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파이썬

프론트엔드 부분을 담당할 프레임워크는 무엇이 좋을까? AiDAOps 2024. 11. 12. AiDAOps를 개발하기 위한 백엔드의 구성, 아키텍처에 대해서는 이런저런.. 여러 가지 사항들을 생각하고 있는데 프론트엔드를 위한 프레임워크에 대해서는 그다지 생각해 보지 않은 것 같습니다.그냥 단순하게.. 요즘 많이 사용되는 React.js, Vue.js나 Svelte 같은 것을 쓰게 되겠지.. 라고 생각하고 있었습니다만...문득 생각이 나서 Perplexity를 통해서 제안을 받아보았습니다.특히 파이썬 환경으로 개발할 수 있는 프레임워크의 제안을 요청했습니다. 갑자기 프론트엔드라는 용어가 생각이 나지 않아서 장황하게 설명을 하고 말았네요. (이제 슬슬 나이가 들어서 그런가.. ㅠㅠ)개발자 생활을 시작하고부터 지금까지 사용한 프로그래밍 언어가 15가지를 넘다보니.. 특정 개발 언어에 대한 편애 같은 ..

Django 기반의 작은 웹 시스템을 만들어볼까? 일반 IT 기술 2024. 8. 7. Django를 이용한 작은 프로젝트현재 진행 중인 강의에서는 파이썬의 웹 프레임워크 중 하나인 Django를 이용한 백엔드 시스템의 개발을 진행중입니다.제가 현재 추진중인 AiDAOps의 개발에는 FastAPI를 적용하고자 생각하고 있지만 이왕 강의를 통해 진행하는 거라면 Django를 사용한 작은 프로젝트도 함께 진행하면 어떨까 싶습니다.수강생 분들도 혹시 원하시면 참고를 하실 수도 있고..사실 최근의 수강생 분들은 생각보다 아이디어가 다양하고 기반 실력이 좋은 분들이 많아서 제가 진행하는 작은 프로젝트는 그다지 참고가 안될 수도 있습니다만...또 FastAPI를 기반으로 AiDAOps의 개발을 진행한다고 해도 Django를 사용하면서 얻는 지식이나 경험이 전혀 도움이 되지 않을 것이라고 보기는 어렵죠..

데이터 과학자를 위한 금융 분석 총론: 시작 AI 기반 기술 2022. 7. 2. 최근 강의 준비나.. 관련된 일들에 밀려 스스로 공부를 하지 않게 되었습니다. 슬슬 이대로는 안되겠다.. 라는 생각이 들 때가 왔네요. 그래서 일하는 도중이라도 갖고 있는 책들을 하나씩 공부해 나가기로 했습니다. 쉬운 초급 수준의 책은 그냥 건너뛰고 약간 난이도가 있는 책을 중심으로 보는게 나을 것 같습니다. 초급 수준의 책도 중요하지만 그것까지 모두 다루기엔 책이 너무 많아요.. ㅠㅠ 처음으로 선택한 책은 데이터 과학자를 위한 금융 분석 총론: R로 학습하는 핵심 금융 분석의 이론과 실제 (Financial Analytics with R: Building a Laptop Laboratory for Data Science) 마크 베넷, 더크 휴겐 지음 / 홍영표, 오승훈 옮김 | 에이콘 입니다. 제목에서..

입문편: 왜 AI, 데이터 과학 분야에서는 파이썬을 많이 사용할까? AI 기반 기술 2020. 5. 5. IT업계를 중심으로 최근의 트렌드를 살펴보면 AI가 대세입니다. AI, 특히 딥러닝과 같은 신경망 기반의 모델에 대한 인기는 외국에 비하여 국내에선 크게 주목받지 못하고 있었지만 2016년 이세돌과 알파고의 대국 이후로 우리나라에서도 큰 흐름이 시작되었죠. 정부기관, 산업계, 학계를 포함하여 수많은 이들이 AI에 관심을 가지게 되었고 또 AI와 딥러닝을 배우고 연구하기 시작했습니다. 그런데 우리가 접하는 대다수의 자료는 파이썬으로 설명되고 또 구현되고 있습니다. 왜 파이썬일까요? 파이썬은 1991년에 네덜란드 출신의 Guido van Rossum에 의해 발표된 고급 프로그래밍 언어이며 해외에서는 꾸준히 인기가 높아지고 있었지만 국내에서는 그다지 주목받지 못했던 언어입니다. AI와 딥러닝, 그리고 데이터 ..

[파이썬 입문] 파이썬은 배우기 쉽다고 하는데 정말 쉬운 언어일까? AI 기반 기술 2020. 5. 3. 파이썬 강의를 듣거나 개발 언어로 파이썬을 소개받을때 흔히 들을 수 있는 파이썬의 장점은 쉽다는 것입니다. 1. 문법이 간단해서 가독성이 좋고 비전공자도 배우기 쉽다. 2. 인터프리터 형의 언어라서 실행 결과를 바로 확인할 수 있어서 개발이 쉽고 개발 시간을 단축해 준다. 3. 풍부한 라이브러리를 가지고 있어서 쉽고 효율적으로 개발할 수 있다. 등과 같이 쉽다는 점을 강조하고 있습니다. 더구나 최신 트랜드인 AI, 데이터 과학 등에서 가장 많이 사용되는 언어로 떠오르고 있으니 전망도 밝아 보입니다. 그래서 파이썬에 처음 입문하는 사람들은 가벼운 마음으로 큰 기대를 가지고 쉽게 접근하고 있죠. 그런데 여기서 배우기 쉽다... 라는 말은 누가 한 말일까요? 실제로 주변을 살펴보면 파이썬을 배우기 시작했는데 ..

R과 파이썬을 사용한 통계 계산 시작하기 (1) AI 기반 기술 2019. 12. 19. AI 및 딥러닝에 대한 구현 자료를 인터넷에서 검색해보면 대부분 파이썬을 사용하고 있죠. 반면 통계 계산에 대한 자료를 검색해보면 요즘에는 파이썬도 많이 늘었지만 R이 차지하는 비중이 높습니다. 딥러닝을 제대로 연구하고 활용하기 위해서는 딥러닝에 대한 이해만이 아니라 데이터 분석과 통계에 대한 이해도 중요하다고 하는데 R과 파이썬으로 나누어져 있으니 약간 귀찮습니다. 그래서 R과 Python을 사용한 통계계산 시리즈를 통해 두 가지 개발환경 모두를 연습해 보고자 합니다. * R 개발환경: RStudio * 파이썬 개발환경: Python 3.7, Anaconda, Jupyter Notebook (IDE 등의 버전은 각자 편한 것으로 사용하시면 됩니다.) 일단 기준이 되는 도서는 "기반지식/통계" 카테고리에..

네이버에서 모든 종목의 재무제표를 받아서 비교하기 일반 IT 기술 2019. 11. 29. (이 글은 이번에 병행 운영하던 2개의 블로그를 통합하면서 기존 블로그의 내용을 일부 수정하여 옮겨온 글입니다.) 주식 투자를 하기 위해서 일단은 어떤 종목에 투자할 것인지를 결정하여야 합니다. 종목 결정을 위하여 먼저 재무제표를 기준으로 우량 기업을 선택하고 다음으로 선택한 기업들의 사업보고서를 분석하여 종목을 선택하도록 합시다. 이미 오랜 경험이 있는 투자자들의 경우, 자신들만의 포트폴리오를 구성하고 관심이 있는 분야에서부터 서서히 확장해 나가는 것이 가능하겠지만 처음 시작하는 경우에는 도대체 뭘 선택해야 할 것인지 알 길이 없습니다. 그래서 모든 종목의 재무제표 데이터를 몽땅 읽어들여 우량 기업을 선택하는 기준에 따라 걸러서 대상을 축소해 보기로 하였습니다. 이번 포스트에서는 모든 종목의 재..

네이버에서 현금흐름표 데이터 받아오기 일반 IT 기술 2019. 11. 29. (이 글은 이번에 병행 운영하던 2개의 블로그를 통합하면서 기존 블로그의 내용을 일부 수정하여 옮겨온 글입니다.) 기업분석을 위해서 재무제표와 함께 중요한 자료가 바로 현금흐름표입니다. 현금흐름표는 손익계산서, 재무상태표와 함께 재무분석을 위해 중요한 자료로서 일정 기간동안 기업의 현금이 어떻게 조달되고 사용되는지를 보여줍니다. 기간별 현금의 유입과 유출 내용과 같은 현금흐름의 분석을 통하여 향후 발생할 기업의 현금부족, 흑자도산 등의 위험여부도 미리 추정할 수 있습니다. 현금흐름표의 데이터를 받아오기 위하여 며칠간 검색을 해 보았지만 회계학적 입장에서의 현금흐름표의 작성, 분석 방법에 대한 내용만 검색되고 파이썬이나 프로그래밍을 통하여 데이터를 확보하는 방법은 좀처럼 검색되지 않더군요. 그래서 직접..

네이버에서 재무제표 데이터 받아오기 일반 IT 기술 2019. 11. 29. (이 글은 이번에 병행 운영하던 2개의 블로그를 통합하면서 기존 블로그의 내용을 일부 수정하여 옮겨온 글입니다.) 기업의 상태를 분석하기 위해서 가장 중요하면서 또한 기본이 되는 데이터가 바로 재무제표입니다. 재무제표를 분석하기 위하여 일단 그 데이터를 받아와야 하는데 주가데이터와 마찬가지로 네이버 금융 서비스에서 데이터를 받아오도록 합시다. 소스코드는 아래의 두 포스트를 참고 및 비교하였습니다. 1. '나는 새롭다' 님의 블로그의 '[Python 재무제표 크롤링 #7] NAVER 금융에서 재무제표 데이터, 파이썬 데이터 프레임으로 추출하기' (https://engkimbs.tistory.com/625) 2. '데이터 큐레이터'님의 블로그의 '[파이썬 업무 자동화] 상장사 재무제표 수집(pandas)..

네이버에서 주가 데이터 받아오기 일반 IT 기술 2019. 11. 29. (이 글은 이번에 병행 운영하던 2개의 블로그를 통합하면서 기존 블로그의 내용을 일부 수정하여 옮겨온 글입니다.) 일반적으로 주식투자 관련 데이터를 사용하려면 각 증권사 계좌를 만들고 해당 증권사에서 제공하는 API를 사용하여 데이터 수집을 진행합니다. 그러나 그것때문에 일부러 증권계좌를 만드는게 좀 꺼려지는 경우도 많을것입니다. 그런 경우에는 네이버 또는 다음과 같은 포탈서비스에서 제공하는 금융, 증권서비스를 이용하는 것도 좋습니다. 그러나 포탈서비스 업체에서는 증권사에서 제공하는 API와 같은 특화된 서비스를 제공하지는 않습니다. 그렇다면 우리가 생각해 볼 수 있는 것은 웹 스크레이핑과같은 기술이 되겠군요. 이번 글에서는 파이썬을 이용하여 웹 스크레이핑 기술을 활용한 주가 데이터 받아오기를 해 보겠습..

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