Data Science (BDSL)

Kaggle 시작하기 (Kaggle API 활용)

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Kaggle은 데이터에 기반한 예측 모델을 만드는 경쟁을 할 수 있는 공간이다. Kaggle에는 다양한 데이터셋이 존재하고, 이를 이용하여 예측 모델을 구성하고, 그 성능을 다른 사람들이 만든 예측 모델의 성능과 비교할 수 있다. 1. Kaggle API를 이용해 시작하기 (Linux) Kaggle competition에 참여하기 위해서는 데이터를 받아서 예측 모델을 만들고, 예측 결과를 Kaggle에 업로드하면 된다. 이 과정을 web을 통해

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Docker – 설치

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이 문서는 docker 공식 싸이트를 참고해 작성하였다 (https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/). (optional) 이전 버전 docker 지우기 오래된 docker engine이 있는 경우, 아래 명령을 통해 삭제한다. 1. Installation 1.1. Set-up repository Docker engine은 docker hub (repository)을 통해 다른 개발자가 만든 docker image를 활용할 수 있다. 이를 위해 docker engine 설치에 앞서, repository 접근 설정이 필요하다. Install prerequisite packages for

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Docker

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Introduction Docker는 프로그램 설치와 배포를 도와주는 platform이다. 하나의 컴퓨터에 독립적인 공간을 만드는 기술이다. 일종의 가상의 컴퓨터를 만드는 것으로 생각할 수도 있다. 다만, CPU와 memory 등의 자원은 원래 컴퓨터와 공유한다는 특징이 있다. Python 환경 관리를 넘어서, 시스템의 환경 까지 관리해야 할 경우 docker가 유용하게 사용될 수 있다. Docker image를 공유함으로써 프로그램을 개발한 환경과 거의 동일한 환경을

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Anaconda

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Introduction Anaconda는 Python 과학 계산 프로그램 플랫폼이다. 컴퓨터 작동 환경을 관리하는 conda를 이용해 numpy, scipy 등 다양한 package를 관리한다. 다양한 과학 계산 프로그램을 이 플랫폼을 이용해 활용할 수 있다. 환경의 개념을 설명하고, Anaconda 설치 방법과 새로운 환경 만드는 방법과 사용하는 방법을 설명한다. 환경(environment)은 프로그램이 실행되는 분리된 가상 공간(isolated virtual space)이다. 프로그램이 실행되는 공간을 분리함으로써 하나의

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