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1. 소개 오늘 소개할 데이터 분석 툴은 Apache Flink 입니다. 이전에 Apache의 Hadoop, Kafka, Spark에 대해서 소개를 했었는데, 또하나의 Apache의 툴입니다. 빅 데이터 시대에 조직은 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 강력하고 확장 가능한 데이터 분석 툴을 끊임없이 찾고 있습니다. 오픈 소스 스트림 처리 및 배치 처리 프레임워크인 Apache Flink는 데이터 분석 커뮤니티에서 상당한 관심을 받았습니다. 이 블로그 게시물에서는 데이터 분석 도구로서의 Apache Flink의 기능과 이점을 살펴보고 데이터 처리 및 분석 워크플로우를 혁신하는 방법에 대해 설명합니다. 2.특징 2-1. 스트림 처리 및 실시간 분석 Apache Flink는 스트림 처리..
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1. 소개 데이터 분석 분야에서는 적절한 툴이 있으면 생산성과 효율성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 지금까지 다양한 데이터 분석 툴에 대해서 살펴봤습니다. 데이터 분석 분야에서 일을 하고 있는 저이지만 처음 들어보는 툴도 꽤나 있었습니다. 이번 글에서 소개해드릴 데이터 분석 툴은 바로 Spyder입니다. 오픈 소스 통합 개발 환경(IDE)인 Spyder는 데이터 분석가와 과학자들 사이에서 인기를 얻었습니다. 이 블로그 게시물에서는 데이터 분석 도구로서의 Spyder의 주요 기능과 이점을 살펴보고 Spyder가 데이터 분석 워크플로우를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 2. 특징 2-1. 대화형 개발 환경 Spyder는 데이터 분석 작업을 위해 특별히 설계된 포괄적이고 대화형 개발 환경을 제..
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1. 소개 도구를 위한 도구가 있습니다. 이전에 소개한 아나콘다와 Jupyter Notebook과 같은 것들이 그러합니다. 또 다른 도구가 한 개더 있는데, 이번에 소개하도록 하겠습니다. 그 주인공은 PyCharm입니다. 데이터 분석과 관련하여 적절한 툴을 사용하면 효율성과 생산성 측면에서 모든 차이를 만들 수 있습니다. PyCharm은 Python을 위한 인기 있는 통합 개발 환경(IDE)으로, 데이터 분석가와 과학자들 사이에서 인정을 받은 도구 중 하나입니다. 이번 게시물에서는 데이터 분석 도구로서의 PyCharm의 주요 기능과 이점을 살펴보고 데이터 분석 워크플로우를 개선하는 방법에 대해 설명합니다. 2. 특징 2-1. 강력한 코드 편집기 및 IDE PyCharm은 Python을 위해 특별히 설계된..
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1. 소개 이번에 소개할 데이터 분석 도구는 바로 아나콘다입니다. 데이터 분석이나 개발을 한번이라도 해보신 분이라면 아나콘다를 사용하지는 않더라도 들어보셨을 것같습니다. 아마도 사용을 하고 계실 확률이 더 높을 것 같습니다. 저 역시 학부생때부터 사용을 하고 있는 툴입니다. 아나콘다는 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅 분야에서 중요하고 포괄적인 도구로 자리매김하고 있습니다. Anaconda는 광범위한 오픈 소스 패키지 모음과 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 데이터 분석가에게 강력한 데이터 분석 플랫폼을 제공합니다. 이번 게시물에서는 데이터 분석 도구로서의 아나콘다의 주요 기능과 이점을 살펴보고 데이터 분석 워크플로우를 개선하는 방법에 대해 설명합니다. 2. 특징 2-1. 패키지 관리 및 배포 아나콘다는 패키..
