본문 바로가기

전체 글113

학생들을 위한 프로그래밍 기초 학습법, 필수 개념 정리 프로그래밍은 논리적 사고력과 문제 해결 능력을 키우는 중요한 기술입니다. 특히 학생들은 프로그래밍을 배우면 수학적 사고가 향상되고, 창의력을 발휘할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. 하지만 처음 접할 때는 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다. 이 글에서는 학생들을 위한 프로그래밍 기초 학습법과 필수 개념을 정리하여, 쉽게 시작할 수 있도록 도와드리겠습니다.1. 프로그래밍 기초 개념 이해하기프로그래밍을 배우기 전, 기본 개념을 이해하는 것이 중요합니다.프로그래밍 언어란?프로그래밍 언어는 컴퓨터에게 명령을 전달하는 도구입니다. 대표적인 프로그래밍 언어로는 파이썬(Python), C언어(C), 자바(Java), 자바스크립트(JavaScript) 등이 있습니다.필수 개념 4가지변수(Variable): 데이.. 2025. 3. 11.
비전공자를 위한 프로그래밍 기초 학습법, 왕초보 가이드 프로그래밍은 전공자만 할 수 있다는 편견은 이제 옛말입니다. 비전공자도 충분히 프로그래밍을 배우고 활용할 수 있습니다. 하지만 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다. 이 글에서는 비전공자를 위한 프로그래밍 기초 학습법을 단계별로 설명합니다. 기초 개념부터 효과적인 공부법, 그리고 실전에서 활용할 수 있는 팁까지 알려드리니, 끝까지 읽고 프로그래밍을 자신 있게 시작해 보세요!1. 프로그래밍 기초 개념 이해하기프로그래밍을 배우기 전에 기본적인 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 프로그래밍이란 컴퓨터에게 명령을 내려 원하는 결과를 얻는 과정입니다. 이를 위해 다음과 같은 개념을 익혀야 합니다.프로그래밍 언어란?프로그래밍 언어는 사람이 컴퓨터와 소통할 수 있도록 만든 언어입니다. 대표적인 프로그래밍 언어로.. 2025. 3. 11.
AI 데이터 트레이닝 방법 (데이터 수집, 가공, 학습 인공지능(AI) 모델의 성능은 얼마나 좋은 데이터를 학습시키느냐에 따라 결정됩니다. 효과적인 AI 개발을 위해서는 데이터 수집, 가공, 학습이라는 3단계를 체계적으로 수행해야 합니다. 본 글에서는 AI 데이터 트레이닝의 핵심 과정과 실전에서 활용할 수 있는 기법을 살펴보겠습니다.1. AI 모델을 위한 데이터 수집AI 모델이 제대로 학습하려면 양질의 데이터가 필요합니다. 데이터 수집 단계에서는 모델에 적합한 데이터를 모으고 정제하는 과정이 포함됩니다.1) 데이터 소스 유형구조화된 데이터: 데이터베이스, 엑셀 파일, API를 통해 수집 (예: 금융 데이터, 고객 정보)비구조화된 데이터: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 (예: 소셜미디어 글, 의료 영상 데이터)공개 데이터셋: Kaggle, UCI Mac.. 2025. 3. 10.
데이터 사이언스로 커리어 전환하기 (로드맵, 연봉) 데이터 사이언스는 최근 IT 업계에서 가장 각광받는 직종 중 하나입니다. 많은 개발자, 분석가, 비전공자들이 데이터 사이언스 분야로 커리어 전환을 고려하고 있습니다. 이 글에서는 데이터 사이언스로 전환하는 방법, 필요한 스킬셋, 로드맵, 그리고 연봉 수준에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 데이터 사이언스 커리어 전환 로드맵데이터 사이언스로 성공적으로 전환하려면 단계별 로드맵을 따라가는 것이 중요합니다.1) 기본 개념 익히기데이터 분석 기초: 평균, 분산, 표준편차 등 기본 통계 개념프로그래밍 언어: Python 또는 RSQL: 데이터 조회 및 조작2) 데이터 처리 및 분석 실습Pandas & NumPy: 데이터 전처리 및 다루기Matplotlib & Seaborn: 데이터 시각화EDA(탐색적 데이터 분석.. 2025. 3. 10.
개발자를 위한 데이터 사이언스 (응용 사례, 실전 팁) 데이터 사이언스는 이제 개발자들에게 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 웹, 모바일, 백엔드 개발을 하면서도 데이터 분석과 머신러닝을 활용하면 더 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 본 글에서는 개발자가 데이터 사이언스를 배워야 하는 이유와 실전에서 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 실무에서 유용한 팁을 살펴보겠습니다.1. 개발자가 데이터 사이언스를 배워야 하는 이유개발자는 코드만 잘 짜는 것이 아니라 데이터를 활용하여 더 나은 의사결정을 내릴 수 있어야 합니다.데이터 기반 의사결정: 사용자 행동 데이터를 분석하여 기능 개선자동화와 최적화: 머신러닝을 활용한 자동화 기능 구현새로운 기회 창출: 데이터 엔지니어, 데이터 과학자로 커리어 확장 가능2. 개발자를 위한 데이터 사이언스 응용 사례1) 웹/모바.. 2025. 3. 9.
데이터 과학자를 위한 머신러닝 분석 기법 (데이터 전처리, 모델 학습, 평가) 데이터 과학자는 방대한 데이터를 다루며, 이를 활용해 패턴을 찾고 예측 모델을 구축하는 역할을 합니다. 머신러닝을 효과적으로 적용하기 위해서는 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 과정이 필수적입니다. 본 글에서는 데이터 과학자가 알아야 할 핵심 머신러닝 분석 기법을 소개하며, 각 단계별로 실무에서 활용할 수 있는 기법과 코드 예제를 제공합니다.1. 데이터 전처리 – 머신러닝 성능을 결정하는 핵심 단계데이터 전처리는 모델의 성능을 결정하는 가장 중요한 과정 중 하나입니다. 머신러닝 모델은 깨끗하고 정제된 데이터를 필요로 하며, 올바른 데이터 전처리가 수행되지 않으면 과적합(overfitting)이나 편향된 예측이 발생할 수 있습니다.1) 데이터 정제 및 결측값 처리삭제: 결측값이 포함된 행(row) 또는 열.. 2025. 3. 9.

티스토리툴바