Kaggle

5단 분석법

순서
분석
단어
내용
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일반 명사
Kaggle
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고유 명사
Kaggle
전 세계 데이터 연구자들이 데이터를 분석할 수 있도록 대회를 개최하고, 분석 내용을 토론할 수 있는 커뮤니티를 제공하는 플랫폼
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사용 이유
Kaggle
실전 데이터 분석 경험, 경쟁을 통한 학습, 협업 기회, 코드 공유, 경력 개발, 최신 기술 학습을 제공하기 때문에
4
사용 방법
Kaggle
Kaggle API를 사용해 데이터셋을 다운로드 하고 압축 해제를 해서 데이터셋 사용
5
다른 기술과의 비교
Kaggle
-

정의

고유 명사

Kaggle
전 세계 데이터 연구자들이 데이터를 분석할 수 있도록 대회를 개최하고, 분석 내용을 토론할 수 있는 커뮤니티를 제공하는 플랫폼
Kaggle 은 전 세계 데이터 연구자들이 데이터를 분석할 수 있도록 대회를 개최하고, 분석 내용을 토론할 수 있는 커뮤니티를 제공하는 플랫폼 입니다.
Kaggle은 다양한 데이터셋과 커널(코드 노트북)을 공유하여 학습 자료와 실습 환경을 제공합니다.

사용 이유

Kaggle
실전 데이터 분석 경험, 경쟁을 통한 학습, 협업 기회, 코드 공유, 경력 개발, 최신 기술 학습을 제공하기 때문에
이유
설명
실제 데이터 접근 및 분석 기회
Kaggle은 다양한 도메인의 실제 데이터를 제공합니다. 이를 통해 연구자와 데이터 과학자들은 실제 데이터를 분석하고, 실무적인 경험을 쌓을 수 있습니다.
커뮤니티 및 협업 기회
Kaggle 커뮤니티는 매우 활발하며, 다양한 수준의 데이터 과학자들이 서로의 아이디어를 공유하고 토론합니다. 이를 통해 다양한 접근 방법을 배우고, 협업할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.
코드 및 솔루션 공유
Kaggle에서는 코드 노트북을 공유할 수 있어, 다른 사람들이 작성한 코드를 보고 학습할 수 있습니다. 이는 문제 해결 능력을 향상시키는 데 매우 유용합니다.

사용 방법

Kaggle
Kaggle API를 사용해 데이터셋을 다운로드 하고 압축 해제를 해서 데이터셋 사용

Kaggle API Key 발급

1.
오른쪽 위 아이콘 버튼을 누르고 Settings 를 눌러 개인 설정 페이지로 이동합니다.
2.
API 설정 부분에서 Create New Token 버튼을 누릅니다.
3.
Continue 버튼을 누릅니다.
4.
kaggle.json 파일을 다운로드 합니다. 이 파일을 API Key로 사용할 수 있습니다.

Colab에서 Kaggle 데이터셋 가져오기

1.
데이터셋을 찾습니다.
2.
데이터셋 페이지의 주소에서 ‘kaggle.com/datasets/’ 의 뒷 부분을 사용할 것 입니다.
3.
코드에서 수정해야하는 부분을 데이터셋에 맞게 수정합니다.
# 구글 코랩에서 데이터셋 다운로드 및 준비 from google.colab import files files.upload() # 'kaggle.json' 파일 업로드 !mkdir -p ~/.kaggle !cp kaggle.json ~/.kaggle/ !chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json # Orange Diseases 데이터셋 다운로드 !kaggle datasets download -d sumn2u/riped-and-unriped-tomato-dataset # 압축 해제 !unzip riped-and-unriped-tomato-dataset.zip -d riped-and-unriped-tomato
Python
복사
files.upload(): Google Colab에서 파일을 업로드할 수 있도록 합니다. 여기서는 kaggle.json 파일을 업로드합니다.
이 파일은 Kaggle API 키를 포함하고 있어 Kaggle 데이터셋에 접근할 수 있게 합니다.
!mkdir -p ~/.kaggle: Kaggle 설정 파일을 저장할 디렉토리를 생성합니다.
!cp kaggle.json ~/.kaggle/: 업로드한 kaggle.json 파일을 .kaggle 디렉토리에 복사합니다.
!chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json: kaggle.json 파일의 권한을 설정하여 다른 사용자들이 읽지 못하도록 합니다.
!kaggle datasets download -d sumn2u/riped-and-unriped-tomato-dataset: Kaggle에서 지정된 데이터셋을 다운로드합니다. 여기서는 riped-and-unriped-tomato-dataset을 다운로드합니다.
!unzip riped-and-unriped-tomato-dataset.zip -d riped-and-unriped-tomato: 다운로드한 zip 파일을 riped-and-unriped-tomato 디렉토리에 압축 해제합니다.
아래 코드로 데이터셋을 시각적으로 확인해 볼 수 있습니다.
# 데이터셋 파일 목록 출력 import os # 이미지 파일이 들어있는 디렉토리 경로 data_dir = 'riped-and-unriped-tomato/Riped and Unriped Tomato Dataset' # 파일 목록 출력 for root, dirs, files in os.walk(data_dir): for file in files: print(os.path.join(root, file))
Python
복사
import os: 파이썬의 표준 라이브러리인 os 모듈을 임포트합니다. 이 모듈은 운영 체제와 상호작용할 수 있게 해줍니다.
data_dir = 'riped-and-unriped-tomato/Riped and Unriped Tomato Dataset': 데이터셋이 위치한 디렉토리 경로를 지정합니다.
os.walk(data_dir): 지정된 디렉토리 내의 파일과 하위 디렉토리를 순회합니다.
print(os.path.join(root, file)): 각 파일의 전체 경로를 출력합니다.

Google Colab

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