전체 글141 240213_직장인의 SQLD 준비과정 기록 (1) 24년도 첫 SQLD 자격시험을 접수완료했고 책까지 구매 완료했다. 오늘부터 진짜 공부해서 한번에 합격하고 다가오는 봄날을 재밌게 보내고 프로젝트 실무 경험도 부지런히 쌓아나가야겠다. 자격증 취득을 통해 얻고자 하는 것- 프로젝트 실무경험 쌓기 위한 업무관련 제반지식 학습 사전준비사항-시험접수완료 (접수사이트 : https://www.dataq.or.kr/www/main.do 데이터자격검정)-기본서구매완료 (SQL자격검정실전문제/ 한국데이터산업진흥원) 확인내용1. 시험방법 변경 : 기존에는 객관식(40문항) + 주관식 단답(10문항)이었다면, 24년도부터는 100% 객관식(50문항)으로 변경되었다. 2. SQLD시험범위 : 기본서(흔히 말하는 노랭이)에 총 3과목으로 이루어져있.. 2024. 2. 13. 데이터 전처리 - 피처 스케일링과 정규화 ✅ 피처 스케일링 (Feature Scaling)피처 스케일링은 머신러닝서 사용되는 feature 범위를 조정하는 과정.피처마다 다른 범위를 가지는 경우 머신러닝 알고리즘 성능에 이슈가 발생할 수 있음.피처의 범위가 다르다는 것의 예제는 어떤 제품의 가격(A)이 1원~1억원이고, 해당 제품의 수명(B)이 1년~10년일대. A는 범위가 1~1억, B는 1~10으로 range가 다름.✅ 피처 스케일링은 왜 필요하나요?모델 성능 향상 : 일부 모델은 입력 데이터 간의 거리를 기반으로 동작하여, 피처 스케일 여부에 따라 예측에 영향을 미칠 수 있음.모델의 해석성 향상 : 스케일이 조절된 피처는 모델의 해석이 더 쉽습니다. 피처의 스케일을 일정하게 조절하면 어떤 피처가 더 중요한지를 더 쉽게 판단할 수 있습니다... 2023. 12. 13. 231213_Hello DX, Hello jinny 직장생활 만 5년차를 넘어가며..'어떤 커리어를 쌓고 싶은가?' 질문에 대한 나의 대답을 생각해보면,결론은 어떠한 회사 또는 도메인, 역량에 국한되어 있지는 않았다. (1) 문제의 본질을 이해하고 (pain-point)(2) 해결할 수 있는 방법을 모색하며 (3) 협업을 통해 프로젝트를 완성하는 전 과정에 기여하는 사람이 되고 싶었다. 이 중(1) 문제의 본질을 이해하고,(2) 해결방법을 모색하는 수단으로써, 데이터를 이해하고 분석하며 모델을 개발하는 역량은 기본이라 생각되었고통계학부생으로 한때는 익숙했지만 익숙한듯 익숙하지 않은 익숙한 데이터/통계/AI 공부를 다시 시작하기로 했다. 🌝🌝 24년도에는 지금보다 더 지혜롭고 현명하며 '배움'을 가까이하는 한 해가 되었으면 좋겠다. 2023. 12. 13. 데이터 전처리 - 데이터 인코딩 (Data Encoding) 데이터 인코딩 (Data Encoding) ✅ 데이터 인코딩은 왜 하나요? 데이터 인코딩은 주로 머신 러닝 및 통계 분석 모델에서 범주형 데이터를 처리할 때 필요한데, 특히 사이킷런의 머신러닝 알고리즘은 문자열 값을 입력값으로 허용하지 않기 때문에 모든 문자열 값은 숫자로 변환 필요함. ✅ 데이터 인코딩 대표적 두가지 방법 1. 레이블 인코딩 (Lable Encoding) 레이블 인코딩은 각 범주형 값에 고유한 정수 레이블 할당하는 방법 각 범주형 변수에 대해 정렬된 숫자로 맵핑하여 데이터 변환 주의점 숫자의 대소관계가 의미 없기 때문에 회귀분석과 같이 숫자 순서 중요한 모델에서는 사용하지 않아야 함. 트리 계열의 ML 알고리즘은 숫자의 이러한 특성을반영하지 않으므로 레이블 인코딩 문제 없음. 사이킷런의.. 2023. 12. 13. 이전 1 ··· 32 33 34 35 36 다음
