Data Science Tutorials
Develop your data science skills with tutorials in our blog. We cover everything from intricate data visualizations in Tableau to version control features in Git.
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FastHTML과 MongoDB로 실시간 작업 관리자 구축하기
Python 네이티브 도구로 비동기 CRUD와 HTMX 상호작용을 구현하는 완전한 튜토리얼.
2026년 6월 17일
FIFA 월드컵 2026 우승 예측: MLOps 가이드
자동 재학습과 DVC부터 대진표 10,000회 몬테카를로 시뮬레이션까지, 엔드 투 엔드 MLOps 파이프라인이 2026 월드컵 결과를 어떻게 예측하는지 살펴보세요.
2026년 6월 17일
Cofounder 2 튜토리얼: AI 에이전트로 회사를 운영하는 방법
Cofounder 2를 사용해 거친 아이디어를 사업 계획, 브랜드 키트, 엔지니어링 작업, 마케팅 캠페인, 영업 워크플로를 갖춘 체계적인 회사로 발전시키는 방법을 알아보세요.
2026년 6월 17일
랜덤 포레스트 회귀: 완벽 가이드
랜덤 포레스트 회귀의 작동 방식, 한계, 평가·튜닝·해석 방법을 다룹니다. Python 구현과 모델 비교 프레임워크 포함.
2026년 6월 17일
DFlash 추측 디코딩으로 로컬 LLM 속도를 높이는 방법
기준 설정과 비교해 DFlash 추측 디코딩과 Flash Attention을 사용하여 단일 RTX 4090에서 로컬 Gemma 4 31B 추론을 가속하는 방법을 알아보세요.
2026년 6월 17일
커널 밀도 추정: 이론에서 실전까지
커널 밀도 추정은 고정된 모델을 가정하지 않고 데이터 분포의 형태를 추정하는 비모수 방법입니다. 공식, 대역폭 선택, Python과 R에서의 실습 구현을 알아보세요.
2026년 6월 16일
로지스틱 회귀 가정: 모델링 전에 꼭 확인해야 할 것들
로지스틱 회귀의 가정을 실무적으로 안내하고, Python과 R에서 위반을 잡아내는 진단과, 가정이 성립하지 않을 때의 대안을 다룹니다.
2026년 6월 15일
스플라인 회귀: Python 및 R로 배우는 실전 가이드
조각별 다항식과 매듭이 비선형 관계를 어떻게 모델링하는지, 주요 스플라인 종류, 그리고 Python과 R에서의 적합 방법을 다루는 실전 가이드입니다.
2026년 6월 15일
과적합 vs 과소적합: 실무적인 모델 진단 가이드
머신러닝에서 과적합과 과소적합을 자세히 살펴보고, 각 실패 모드를 식별하는 방법, 발생 원인, 바이어스-분산 트레이드오프를 통해 해결하는 방법을 다룹니다.
2026년 6월 12일
일반화 선형 모형(GLM): 이론과 코드 입문 가이드
GLM에 대한 실용 가이드 — 무엇이며, 세 구성요소가 어떻게 함께 작동하는지, 그리고 Python과 R에서 적합하고 해석하는 방법.
2026년 6월 12일
제로샷 분류: 동작 원리와 활용 시점
제로샷 분류가 무엇인지, NLI 모델로 내부에서 어떻게 작동하는지, 퓨샷/파인튜닝과의 비교, 그리고 Hugging Face Transformers로 적용하는 방법을 알아보세요.
2026년 6월 11일
그래디언트 클리핑: 폭주하는 그래디언트 방지 방법
그래디언트 클리핑은 딥 신경망 학습을 망치는 폭주 그래디언트를 막는, 학습 루프에 한 줄만 추가하면 되는 해결책입니다. 작동 원리, 두 가지 주요 방법, 임계값 선택, PyTorch와 TensorFlow 구현을 다룹니다.
2026년 6월 10일