11. 6.
파이썬 웹스크래핑 Scrapy 마스터하기: 초고속 데이터 수집 파이썬을 이용한 웹 스크래핑의 세계로 여러분을 초대합니다! 웹 상의 방대한 데이터를 효율적으로 수집하고 활용하는 방법을 알려드릴게요. 특히 오늘은 파이썬 웹 스크래핑의 강력한 무기, Scrapy 프레임워크에 대해 깊이 있게 파헤쳐 볼 거에요. 이 글을 통해 Scrapy의 핵심 기능부터 실제 활용까지, 여러분의 웹 스크래핑 실력을 한 단계 업그레이드 해보세요! Scrapy: 웹 스크래핑의 든든한 친구아, 웹 스크래핑... 듣기만 해도 막막하고 어려운 느낌이 드시나요? 저도 처음엔 그랬어요. 하지만 Scrapy를 알고 나선 생각이 완전히 바뀌었죠. Scrapy는 파이썬 기반의 오픈소스 웹 크롤링 프레임워크로, 웹에서 데이터를 추출하는 작업을 엄청나게 효율적으로 만들어 줍니다. 단순한 라이브러리가 아니라, 웹.. 2024. 11. 6.
파이썬 Django ORM 마스터: QuerySet 활용 완벽 가이드 Django 웹 개발에 있어서 ORM(Object-Relational Mapper)은 데이터베이스와 상호작용하는 필수적인 도구죠.  SQL 쿼리를 직접 작성하는 번거로움 없이, 파이썬 코드만으로 데이터베이스를 자유자재로 다룰 수 있다는 점이 Django의 가장 큰 매력 중 하나인데요.  하지만,  ORM의 편리함 뒤에는 때로는 예상치 못한 함정들이 숨어있기도 합니다.  이 글에서는 Django ORM, 특히 QuerySet을 다루면서 흔히 겪는 어려움들을 짚어보고,  실전에서 바로 적용할 수 있는 해결 전략을 제시해 드릴게요.  자,  함께 Django ORM의 세계로 떠나볼까요?  이 글을 읽고 나면,  Django ORM 고수의 길로 한 발짝 더 다가가 있을 거예요! Django ORM의 핵심: Qu.. 2024. 11. 6.
파이썬 강의: Scikit-learn 클러스터링 마스터하기 데이터의 숨겨진 구조를 찾아내는 마법, 클러스터링 분석의 세계로 여러분을 초대합니다! 이번 포스팅에서는 인기있는 머신러닝 라이브러리인 Scikit-learn을 이용해서 클러스터링 분석, 그 중에서도 GMM(Gaussian Mixture Model)과 K-Means 알고리즘을 샅샅이 파헤쳐 볼 거에요. 처음 접하는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 친절하게, 그리고 흥미롭게 설명해 드릴 테니, 걱정 마세요! 클러스터링 분석이 어떤 마법 같은 결과를 가져다 줄 수 있는지, 이 포스팅을 통해 직접 확인해보시길 바랍니다! Scikit-learn과 함께하는 GMM 클러스터링: 데이터의 숨겨진 분포를 찾아서자, 먼저 GMM(Gaussian Mixture Model)부터 살펴볼까요? GMM은 데이터가 여러 개의 가우시안.. 2024. 11. 5.
파이썬 강의: Scikit-learn 차원축소 마스터하기 데이터 과학자를 위한 필수 가이드: 고차원 데이터를 효과적으로 다루는 방법 Scikit-learn은 파이썬 기반 머신러닝 라이브러리 중 가장 인기 있고 강력한 도구 중 하나입니다.  다양한 알고리즘과 편리한 기능을 제공하지만, 특히 고차원 데이터를 다룰 때 빛을 발하는 부분이 바로 차원 축소 기능이죠. 이 글에서는 Scikit-learn을 사용하여 차원 축소를 어떻게 효과적으로 수행하는지, 그리고 그 과정에서 흔히 부딪히는 문제점들과 해결책은 무엇인지 자세히 알아보도록 할 것입니다. 차원 축소가 왜 필요한지, 어떤 방법들이 있는지, 그리고 실제로 어떻게 적용하는지, 차근차근 풀어서 설명해 드릴 테니까 끝까지 함께 해주세요! 이 글을 읽고 나면, 여러분도 고차원 데이터 분석 전문가가 되는 길에 한 발짝 더.. 2024. 11. 5.
파이썬 Scikit-learn 분류 분석 마스터하기: 초간단 입문 손쉽게 머신러닝 분류 분석 시작하기: Scikit-learn 라이브러리의 모든 것 Scikit-learn: 파이썬 머신러닝의 든든한 조력자어휴, 드디어 Scikit-learn에 대해서 제대로 파헤쳐 볼 시간이에요! 솔직히 말씀드리면, 머신러닝 입문하면서 이 라이브러리 없이는 아무것도 못 했을 거에요. 이론 공부만으론 도저히 감이 안 잡히는데, Scikit-learn 덕분에 실제 데이터를 가지고 직접 분석하며 머릿속에 개념들이 쏙쏙 들어왔거든요. 이 라이브러리는 파이썬 기반 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 만큼, 정말 사용하기 편리하고, 다양한 알고리즘과 도구들을 제공해서 초보자부터 전문가까지 모두에게 사랑받는 듯해요. 뭐, 저처럼 이론만 붙잡고 끙끙대는 사람들에게는 특히나 더더욱 그렇고요! 이번 포스팅에.. 2024. 11. 4.

티스토리툴바