하미's 블로그

📚 목차데이터란 무엇인가요?통계는 왜 중요한가요?평균과 중앙값의 차이분산과 표준편차, 왜 필요한가요?표준편차 쉽게 이해하기실생활에서의 표준편차 예시통계를 잘 활용하려면?1. 데이터란 무엇인가요?데이터는 우리가 수집한 정보입니다. 숫자, 문자, 이미지 등 다양한 형태가 있지만, 통계에서는 주로 숫자 데이터를 다룹니다.예시: 학생들의 수학 점수, 가게의 일별 매출액, 체중 측정값 등2. 통계는 왜 중요한가요?통계는 데이터를 요약하고 해석하는 도구입니다. 많은 숫자를 한눈에 보기 좋게 만들어 주고, 숨어 있는 패턴이나 인사이트를 발견하게 도와줍니다.✔️ 마케팅, 교육, 의학, 스포츠, 정부 등 거의 모든 분야에서 활용돼요.3. 평균과 중앙값의 차이개념 설명 예시평균 (Mean)전체 합 ÷ 개수60, 70, ..

클라우드 인프라를 AWS로 시작하려는 분들이라면 가장 먼저 마주치는 것이 EC2 인스턴스 타입입니다. 용도에 맞는 인스턴스를 선택하는 것은 성능과 비용 모두에 큰 영향을 미치죠. 이 글에서는 AWS EC2 인스턴스의 주요 종류와 각각의 특성을 한눈에 알아보도록 하겠습니다.1. 범용 인스턴스 (General Purpose)대표 타입: t4g, t3, t3a, m6g, m5범용 인스턴스는 CPU, 메모리, 네트워크 성능이 균형 잡힌 인스턴스입니다. 웹 서버, 개발 및 테스트 환경에 적합합니다.t 시리즈는 버스트 성능을 제공하며, 저비용으로 소규모 워크로드에 좋습니다.m 시리즈는 범용 인스턴스 중 가장 안정적인 선택지로 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.사용 예: 웹 서버, 마이크로서비스, 소규모 DB2. 컴퓨..

👀 목차양자컴퓨터란 무엇인가요?왜 양자컴퓨터가 필요할까요?기존 컴퓨터 vs 양자컴퓨터큐비트(Qubit)란?양자의 세계: 중첩과 얽힘양자컴퓨터는 어디에 쓰이나요?양자컴퓨터의 한계와 과제지금 어디까지 왔을까요?마무리: 우리의 삶과 양자컴퓨터1. 양자컴퓨터란 무엇인가요?양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용해 계산하는 컴퓨터입니다. 지금 우리가 쓰는 컴퓨터는 모든 정보를 0 또는 1로 표현하죠. 하지만 양자컴퓨터는 정보를 0과 1 둘 다 동시에 표현할 수 있어요.비유하자면, 일반 컴퓨터는 전구가 켜졌거나 꺼진 상태(0 또는 1)만 표현할 수 있지만, 양자컴퓨터는 켜짐과 꺼짐이 동시에 존재하는 특수한 전구라고 할 수 있어요. 이걸 중첩 상태라고 합니다.2. 왜 양자컴퓨터가 필요할까요?지금의 슈퍼컴퓨터로도 몇 천 ..

SAS(Statistical Analysis System)는 통계 분석, 데이터 시각화, 데이터 마이닝 등에 널리 사용되는 소프트웨어입니다. 특히 통계학과 데이터 분석을 처음 접하는 분들이 이해하기 쉬운 구조로 되어 있어 교육용으로도 많이 사용됩니다. 이번 글에서는 SAS에서 자주 사용되는 기초 통계 개념과 관련 기능들을 소개하겠습니다.1. 기초 통계량(Descriptive Statistics)기초 통계량은 데이터를 요약하고 기본적인 특성을 파악하기 위해 사용됩니다. SAS에서는 PROC MEANS, PROC UNIVARIATE 등을 통해 기초 통계량을 구할 수 있습니다.✅ PROC MEANSPROC MEANS DATA=dataset; VAR 변수명;RUN;기능: 평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등을..

데이터베이스를 처음 접하거나, PostgreSQL을 사용하면서 "스키마가 뭐지?", "컬럼이랑 테이블은 또 뭐가 다르지?"라는 생각이 들었다면 이 글이 도움이 될 거예요. 지금부터 정말 쉽게 설명해드릴게요!1. 스키마(Schema)란?쉽게 말해, 스키마는 데이터베이스 안의 폴더라고 생각하면 됩니다. 한 데이터베이스 안에 여러 개의 스키마가 있을 수 있어요. 각각의 스키마 안에는 테이블, 뷰, 함수 등 다양한 객체들이 들어 있습니다.📦 예시:public 스키마: PostgreSQL에서 기본으로 제공하는 스키마sales, marketing 등의 이름으로 스키마를 만들어 부서별로 데이터를 나눌 수도 있어요.🧠 스키마는 네임스페이스 역할을 합니다. 같은 이름의 테이블이라도 다른 스키마 안에서는 공존할 수 있..

데이터 분석이나 통계 공부를 하다 보면 반드시 마주하게 되는 개념 중 하나가 가설검정(Hypothesis Testing)입니다.하지만 H0니 p-value니 어려운 용어들 때문에 처음부터 벽을 느끼기 쉬운데요.오늘은 가설검정에 사용되는 핵심 용어들을 정리해서, 여러분이 통계를 좀 더 자신 있게 다룰 수 있도록 도와드릴게요! 🙌1. 가설(Hypothesis)가설은 말 그대로 어떤 주장이나 예상이에요. 가설검정에서는 두 가지 가설을 세우고, 데이터로 검증합니다.귀무가설 (H₀, Null Hypothesis)👉 "차이가 없다", "효과가 없다"는 기본 전제예: "이 약은 효과가 없다."대립가설 (H₁ 또는 Hₐ, Alternative Hypothesis)👉 "차이가 있다", "효과가 있다"는 주장예: "..

🔍 데이터 라벨링이란?데이터 라벨링(Data Labeling)은 AI가 학습할 수 있도록 데이터에 의미 있는 '태그(라벨)'를 붙이는 작업을 말해요.예를 들어, 고양이 사진에는 "고양이"라고, 강아지 사진에는 "강아지"라고 이름표를 붙이는 것처럼요.라벨링이 잘 되어 있어야 AI가 제대로 배우고, 예측하거나 분류할 수 있어요.🧠 왜 데이터 라벨링이 중요할까?AI 모델의 정확도에 직접적인 영향잘못된 라벨링 = 잘못된 결과초기 데이터 품질이 AI 성능의 핵심 요소📦 데이터 라벨링의 종류이미지 라벨링분류(Classification): 고양이/개/사람 등바운딩 박스(Bounding Box): 사물의 위치를 박스로 표시세그멘테이션(Segmentation): 픽셀 단위로 라벨링텍스트 라벨링감정 분석: 긍정/부정..

1. DB 스키마란?DB 스키마(Schema)는 데이터베이스의 구조를 정의하는 논리적 프레임워크입니다. 테이블, 뷰, 인덱스, 트리거, 저장 프로시저 등의 객체가 포함됩니다. 일반적으로 데이터베이스 내에서 여러 개의 스키마를 생성하여 데이터를 조직화할 수 있습니다.2. DB 스키마 분리란?DB 스키마 분리는 하나의 데이터베이스를 여러 개의 스키마로 나누어 관리하는 방법입니다. 이를 통해 데이터 접근을 효율적으로 제어하고, 성능을 최적화하며, 유지보수성을 향상시킬 수 있습니다.3. DB 스키마 분리의 장점(1) 보안 강화민감한 데이터를 별도 스키마로 분리하여 접근 권한을 세분화할 수 있습니다.특정 사용자 그룹이 특정 스키마에만 접근할 수 있도록 제한할 수 있습니다.(2) 성능 최적화트래픽이 높은 테이블과 ..

자연어 처리는 텍스트 데이터를 이해하고 분석하는 과정에서 필수적으로 사용됩니다. 특히, 한국어는 교착어의 특성을 가지고 있어 문장에서 의미를 추출하려면 형태소 분석이 필요합니다. 이번 글에서는 형태소 분석기의 개념, 종류, 각 분석기의 특징 및 활용법을 상세히 정리하겠습니다.1. 형태소 분석이란?형태소 분석(morphological analysis)은 문장을 구성하는 최소 의미 단위인 형태소를 추출하는 과정입니다. 형태소 분석을 통해 단어의 어근, 접사, 조사 등을 분리하여 문장의 구조를 이해할 수 있습니다.📌 형태소의 종류자립 형태소: 단독으로 사용 가능한 형태소 (예: "책", "학교")의존 형태소: 단독으로 사용이 불가능하고 다른 형태소와 함께 사용해야 하는 형태소 (예: "-이", "-는", "..

제목: 개발자가 아니어도 이해할 수 있는 OpenAPI란?🧩 OpenAPI는 무엇인가요?OpenAPI는 말 그대로 "열려있는 API"를 뜻해요.좀 더 정확히 말하자면, API의 사용법을 문서처럼 표준화해서 설명하는 형식이에요.예를 들어, 누군가 만든 음식 배달 서비스가 있다고 해볼게요.그 서비스를 다른 앱에서도 사용할 수 있게 하려면, API라는 걸 통해 데이터를 주고받아야 해요.그런데 그 API를 어떻게 써야 하는지, 어떤 데이터를 넣어야 하고 어떤 결과가 나오는지를 모르면 사용하기 어렵겠죠?바로 그걸 쉽게 설명해주는 것이 OpenAPI입니다!📦 API와 OpenAPI의 차이는?API (Application Programming Interface)앱과 앱 사이의 다리 역할을 해요.예: "이 음식점 ..