[데이터사이언티스트] kaggle 데이터를 활용한 실전 머신러닝 | IT기업 Data Scientist 현직자 (1)

안녕하세요. 메타코드 앰배서더 최승우입니다.

오늘도 지난 강의에 이어, 데이터 사이언티스트 & 데이터 애널리스트로 성장하기 위해

제가 직접 학습한 내용을 소개해드리고자 합니다~

 

과거에 저는, 캐글 데이터셋을 통해서 몇 가지 핸들링을

해보긴 했지만, 경험치가 낮았을 때 했던 것이라😅

 

깊이있는 학습을 하지 못했었거든요.

캐글 고수분들 보시면 장난아니시던데~

저도 지금 시점에서 제대로 한 번 공부해보고자

해당 강의를 수강하게 됬습니다.

 

그리하여

오늘 소개해드릴 강의는

kaggle 데이터를 활용한 실전 머신러닝

입니다!

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강좌 소개

해당 강의는 데이터 사이언스 취업/이직을 위해

공부하는 분들을 대상으로 권하고 있어요!

 

파이썬 및 기초 모델링 지식을 갖출 수 있고

이커머스 대기업(마켓컬리, 현대카드, 우아한형제들 등)에서

데이터 사이언티스트로 활동하신 강사님께서

진행해주십니다.

좋은 반응을 보이는 후기를 보면서

저는 제가 학습할 수 있을 것으로 기대되는

지식의 키워드를 확인하곤 하는데요.

 

머신러닝, 딥러닝, 시계열 데이터

등 실제 EDA부터 하나씩 학습을 할 수 있다는

내용이 매력적으로 느껴졌습니다.

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해당 강의는 바로! 메타코드M으로부터 학습하실 수 있습니다.
https://metacodes.co.kr/

메타코드M

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강의 내용

해당 강의는 Colab 파일로 제공되며

각 강의 차수에 맞춰 학습하실 수 있어요.

 

제가 이번주에 학습 1주차에서는

아래 목차 내용을 학습하였습니다.

 

준비 및 EDA
환경 세팅 및 데이터셋 준비
데이터 탐색 및 전처리
EDA 통한 데이터 이해 및 시각화  

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초반 환경 세팅에 관해서도 정말 상세히 알려주셨는데요.

실제로 처음부터 저는 학업 중에 프로젝트에 참여해보면서

배운 Colab, Python, Streamlit 등에 대해서도 설명해주셨어요.

 

한 번에 기초 지식까지 정리되어 설명해주셔서 굉장히

처음 공부하는 분들에게 좋겠다는 인상이 들었습니다.

 

이후 데이터셋의 세팅을 위해

캐글사이트를 이용했습니다.

실제로 캐글에서는 다양한 데이터셋을 무료로 제공하고 있으며

공부하기 좋은 주제들이 여러 개 있어요!

캐글에 대해서도 소개해주시니

맛보기 강의가 있으니 한 번 들어보시면 좋을 것 같습니다!

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데이터셋 활성화

간단히 캐글에서 다운받은 데이터셋을 불러오는 것까지

이번 수업을 따라가면서 코드로 만들어보왔습니다.

처음할 때는 정말 환경설정, 변수, 경로 등 너무 신경쓰이는 것들이

많아 공부를 들어가기전부터 진을 빼곤 했었던 제 과거 떠오르네요 ㅎㅎ..

 

현재는 나름 성장했다는 느낌입니다.

이정도야 어렵지 않아~

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데이터 관련 도메인을 쌓고자 하는 분들이라면 해당 프로젝트를 통해

데이터셋을 실제로 핸들링해보는 경험 꼭 한 번 해보시길 권합니다.

 

저도 한 두 번 다뤄보니 자신감이 생겨서 하고 싶은 공부가 보였었거든요.

 

또  다른 프로젝트할 때 썼던 코드 복붙하고 응용하고 그러면서 재미를 느끼고 있습니다.

지식이 축적되면서 자신이 해결할 수 있는

문제의 사이즈가 점점 커지는 기분 데이터 사이언티스트로 성장해가면서 꾸준히

느껴보고 싶네요.

 

계속해소 해당 강좌의 수강 후기 남기겠습니다.

 

*본 게시글은 메타코드 앰배서도로 활동하며 작성한 글입니다.