이 튜토리얼에서는 DuckDB-Python의 기능을 코드로 직접 실습하며 종합적으로 이해하는 과정을 다룹니다. 연결 관리와 데이터 생성의 기초부터 시작해, 실제 분석 워크플로우를 진행합니다.
이 튜토리얼에서는 Scanpy를 사용하여 단일 세포 RNA 시퀀싱 분석을 위한 완전한 파이프라인을 구축합니다. 필요한 라이브러리를 설치하고 PBMC 3k 데이터세트를 로드한 다음 품질 관리, 필터링, 정규화를 수행하여 데이터를 준비합니다. 고변동 유전자를 식별하고 차원 축소를 위해 PCA를 수행한 후 클러스터링 및 시각화를 진행합니다.
PyGWalker를 사용하여 정적이고 코드 중심의 차트를 넘어서 진정한 대화형 탐색적 데이터 분석 워크플로우를 구축하는 방법을 소개하는 튜토리얼입니다. 타이타닉 데이터셋을 대규모 대화형 쿼리용으로 준비한 후 분석에 적합한 엔지니어링된 피처를 활용하여 데이터의 기본 구조를 드러내고 상세한 행 수준 탐색과 고수준 집계를 모두 가능하게 합니다.
이 튜토리얼에서는 Ibis를 사용하여 Pandas와 유사하지만 데이터베이스 내에서 완전히 실행되는 이식 가능한 인-데이터베이스 피처 엔지니어링 파이프라인을 구축하는 방법을 보여줍니다. DuckDB에 연결하고 데이터를 안전하게 백엔드에 등록하고 창 함수와 집계를 사용하여 복잡한 변환을 정의하는 방법을 소개합니다.
바이너리 크로스 엔트로피(BCE)는 이진 분류의 기본 손실 함수이지만, 불균형 데이터셋에서 심각한 문제를 야기할 수 있다. Focal Loss는 한 클래스가 극도로 드물 때도 오류를 적절하게 고려하여 불균형 분류에 유용하다.
이 튜토리얼에서는 Textual을 사용하여 고급 대화형 대시보드를 구축하며 터미널 우선 UI 프레임워크가 현대적인 웹 대시보드와 같이 표현력이 풍부하고 동적일 수 있는 방법을 탐색합니다. 각 스니펫을 작성하고 실행하면서 인터페이스를 조각조각 조립하고 위젯, 레이아웃, 반응 상태 및 이벤트 흐름을 활성화하여 볼 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Apache Spark의 기술을 Google Colab에서 PySpark를 사용하여 직접 활용하는 방법을 탐구합니다. 로컬 Spark 세션 설정부터 변환, SQL 쿼리, 조인, 창 함수까지 단계적으로 진행하며 사용자 구독 유형을 예측하는 간단한 머신 러닝 모델을 구축하고 평가합니다.
이 튜토리얼에서는 도구 문서를 표준화된 호출 인터페이스로 변환하고 중앙 시스템에 등록한 후 자동화된 파이프라인의 일부로 실행하는 효율적인 프레임워크를 구축하는 방법을 보여줍니다.
LLM은 파라미터 수가 급증하고 MoE 디자인과 대규모 컨텍스트 길이의 널리 사용으로 급속히 발전했습니다. DeepSeek-R1, LLaMA-4, Qwen-3 같은 모델은 이제 수조 개의 파라미터에 이르며 엄청난 컴퓨팅, 메모리 대역폭, 빠른 칩 간 통신이 요구됩니다. MoE는 효율성을 향상시키지만 전문가 라우팅에서 도전을 야기하며 백만 개 이상의 토큰을 갖는 컨텍스트 창은 […]
