안녕하세요 늑대양입니다. 모델링 프로젝트를 2주간 진행합니다 🥸 오늘은 [AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정]의 58일차 일과를 정리하여 안내해드리도록 하겠습니다. Day 58 시간표: 미니 프로젝트: 모델링 미니 프로젝트: 모델링 (오프라인) 미니 프로젝트: 모델링 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 🫠
모델링
안녕하세요 늑대양입니다. 본격적으로 모델링 프로젝트를 2주간 진행합니다 🥸 (추가적으로 시간이 날 때마다, 데이터 엔지니어링 인강을 수강하고 있습니다) 오늘은 [AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정]의 57일차 일과를 정리하여 안내해드리도록 하겠습니다. Day 57 시간표: 머신러닝 (강의 복습) 미니 프로젝트: 모델링 머신러닝 (강의 복습) Chapter.03 Classification-01. 분류의 정의 분류(classification): 주어진 데이터(X)를 분류하고자 하는 값(y)에 할당하는 방법 Definition (from Wiki) “Applications in which the training data comprises examples of the input vectors along w..
안녕하세요 늑대양입니다. 요즘은 날씨가 좋다 못해.. 덥네요..🫠 (빼빼로데이인데 최고 기온 21도... 살려주세요..😓) 오늘은 [AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정]의 56일차 일과를 정리하여 안내해드리도록 하겠습니다. Day 56 시간표: 머신러닝 실전 랜덤 조별 회고 프로젝트: 모델링 (OT) 머신러닝 실전 랜덤 조별 회고 강사님의 강의에서 이해가 안 된 부분은 해결하셨나요? 직접 써본 scikit-learn 의 모듈 중에서 이해 안 된 부분은 해결하셨나요? 성능 평가 지표에 대한 이해가 있나요? ex. Accuracy, Confusion Matrix, Precision, Recall, F1 Score, AUC(ROC curve) 앞으로 2주간 미니 프로젝트(모델링)가 진행됩니다. 점수를 개..
안녕하세요 늑대양입니다. 날씨가 많이 쌀쌀해졌습니다..😶🌫️ (조금 있으면 눈도 올 것 같아요..) 오늘은 현직자 특강이 있는 특별한 날입니다!! 😍 [AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정]의 51일차 일과를 정리하여 안내해드리도록 하겠습니다. Day 51 시간표: 머신러닝 실전 (과제) 현직자 특강 랜덤 조별 회고 머신러닝 실전 (과제) https://github.com/sainthm/MGS_AI_DS/tree/main/YDK/dacon GitHub - sainthm/MGS_AI_DS: Megabyte School course repository - AI_Data Scientist Megabyte School course repository - AI_Data Scientist - GitHub - ..
안녕하세요 늑대양입니다 :) 오늘은 [AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정]의 6일차 일과를 정리하여 안내해드리도록 하겠습니다. Day 6. 시간표: 온라인 학습: [한 번에 끝내는 데이터 사이언스] 오프라인 강의: [프로그래밍 기초 : Python] Day 6. 온라인 학습 범위: 13강 예상 학습 시간: 4:27:09 대주제(Part) 중주제(Chapter) 소주제(Clip) Part.1 데이터사이언스 기초 Pre-Chapter. 강의를 보기 전에 알아야할 것 CH00_01 강의 진행 방식 소개 Part.1 데이터사이언스 기초 Pre-Chapter. 강의를 보기 전에 알아야할 것 CH00_02 Notion 소개 Part.1 데이터사이언스 기초 Pre-Chapter. 강의를 보기 전에 알아야할 것 ..
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# 읽고 있는 도서의 p120 ~ 127 내용 참고 및 인용 데이터 사이언티스트: 방대한양의 데이터에 다양한 분석 기법을 적용함으로써 가치 있는 인사이트를 찾아내고 제공합니다. 회사의 현재 상황을 정량적이고 과학적인 방법으로 분석 머신러닝 등의 기법으로 미래의 상황을 예측 데이터 사이언티스트의 업무: 1. 포뮬레이션: 포뮬레이션(Formulation)은 해결하고자하는 비즈니스 문제를 데이터 분석 문제로 바꾸는 과정 비즈니스 문제에 따라 분석의 목표, 사용 기법, 필요한 데이터가 완전히 달라짐 보유한 데이터에서 통계치를 내거나 여러 종류의 데이터 간 관계를 파악하기 위해 회귀분석 등의 기법을 적용 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용 2. 전처리, EDA 데이터 분석 문제를 세웠다면 다음 작업은 ..
