Data Science, ML/Kaggle

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SQL with Python (Google BigQuery)
0. Google BigQuery 빅쿼리는 확장성이 뛰어나고 가격 대비 성능이 좋은 기업용 서버리스 데이터 웨어하우스 입니다. 객체 스토리지(메타데이터와 고유의 식별자를 통해 객체로 저장), 스프레드시트의 데이터, 관리형 열 형식 스토리지(분석 앱에서 데이터 열을 빠르게 검색하는데 최적화) 를 통해 논리적 데이터 웨어하우스를 생성하여 모든 배치와 연속적으로 생성되는 스트리밍 데이터를 분석합니다. 공식 페이지에서 장점이나 기능, 그리고 사용 사례 등 궁금해할 수 있는 전반적 내용 확인이 가능합니다. BigQuery: 클라우드 데이터 웨어하우스 | Google Cloud BigQuery는 비용 효율성을 갖춘 서버리스 멀티 클라우드 데이터 웨어하우스로, 빅데이터에서 가치 있고 유용한 비즈니스 정보를 얻을 수 ..
→2021.05.25
Data Science, ML/Kaggle
[Kaggle] Data Cleaning 데이터 정제
1. Handling Missing Values Missing Value 처리하기 Drop missing values, or fill them in with an automated workflow. # modules we'll use import pandas as pd import numpy as np # read in all our data nfl_data = pd.read_csv("../input/nflplaybyplay2009to2016/NFL Play by Play 2009-2017 (v4).csv") # set seed for reproducibility np.random.seed(0) # get the number of missing data points per column missing_va..
→2021.05.24

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