Deep Python Studio

AI 시대에 필요한 새로운 직업인공지능(AI)은 산업 전반에 걸쳐 혁신을 불러일으키며, 기존 직업의 형태를 변화시키고 새로운 직업을 창출하고 있습니다. AI의 발전으로 인해 자동화가 진행되는 한편, 이를 관리하고 발전시키기 위한 다양한 새로운 직업이 필요해지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 AI 시대에 각광받을 새로운 직업과 그 역할을 살펴보겠습니다.1. AI 윤리 전문가 (AI Ethics Specialist)AI가 사회에 미치는 영향이 점점 커지면서 윤리적인 문제도 함께 대두되고 있습니다. AI 윤리 전문가는 AI 기술이 윤리적으로 사용될 수 있도록 가이드라인을 수립하고 정책을 연구하는 역할을 합니다.주요 역할AI 시스템의 윤리적 문제 분석 및 해결AI 알고리즘의 편향성(Bias) 검사 및 개선개인정보..

Pandas 그룹화(groupby()) 및 집계 함수(agg(), mean(), sum())데이터 분석에서 데이터를 그룹화하고 특정 연산을 적용하는 것은 매우 중요한 과정입니다. Pandas의 groupby() 메서드를 활용하면 데이터를 특정 기준에 따라 그룹화하고 다양한 집계 함수를 적용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 groupby()의 기본 개념과 함께 agg(), mean(), sum() 등의 집계 함수를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.1. groupby()란?groupby()는 데이터프레임에서 특정 열의 값을 기준으로 데이터를 그룹화하는 기능을 제공합니다. 그룹화한 후에는 각 그룹별로 다양한 연산을 수행할 수 있습니다.groupby() 기본 사용법import pandas as pd# 샘플 데이..

NumPy와 Matplotlib의 연동NumPy는 고성능 수치 계산을 위한 파이썬 라이브러리로, 대규모 다차원 배열 및 행렬 연산을 효율적으로 수행할 수 있습니다. Matplotlib은 데이터를 시각화하기 위한 강력한 라이브러리로, 그래프와 차트를 생성하는 데 널리 사용됩니다. 이 두 라이브러리를 함께 사용하면 데이터를 처리하고 시각화하는 데 매우 유용한 도구를 만들 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 NumPy와 Matplotlib의 연동 방법과 기본적인 활용 예제를 다루어 보겠습니다.1. NumPy와 Matplotlib 연동의 필요성현대의 데이터 분석 및 과학 계산에서는 데이터를 시각화하는 과정이 매우 중요합니다. 다음과 같은 이유로 NumPy와 Matplotlib의 연동이 필요합니다:효율적인 데이터 처..