KT AIVLE SCHOOL

앗뇽하세요 여러분 ~ 🍂🍁 오랜만에 찾아온, 에이블러 에피소드입니다 ㅎㅎ (열심히 사느라 늦었어요.. 개미는 뚠뚜..🐜) 에이블스쿨 12주차 기준, 총 4번의 미니 프로젝트를 진행했습니다. 이러고 보니, 3주마다 프로젝트를 한 것 같네요 .ᐟ 처음에는 파이썬 문법 코딩에도 쩔쩔 매는 모습이었는데, 어느새 다들 자동화 코딩도 구현하고, 심화 분석도 진행하고.. 딥러닝까쥐 돌리는 모습을 보며 4기가 참 많이 성장했구나를 느낍니다. 🙋🏻‍♀️🙋🏻‍♂️🙋🏻 혹시 데이터 분석 교육이 듣고 싶다. 남다르게 성장하고 싶다. 대외활동 혹은 프로젝트 경험을 쌓고 싶다. 🔻고민하지마세요. 바로 에이블스쿨 지원 고고. 5기 대환영이쟈냐 .ᐟ https://haeunning.tistory.com/2 [KT AIVLE] Ep...

Data Scaling? 데이터 스케일링은 "데이터의 범위를 조정하는 방법" 입니다. feature을 대상으로 진행하기 때문에, feature scaling이라고 부르기도 해요. (일반적으로 target에는 scaling을 적용하지 않기 때문) 데이터 스케일링은 다양한 크기와 범위의 feature를 비슷한 수준으로 맞추어 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용합니다. 특히 거리 기반 또는 기울기 기반의 알고리즘에서 데이터 포인트 간 거리나 기울기를 계산해야 하므로, 모든 feature간 동일한 scale을 맞추어 주는 것이 중요합니다. 이럴 때 쓰면 좋다-! • k-NN : 데이터 포인트와 가장 가까운 k개의 이웃을 찾을 때, feature간 scale 차이가 크면 거리 계산에 왜곡 발생. • k-Means..

CRISP-DM 가 몬데? 데이터를 체계적인 절차와 효율적인 처리로 활용하기 위해선 '데이터 분석 방법론'의 수립이 중요합니다. 데이터 분석 방법론에는 대표적으로 KDD, CRISP-DM, SEMMA 등의 분석 방법론이 있습니다. 이 중에서 CRISP-DM은 전세계에서 가장 많이 사용되는 데이터 마이닝 방법론이에요. CRISP-DM은 다음과 같은 프로세스입니다. 특징은, 단계별 피드백을 통해 완성도를 높여가는 것 .ᐟ .ᐟ .ᐟ 아래의 패턴이 한 번만 돌아가는게 아니라, 일반적으로 3~4번 반복하며 프로젝트를 완성하게 됩니다. (물론 케바케) Step 1. Business Understandning : 무엇이 문제인가? 데이터 분석할 때, 우리의 자세는 "엇, 왜 그러지?" 왜냐? 데이터 분석의 시작은 ..

뇽안 .ᐟ 벌써 9월의 마지막 주, 그리고 다음주는 추석이네요. 시간 정말 빠르죠 ㅎㅎ KT 에이블스쿨은 이론 강의 이후, 주제에 맞는 미니 프로젝트를 진행합니다. (벌써 3차 미프 진행 중) 예를 들어서, 이론 강의 이후 n차 프로젝트 진행하는 방법인데요 .ᐟ 데이터 다루기 (Python 기본 문법) + 데이터 전처리 ▶ 1차 미니 프로젝트 (데이터 정제) 데이터 시각화 + 데이터 수집 ▶ 2차 미니 프로젝트 (데이터 정제 + EDA 및 가설검정 + 인사이트 도출) 지도학습 + 비지도학습▶ 3차 미니 프로젝트 (데이터정제 + EDA + 모델링 및 성능평가) 이렇게 진행됩니다. 특징이 보이시나요? 점점 프로젝트가 구체화 되고 있고, 무엇보다 전에 배운 주제들 위에 새로운 내용을 쌓아가는 형식입니다. 여러..

안녕하세요, 여러분 ㅎㅎ 벌써 2달차가 된 에이블러입니다. 시간이 참 후딱 가네요?⚡⚡⚡ 하루의 시간이 너무 부족해서, 시간을 묶어두고 싶은 심정이랍니다 ⊙﹏⊙ ! 여러분의 하루는 어떠신가요? 에이블스쿨의 최대 장점은, "하루 하루 알차다!" 라고 생각해요. KT 에이블스쿨하면서 원하는 목표가 생기고 계획을 세우다보니 저절로 갓생이 되더라구요? AIVLE SCHOOL 시간표 전체적인 일정은 아래와 같습니다. 매일 주어진 주제를 대상으로 강의하고 밥먹고 강의하고 복습하고 ㅎㅎ 지루할 것 같지만,, 새로운 내용을 배우고 실습으로 적용해보는 시간이라 그런지 시간이 빠르게 가더라구요. 그러나 마의 3시는 너무 졸려요 ㅎㅎ 관심있으신 분들은 고민 말고 5기 지원해보시는거 어떨까용? ㅎㅎ