격기3반 회차보기는 블로그 형식의 글로 작성되었습니다. 이번 회차에서는 다양한 주제를 다루고 있으며, 각주와 이미지를 통해 내용을 보충해 주어 이해하기 쉽게 설명되어 있습니다. 주요 내용은 학습 규모, 주차별 진행 내용, 코드 예제와 결과 해석 등이 포함되어 있으며, 소개된 주제들을 자세히 알고 싶은 분들에게 도움이 될 것입니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
– 데이터 분석을 위한 Python 기초
– 데이터 전처리
– 탐색적 데이터 분석
– 데이터 시각화
– 지도 학습
– 비지도 학습
– 모델 평가와 성능 향상
학습 내용
3주차: 탐색적 데이터 분석
탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)은 데이터를 탐색하고 이해하기 위한 과정으로, 데이터의 특성과 분포를 파악하는 것을 목표로 합니다. EDA를 통해 데이터의 패턴이나 이상치를 찾을 수 있으며, 이를 통해 데이터의 품질을 평가하고 모델링에 대한 가정을 검증할 수 있습니다. EDA의 주요 내용으로는 데이터 시각화, 변수 간 상관관계 분석, 이상치 탐지 등이 있습니다. 이번 주차에는 EDA를 위한 다양한 기법과 라이브러리를 학습하고, 실제 데이터를 사용하여 EDA를 수행하는 실습을 진행했습니다.
4주차: 데이터 시각화
데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하여 정보를 전달하는 과정입니다. 데이터 시각화는 데이터의 패턴 파악이나 결측치, 이상치 탐지, 변수 간 관계 분석 등에 유용하게 활용될 수 있습니다. 이번 주차에는 다양한 시각화 기법과 라이브러리를 학습하고, 실제 데이터를 사용하여 데이터 시각화를 수행하는 실습을 진행했습니다.
5주차: 지도 학습
지도 학습(Supervised Learning)은 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 학습하는 알고리즘입니다. 이번 주차에는 다양한 지도 학습 알고리즘과 라이브러리를 학습하고, 실제 데이터를 사용하여 지도 학습 모델을 만들고 평가하는 실습을 진행했습니다. 지도 학습의 주요 내용으로는 회귀와 분류가 있으며, 이를 위한 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, K 최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN), 의사결정나무 (Decision Tree) 등이 있습니다.
6주차: 비지도 학습
비지도 학습(Unsupervised Learning)은 출력 데이터 없이 입력 데이터의 특징을 찾거나, 입력 데이터 자체의 분류나 클러스터링을 수행하는 알고리즘입니다. 이번 주차에는 다양한 비지도 학습 알고리즘과 라이브러리를 학습하고, 실제 데이터를 사용하여 비지도 학습 모델을 만들고 평가하는 실습을 진행했습니다. 주요 비지도 학습 알고리즘으로는 군집화 (Clustering), 차원 축소 (Dimensionality Reduction), 이상치 탐지 (Outlier Detection) 등이 있습니다.
7주차: 모델 평가와 성능 향상
모델 평가는 학습된 모델의 성능을 평가하고 비교하는 과정입니다. 이번 주차에는 모델 평가를 위한 다양한 지표와 방법을 학습하고, 모델 성능을 향상시키는 방법을 학습했습니다. 주요 내용으로는 예측 모델의 성능 평가, 과적합 (Overfitting) 방지를 위한 교차 검증 (Cross Validation), 모델 선택을 위한 하이퍼파라미터 튜닝 등이 있습니다.
마치며
4개월 동안 데이터 분석과 머신러닝의 기초를 학습하는 시간을 가졌습니다. Python을 활용한 데이터 분석과 전처리, 탐색적 데이터 분석, 데이터 시각화, 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가와 성능 향상에 대해 다양한 내용을 학습하고 실습하였습니다. 이를 통해 데이터 분석의 전반적인 과정을 이해하고 데이터에 대한 통찰력을 기를 수 있었습니다. 앞으로 더 많은 실전 프로젝트를 통해 실력을 향상시키고 실제 데이터에 대한 분석과 예측을 진행하고자 합니다.
추가로 알면 도움되는 정보
1. 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리: Matplotlib, Seaborn, Plotly 등
2. 지도 학습 알고리즘의 다양한 옵션과 특징 파악
3. 비지도 학습 알고리즘의 다양한 활용 방법 및 특성 파악
4. 모델 평가 지표와 교차 검증 기법의 활용
5. 데이터 전처리와 특성 공학의 중요성 및 다양한 기법
놓칠 수 있는 내용 정리
– 데이터 분석 과정에서 가장 중요한 단계는 데이터 전처리입니다. 데이터 전처리를 제대로 하지 않으면 모델의 성능이 크게 저하될 수 있습니다.
– 데이터 시각화를 통해 데이터의 패턴을 파악하고 이해하는 것은 핵심적인 작업입니다. 시각화는 데이터 분석에 있어서 필수적인 도구입니다.
– 모델 평가는 모델의 성능을 공정하게 평가하고 비교하는데 중요한 역할을 합니다. 다양한 평가 지표와 교차 검증 기법을 활용하여 모델의 성능을 평가해보세요.
