애매모호하게만 알고 있는 자료구조를 다시 공부하고 정리하는 포스트입니다. 잘 못 이해하고 있는 부분이 있다면 주저없이 지적 부탁 드립니다 :) 0. 자료구조? 알고리즘? 자료구조 Data Structure 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터의 구조 체계적인 데이터 구조화의 필요성 코드 상에서 효율적인 데이터 처리하기 위함 어떤 데이터 구조를 사용하느냐에 따라 효율이 달라짐. 알고리즘이란 어떠한 문제를 풀기 위한 절차 / 방법 특정 문제에 해당하는 특정 입력을 넣으면 특정 출력을 얻을 수 있도록 하는 프로그래밍 ...
0. 데이터와 librosa 실제로 소리 데이터를 다뤄보기 위해서 음악 데이터를 준비하겠습니다. 음악 장르 분류 데이터셋으로 유명한 GTZAN Dataset을 다운받아 음악 파일을 하나 선택했습니다. 그리고 Librosa는 오디오와 음악 분석을 위 빠질 수 없는 파이썬 패키지입니다. 음원이나 소리 파일을 불러와 waveform을 시각화 하거나 다른 형태로 변환할 수 있는 기능을 제공합니다. ( Librosa는 pip install librosa 명령어를 통해 설치할 수 있습니다. ) import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import IPython....
0. Motivation Who’s Good에서는 ESG리서쳐와 분석가/개발자 간에 데이터를 주고 받는 일이 매우 빈번하다. 특히 기업 관련 뉴스 데이터와, 다양한 소스로부터 수집하는 ESG 관련 데이터에 대한 QC를 진행하고 결과를 DB에 적재하는 과정이 있다. 엑셀에서 작업한 데이터를 저장하고, 슬랙으로 전달하는 여러 단계와 여러 사람들을 거치다 보니 주고받은 파일명이 뒤죽박죽인 아주 원초(?)적인 문제부터, 데이터가 언제 업데이트 되었는지 추적이 불가능한 상황도 발생하면서 마음 한 켠에 찝찝함이 남아있는 나날이 계속 되었다. 언제 어디선가 불시에 문제가 생기지는 않을까 하는 두려움....
Source: streamlit.io Streamlit 배포하기 Streamlit의 주요 기능을 살펴보았던 지난 포스트에 이어, 이번 포스트에서는 Streamlit으로 만든 간단한 웹어플리케이션을 Heroku에 배포하는 과정을 다루어보고자 한다. 사전 준비사항 들어가기에 앞서 2가지 사전 준비 사항이 있다. 사전 준비 1: Streamlit 웹 어플리케이션 튜토리얼을 진행하기에 앞서, Streamlit기반의 아주 아주 간단한 시각화 웹 어플리케이션을 만들어보았다. 로컬에서 작동시킨 웹 어플리케이션은 다음과 같다. 해당 어플리케이션의 코드는 링크에서 참고 가능하다. Main Page 데이터셋에 대한 설명을 간단히 소개한다....