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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score# 데이터 로드iris = datasets.load_iris()X = iris.data[:, :2] # 두 개의 특성만 사용하여 시각화 가능하도록y = iris.target# 학습 및 테스트 데이터 분리X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_..

kaggle 데이터를 활용한 실전 머신러닝 마무리입니다.안녕하세요 여러분!데이터 분석에 관심이 있는데 프로젝트 경험이 없으셔서고민 중이신가요? 실제로 EDA까지는 해봤으나 포트폴리오로 정리하기 어려우신가요?저역시 해당 고민이 있었고 해답을 찾기위해 전전긍긍하던 중메타코드를 발견하게 되었습니다. 메타코드MAI 강의 & 커뮤니티 플랫폼ㅣ300만 조회수 기록한 IT 현직자들의 교육과 함께 하세요metacodes.co.kr 메타코드에서는 함께 모여서, 현직자 조언 듣고, 공부하세요!라는 모토를 기반으로데이터 분야로 진로를 꿈꾸는 사람들을 위한 유익한 학습 공간이에요. 캐글 데이터를 활용한 실전 머신러닝 결국 완.강했어요! 여러분~ 학습 과정해당 강의를 마무리하면서 최종 정리를 해보았습니다. 1. 데이터 탐색 E..

데이터를 저장하고 계산할 수 있는 능력 → 메모리에 달려 있다.데이터의 용량이 커지면서 메모리로는 감당이 안되는 시점이 옴 →감당할 수 있는 환경이 필요함단순히 저장만이 아니라 불러오는 CPU의 능력도 맞춰서 데이터가 저장되고 불러와야함데이터 처리 능력 향샹 방안멀티 클러스터 : 처리하는 컴퓨터를 늘리자snow, Rmpi : 복수 컴퓨터간 통신이 이뤄질 수 있는 소프트웨어 R mpi는 R에서 쓸 수 있는 mpi임다른 컴퓨터가 얼마만큼의 일을 하고 있는지 서로 통신하려고 만들어진 것임multicore : 하나의 컴퓨터 내에서 처리할 수 있는 공간을 만들자 ex) duel core 등처리 중요성을 두는 방식. 동시에는 진행되지만 cpu 할당이 다름parallel : snow + multicore 💡하둡은 ..

비전공자들의 SSAFY 리얼 후기...그리고 취뽀!🙌 비전공자? 오히려 좋아! SSAFY에선 다 할 수 있어💫 💁‍♂취뽀를 원하는 대한민국 누구나! SSAFY로 오세요💁‍♀  ✅ 지원기간 : 10.21(월) ~ 11.4(월) 17:00 ✅ 지원대상 · 29세 이하(95년 1월 1일 이후 출생자) · 국내 외 4년제 대학(학사 이상) 졸업(예정)자, 전공무관 · 국내 지정 마이스터고 졸업(예정)자, 학과무관 * '25.2월 졸업예정자 포함 ✅ 교육일정 : '25.1월 ~ '25.12월 ✅ 교육장소 : 서울, 대전, 광주, 구미, 부울경(부산) 5개지역  자세한 내용은 SSAFY.com 공지사항을 참고해주세요!😄