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Aug 9, 2022

[KR] Udacity Nanodegree: Machine Learning DevOps Engineer 후기

Udacity의 MLOps 관련 강의인 Machine Learning DevOps Engineer Nanodegree를 최근에 수료했다. 수강료 할인과 좋은 기회가 있어 수강하기 시작했는데, 중간에 사정이 있어 잠시 수강을 멈췄다가 최근에야 프로젝트를 완료하면서 수료할 수 있게 되었다. MLOps에 관심이 많은 …

Udacity

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[KR] Udacity Nanodegree: Machine Learning DevOps Engineer 후기
[KR] Udacity Nanodegree: Machine Learning DevOps Engineer 후기
Udacity

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Oct 9, 2021

[KR] Streamlit 앱 정말 쉽게 배포하기 (ft. Streamlit Sharing)

Streamlit은 파이썬 기반으로 웹어플리케이션을 개발할 수 있는 프레임워크입니다. 이번 포스팅에서는 Streamlit에서 제공하는 서비스를 통해 아주 쉽고 간단하게 내가 개발한 웹을 배포하는 방법에 대해 소개하고자 합니다. 웹 어플리케이션 개발 … 그 다음에는? 웹개발과 다소 거리가 먼 데이터분석가, 데이터 사이언티스트 분들에게 Streamlit은 …

Streamlit

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[KR] Streamlit 앱 정말 쉽게 배포하기 (ft. Streamlit Sharing)
[KR] Streamlit 앱 정말 쉽게 배포하기 (ft. Streamlit Sharing)
Streamlit

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Nov 29, 2020

[KR] fastpages에서 블로그 시작하기

항상 내 맘 같지 않은 기술 블로그 개발이 비교적 익숙하지 않은 데이터분석가 또는 데이터사이언티스트가 Github Pages를 활용하여 기술블로그를 운영하기 위해서는 몇 가지 난관이 있습니다. 자료를 찾아보면 주로 Jekyll, Hugo, Hexo, Gatsby.JS 와 같이 낯설고 어려운 프레임워크을 사용해야 합니다. 튜토리얼은 간신히 따라갔다 …

Github

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[KR] fastpages에서 블로그 시작하기
[KR] fastpages에서 블로그 시작하기
Github

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Mar 29, 2020

[KR] Streamlit 웹 어플리케이션 배포하기 (feat. Heroku)

이번 포스트에서는 Streamlit기반 웹 어플리케이션을 Heroku 에 배포하는 과정을 다루어 보겠습니다. Streamlit 관련 주제의 포스팅 목록은 아래의 리스트를 참조해주세요. 파이썬 웹어플리케이션 맛보기 (feat. Streamlit) Streamlit 웹 어플리케이션 배포하기 (feat. Heroku) Str …

Python

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[KR] Streamlit 웹 어플리케이션 배포하기 (feat. Heroku)
[KR] Streamlit 웹 어플리케이션 배포하기 (feat. Heroku)
Python

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Mar 13, 2020

[KR] 파이썬 웹어플리케이션 맛보기 (feat. Streamlit)

데이터사이언스/ML 프로젝트를 간단하게 배포할 수 있는 웹어플리케이션이 관심을 받고 있습니다. 이번 포스트에서는 Streamlit 의 간단한 소개와 기본 기능들을 훑어보겠습니다. Streamlit 관련 주제의 포스팅 목록은 아래의 리스트를 참조해주세요. 파이썬 웹어플리케이션 맛보기 (feat. Streamlit) Str …

Python

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[KR] 파이썬 웹어플리케이션 맛보기 (feat. Streamlit)
[KR] 파이썬 웹어플리케이션 맛보기 (feat. Streamlit)
Python

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Jan 26, 2020

[KR] Pandas 1.0.0 Major Release ! 바뀐 점을 알아봅시다

import pandas as pd로 우리에게 익숙한 Pandas. 데이터 분석을 위한 라이브러리라는 사실을 모르는 사람은 거의 없을 것입니다. 하지만 부끄럽게도 저는 판다스의 버전조차 모른 상태로 여태껏 공식 문서와 Stackoverflow를 통해서만 사용하고 있었는데요. 마침 1월 9일 Pandas 1.0. …

Python

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[KR] Pandas 1.0.0 Major Release ! 바뀐 점을 알아봅시다
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Python

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