Pandas를 왜 사용하는지를 정리합니다.

Pandas 기초 시리즈가 누구를 위한 글인지, NumPy 기초 위에서 어떻게 이어지는지, 다섯 편의 진행 순서와 실습 환경을 정리한 0편입니다.

배열 생성부터 속성, 형태 변경, Indexing, 조건 선택, Broadcasting, axis 집계, 결합, 정렬, NaN 처리까지 NumPy 기본 문법을 정리했습니다.

NumPy 배열이 왜 빠르고 메모리를 효율적으로 사용하는지, vectorization과 dtype을 중심으로 정리합니다.

Numpy 기초 관련 시리즈 소개와 실습 환경 준비를 다룹니다.

가상환경이 왜 필요한지부터 venv, pip, PyPI의 역할, conda와 uv 비교까지 정리한 내용입니다.

CPU 전용 wheel로 서빙 image를 줄이는 방법부터 모델 파일 배치, GPU 학습 container 구성까지 ML에서의 Docker 활용을 정리합니다.

compose.yaml 작성부터 healthcheck 기반 depends_on, 디스크 정리, 자주 밟는 운영 함정까지 Docker Compose 운영을 정리합니다.

named volume과 bind mount부터 user-defined network, container 안 localhost의 함정까지 데이터 보존과 container 간 통신을 정리합니다.

layer와 cache의 동작부터 build context, .dockerignore, multi-stage build까지 Dockerfile 작성을 실습으로 정리합니다.