[시스템개발] 트레이딩뷰, 웹, 앱22 새로운 데이터 엔지니어링 기술: 2023년 배워야 할 5가지 2023년 배워야 할 5가지 새로운 데이터 엔지니어링 기술 TOP 5에 대해 알아 보도록 하겠습니다. 오늘날 급변하는 디지털 세계에서 최신의 데이터 엔지니어링 기술 동향을 파악하는 것은 경쟁력을 유지하기 위해 필수적입니다. 매일 수집되는 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터 엔지니어링은 기업들에게 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 블로그에서는 경쟁력을 유지하기 위해 2023년에 배워야 할 상위 5가지 새로운 데이터 엔지니어링 기술에 대해 이야기하겠습니다. 살펴볼 각 기술들은 독특한 능력과 이점을 제공하여 기업들이 데이터 엔지니어링 과정을 개선하고 더 나은 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 그럼 지금부터 자세히 알아보겠습니다! APACHE SUP.. 2023. 7. 3. 주식/암호화폐 대상 최고의 딥러닝 알고리즘 Top 10 이 글에서는 금융 분야에서 가장 중요한 10가지 딥러닝 알고리즘을 종합적으로 살펴보겠습니다. 각 알고리즘을 소개한 뒤 간략한 설명과 금융 분야에서의 고유한 사용 사례를 제시할 것입니다. 또한, 자신의 금융용 딥러닝 알고리즘을 시작할 수 있는 작은 코드의 일부도 제공할 것입니다. 금융의 세계는 기술과 혁신이 핵심인 채로 빠르게 진화하고 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 현대 금융 시스템에서 점점 더 중요해지고 있으며, 조직이 더 스마트하고 데이터 주도적인 결정을 내릴 수 있게 도와줍니다. 금융 분야에서의 최고의 10가지 딥러닝 알고리즘 중요한 알고리즘을 이해하는 것이 한 가지 측면입니다. 문제는 바로 사용할 준비가 된 코드 조각들을 가지고 있다는 점입니다... 바로 문제를 해결해줄 수 있는 코드를 확인해보세요... 2023. 6. 9. 초보자를 위한 최고의 암호화폐 트레이딩 봇: 어떻게 선택할 것인가? 이 글에서는 초보자에게 적합한 암호화폐 트레이딩 봇을 선택하는 방법과 추천 봇 목록을 소개합니다. 또한 트레이딩 봇의 장점과 선택 시 고려해야 할 요소들을 살펴봅니다. 암호화폐 트레이딩 봇은 초보자와 경험이 많은 트레이더들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. 이러한 자동화된 거래 도구들은 미리 정의된 전략을 기반으로 거래를 실행할 수 있어 사용자의 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 이 글에서는 초보자를 위한 최고의 트레이딩 봇, 트레이딩 봇을 사용하는 이유, 그리고 당신의 요구에 맞는 완벽한 트레이딩 봇을 선택하는 방법에 대해 논의할 것입니다. 먼저 트레이딩 봇 종류는 아래 글 참고 바랍니다. 암호화폐를 위한 2023년 최고의 10가지 트레이딩 봇 암호화폐 트레이딩에 도움을 받을 수 있는 10가지 트레이딩.. 2023. 5. 11. 암호화폐를 위한 2023년 최고의 10가지 트레이딩 봇 암호화폐 트레이딩에 도움을 받을 수 있는 10가지 트레이딩 봇을 소개합니다. 이 봇들은 초보자부터 전문가까지 모든 수준의 사용자에게 도움이 됩니다. 이 글을 통해 각 봇의 특징과 기능을 알아보고, 트레이딩 전략을 향상시키세요. 먼저 10개 전략 봇은 다음과 같습니다. Pionex : 다양한 트레이딩 전략과 시장 변동성 대응 KuCoin : 초보자 친화적이며 내장된 Grid 봇과 DCA 봇 사용 Bitsgap : Binance를 위한 Grid 트레이딩 봇 및 고주파 트레이딩 가능 Tafabot : 텔레그램 지원과 고급 트레이딩 전략 봇 사용 Cryptohopper : 트레이딩 전략 및 마켓플레이스 제공 Coinrule : 초보자를 위한 사용자 친화적인 인터페이스 및 전략 구축 도구 Trality : 고급 .. 2023. 5. 10. Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning) Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 중에서 하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning)을 배우고 예측의 정확성을 높이세요. Prophet 모델을 포함한 모든 예측 모델을 구축할 때 데이터 준비는 중요한 단계입니다. Prophet 모델은 Facebook에서 개발한 인기 있는 오픈 소스 도구로, 시계열 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. 여기에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 Prophet 모델을 구축하기 위해 사용할 수 있는 다양한 데이터 준비 기술에 대해 논의로 여기에서는 하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning)에 알아 보도록 하겠습니다. 데이터 정제 (Data Cleaning) 시계열 분해 (Time Series Decomposition) 시계열 정상.. 2023. 3. 28. Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 학습-테스트 분할 (Train-Test Split) Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 중에서 학습-테스트 분할 (Train-Test Split)을 배우고 예측의 정확성을 높이세요. Prophet 모델을 포함한 모든 예측 모델을 구축할 때 데이터 준비는 중요한 단계입니다. Prophet 모델은 Facebook에서 개발한 인기 있는 오픈 소스 도구로, 시계열 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. 여기에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 Prophet 모델을 구축하기 위해 사용할 수 있는 다양한 데이터 준비 기술에 대해 논의로 여기에서는 학습-테스트 분할 (Train-Test Split)을 알아 보도록 하겠습니다. 데이터 정제 (Data Cleaning) 시계열 분해 (Time Series Decomposition) 시계열 정상성 (Time Seri.. 2023. 3. 28. 이전 1 2 3 4 다음 728x90 반응형
