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Streamlit, Python, 데이터 시각화, 머신러닝, 데이터 애플리케이션, 웹 배포, GitHub, 클라우드 배포, requirements.txt, 데이터 과학1. Streamlit 소개 및 시작하기Streamlit은 데이터 과학자와 AI/ML 엔지니어가 간단한 코드 몇 줄만으로 대화형 데이터 애플리케이션을 만들고 공유할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 공식 웹사이트에서 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.Streamlit 공식 웹사이트 Streamlit • A faster way to build and share data appsStreamlit is an open-source Python framework for data scientists and AI/ML eng..

Streamlit은 데이터 시각화와 웹 애플리케이션 제작을 쉽고 빠르게 구현할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 특히 초보 개발자들에게 직관적이고 간단한 코드로 웹 페이지를 제작할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이번 글에서는 **비주얼 스튜디오 코드(VS Code)**를 사용해 Streamlit의 다양한 문자열 출력 함수들을 배우고, 이를 실행한 화면을 이미지와 함께 살펴보겠습니다.   비주얼 스튜디오 코드에서 작성된 Streamlit 코드아래는 작성한 코드로, 다양한 문자열 출력 함수를 사용하여 텍스트와 메시지를 표시하는 방법을 보여줍니다.코드별 실행 화면아래는 위 코드 실행 시 각 함수별 출력 화면입니다. 1. st.text 실행 화면st.text는 단순한 텍스트를 출력합니다. 형식적인 꾸..

💡 Streamlit은 Python을 이용하여 간단하게 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 도구입니다.비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code, VS Code) 에서 Streamlit을 실행하는 방법을 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 설명하겠습니다. 💡 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)란?비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code, VS Code) 는 마이크로소프트(Microsoft) 가 개발한 무료 오픈소스 코드 편집기(Code Editor) 입니다.✅ 빠르고 가벼운 개발 도구로, 웹 개발, 데이터 분석, 머신러닝, 자동화 스크립트 등 다양한 프로그래밍 작업에 사용됩니다.✅ 다양한 확장 기능(Extensions) 을 통해 기능을 추가할 수 있습니다.  🔹 VS Code..

K-Means Clustering은 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 대표적인 기법으로, 데이터를 군집화하여 비슷한 특성을 가진 데이터를 묶는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 특히 고객 데이터를 분석하거나 특정 패턴을 찾을 때 유용하며, 실습 과정을 통해 데이터 군집화를 직접 수행해볼 수 있습니다.K-Means Clustering의 원리초기 중심점 설정: K값(클러스터 개수)을 설정하고, 초기 중심점을 랜덤으로 선택합니다.클러스터 할당: 각 데이터 포인트에 대해 가장 가까운 중심점에 해당하는 클러스터로 할당합니다. 거리는 일반적으로 유클리드 거리(Euclidean Distance)로 계산됩니다.중심점 업데이트: 각 클러스터에 속한 데이터의 평균을 계산하여 새로운 중심점을 설정합니다.반..