데이터 준비
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1. 본문
데이터 준비에 대해 어떤 질문을 가지고 계신가요? 질문에 따라 다음 정보들을 포함하여 답변드릴 수 있습니다.
- 데이터 준비 단계: 데이터 수집, 정제, 변환, 통합 등 일반적인 과정 설명
- 데이터 유형별 준비: 정형, 비정형, 반정형 데이터 등 유형에 따른 준비 방법
- 특정 도구/기술: 파이썬(Pandas, NumPy), R, SQL 등 데이터 준비에 사용되는 도구
- 데이터 품질: 데이터 정확성, 완전성, 일관성, 유효성 등 품질 관련 고려 사항
- 머신러닝/딥러닝을 위한 데이터 준비: 특징 선택/추출, 스케일링, 데이터 증강 등
질문을 구체적으로 해주시면, 더욱 정확하고 상세한 답변을 제공해 드릴 수 있습니다.
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