2. 데이터 수집 및 준비 (Data Collection & Preparation)데이터 분석에서 가장 중요한 첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 준비하는 과정입니다. 이 단계에서는 데이터를 다양한 방법으로 수집한 후, 정리 및 정제하여 분석이 가능한 형태로 가공해야 합니다. 올바른 데이터 준비 과정이 없으면 분석의 신뢰도가 낮아지고, 잘못된 결과로 이어질 수 있습니다.2.1 데이터 수집 방법 (Data Collection Methods)데이터는 다양한 출처에서 수집될 수 있으며, 대표적인 수집 방법은 다음과 같습니다.1) 웹 스크래핑 (Web Scraping)웹사이트에서 데이터를 자동으로 수집하는 기법으로, HTML 페이지를 분석하여 원하는 정보를 추출합니다.주요 라이브러리: BeautifulSoup, ..

7. 데이터 수집의 한계와 해결 방안 (Challenges and Solutions in Data Collection)데이터 수집은 데이터 기반 의사결정 및 AI 모델링의 핵심 단계지만, 여러 가지 한계와 문제점을 포함하고 있다.대표적인 문제로는 데이터 부족, 데이터 노이즈 및 오류, 대용량 데이터 관리, 실시간 데이터 수집 어려움 등이 있으며,이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 전략과 기술이 활용된다.7.1 데이터 부족 문제 해결 (Addressing Data Scarcity)데이터가 부족하면 분석 및 모델 학습의 신뢰도가 낮아지고, 예측 정확성이 떨어질 수 있다.특히, 희귀 질환 연구, 신규 비즈니스 모델, 특정 시장 분석 등에서는 충분한 데이터 확보가 어렵다.✅ 데이터 부족 문제의 원인신규 서비스나..

📌 데이터 엔지니어링과 AI: 데이터 전처리 & 클라우드 스토리지 활용데이터 엔지니어링은 AI 모델이 학습할 수 있도록 데이터를 수집, 정제, 변환, 저장하는 과정을 의미한다.AI 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 크게 의존하며, 이를 효율적으로 관리하기 위해 데이터 전처리 및 클라우드 스토리지 활용이 필수적이다.🔹 1️⃣ 데이터 전처리 & 클라우드 스토리지 활용✅ 데이터 전처리란?데이터 전처리는 AI 모델 학습을 위한 데이터의 품질을 높이는 과정이다.이 과정에는 결측값 처리, 이상값 제거, 정규화, 데이터 변환 등이 포함된다.✅ 데이터 전처리 주요 단계 단계 설명 예제데이터 수집AI 모델에 필요한 데이터를 수집센서 데이터, 로그 데이터, API 데이터 등결측값 처리누락된 데이터 보완 또는 제거평균..