XL) Py - 데이터프레임(생성)
Excel-Py / Basic
6분 읽기 (대략 827 단어)

XL) Py - 데이터프레임(생성)

엑셀에서 파이썬 코드를 사용하여 데이터를 데이터프레임으로 만들고 이를 다루는 방법을 알아본다.
XL) Py - 등록된 객체 목록 확인
Excel-Py / Basic
2분 읽기 (대략 363 단어)

XL) Py - 등록된 객체 목록 확인

엑셀에서 파이썬을 운용할 때 엑셀 워크시트에 등록된 전역변수 목록을 확인하는 방법을 알아보자.
AWS) S3 - 외부접근(Object)
AWS / S3
14분 읽기 (대략 2103 단어)

AWS) S3 - 외부접근(Object)

AWS S3를 CDN 대용으로 사용하거나 S3 내부 객체를 외부에서 접근이 가능하도록 설정하는 방법을 알아본다.
R) 데이터프레임 - 생성
R / object
9분 읽기 (대략 1373 단어)

R) 데이터프레임 - 생성

데이터프레임은 1차원 벡터와 함께 데이터 핸들링에 가장 많이 쓰이는 객체 중 하나이다. 먼저 데이터프레임의 생성에 대해 알아보자.
R) 행렬 - 연산
R / object
8분 읽기 (대략 1178 단어)

R) 행렬 - 연산

matrix 객체의 원소를 연산하기 위한 연산자와 함수를 알아보자.
R) 행렬 - 조작
R / object
11분 읽기 (대략 1664 단어)

R) 행렬 - 조작

행렬은 1차원 부터 n차원 까지 고차원의 데이터 표현이 가능하다. 그래서 보통 3차원 이상의 정보를 담고 있는 이미지 데이터 조작에도 많이 활용되기도 하고 각종 머신러닝 알고리즘 구현에 근간이 되는 행렬 연산을 지원하는 matrix 객체를 다뤄보자.
R) 문자열로 객체 불러오기
R / object
2분 읽기 (대략 234 단어)

R) 문자열로 객체 불러오기

특정 객체 내용을 문자열을 활용해서 불러올 수 없을까? 반복문을 쓰려면 반드시 문자열 입력이 필요한데 일반적인 객체 호출은 그렇게 안된다. 관련 함수와 그 기능을 알아보자.
R) 행렬 - 생성
R / object
10분 읽기 (대략 1560 단어)

R) 행렬 - 생성

행렬은 1차원 부터 n차원 까지 고차원의 데이터 표현이 가능하다. 그래서 보통 3차원 이상의 정보를 담고 있는 이미지 데이터 조작에도 많이 활용되기도 하고 각종 머신러닝 알고리즘 구현에 근간이 되는 행렬 연산을 지원하는 matrix 객체를 알아보도록 하자.
R) 벡터 리사이클링
R / object
7분 읽기 (대략 1122 단어)

R) 벡터 리사이클링

1차원 백터 내부 원소의 원인모를 복제? 그것은 바로 벡터 리사이클링(vector recycling)이 원인이다. 어떤 상황에서 어떻게 동작하는지 알아보도록 하자.
R) 기본 1차원 벡터 - 연산
R / object
8분 읽기 (대략 1169 단어)

R) 기본 1차원 벡터 - 연산

R의 기본 1차원 벡터는 Python의 기본 객체인 리스트와 다르게 객체의 모든 원소에 일괄 연산이 가능하다. 물론 이것과 대응되는 Python의 객체는 NumPy라이브러리의 array가 있긴 하다. 보다 편리한 연산 기능을 지원하는 R 기본 1차원 벡터 연산을 알아보도록 하겠다.
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