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• [SK키파운드리] AI 분야 리더급 경력 채용(~2026.7.29) 전략 수립 및 실행 요청사항 검토를 통한 과제 발굴 및 구체화 장비 및 공정 데이터 분석을 통한 이슈 해결 모델의 지속적 학습 및 최적화 운영 #Python 기반의 ML/DL 라이브러리 및 데이터 파이프라인 설계 #MLOps 체계 구축 및 AI 모델 라이프사이클 관리 현장 엔지니어 대상 AI 이론/실습 교육 지원자격 대학교 AI Lab #석사 이상 Data/AI/ blog.naver.com · 2026.07.16
• pandas_seaborn_2 ## seaborn 라이브러리 산점도 그래프 ## seaborn 라이브러리 가 matplotlib 보다 산점도 그래프 ## seaborn 의 regplot ## 회귀선 제거 fit_reg tips = sns.load_dataset('tips') print(tips.head()) ## 산점도 그래프 ax = plt.subplots() ax = sns.regplot(data blog.naver.com · 2024.11.21
• Tableau-2_coding by 참조 기본 라이브러리 임포트 및 파일 읽어오기 # numpy, pandas, seaborn, matplotlib 임포트 import numpy as np import pandas as pd EDA (Exploratory Data Analysis) 탐색적 데이터 분석 # EDA 분석 : info df.info() df.describe() # customerID 모델링하는데 blog.naver.com · 2024.10.28
• 1.28.3 업데이트 내용 1.28.3 업데이트 내용 - 금연자료 정리 - 라이브러리 업데이트 - 안정화 및 버그 수정 1.28.3 Update Contents- Organize smoking cessation data- Library update- Stabilization and bug fixes blog.naver.com · 2022.11.27
• 파이썬 plt 히스토그램 함수 : plt.hist() 이번 글에서는 파이썬 시각화 라이브러리 matplotlib에서 데이터의 분포를 살필 수 있는 히스토그램 함수인 plt.hist()의 사용 방법을 자세하게 살펴보도록 하겠습니다. 우선, 다음과 같이 10000개의 정규분포 데이터를 샘플링하겠습니다. import numpy as np data = np.random.randn(10000) 이제, 위에서 샘플링한 blog.naver.com · 2022.03.31
• Kaggle Learn : Data 분석을 위한 python, pandas를 중심으로 사내에 DATA TF를 조직하고 난 후, 본격 분석을 하기에 앞서 기술적 역량을 길러야한다는 것에 합의했다. 하여 팀원들과 함께 Kaggle에서 마련한 교육과정을 수료중인데, 1-2주차 학습 내용을 정리하고자 한다. https://www.kaggle.com/learn 파이썬과 주요 라이브러리 blog.naver.com · 2022.01.16
• 엑슈어/유용한 사이트 정리 엑슈어 라이브러리 http://tzl7gb.axshare.com/buttons.html 엑슈어 메뉴얼 http://www.axure.com/support/reference/flow-diagramming pixabay.com/ 컬러추출 https://color.adobe.com/ 핀터레스트 https://kr.pinterest.com/ 브랜드 네이밍 자료 http://www.oricom.com/data blog.naver.com · 2019.04.03
• Big Data Introduction to D3 Data-Driven Documents 데이터와 이미지를 바인딩하는 라이브러리. 서버의 수치 데이터를 웹브라우져로 가져온 뒤 이를 브라우져 문서 요소로 변경하고 렌더링함. 문서에 막대도표가 있다고 생각하고, 각각의 막대의 높이를 설정(set)한다고 할 때 JS를 이용할 경우 1234567var data = [ 80, 53, 125, 200, 28, 97 blog.naver.com · 2017.06.09