RudolpiA

내가 하는 일에 있어서 데이터의 역할을 정의하자. 즉, 데이터와 관련해서 나의 롤이 무엇인지를 알아야 데이터에관한 공부의 목적성이 분명해 진다. 내가 데이터 수집 전문가인지, 수집된 데이터를 갖고서 분석을 하는 전문가인지, 마케터로서 분석된 데이터를 갖고서 업무에 활용하려는 사람인지 이를 분명히 할 때, 데이터 사이언스와 관련해서 무엇을 알아야 하고, 무엇을 주의해야 하는지가 결정 된다. 이 책은 데이터 전문가 중에서는 이제 막 입문하고자 하는 분들 그리고 데이터 전문가가 아닌 분 중에서는 데이터에대한 특징을 이해해서 업무적으로 도움을 얻고자 하는 분들이 보는 책이다. 데이터 사이언스 입문서 중에서도 "자칫 실수할 수 있는 부분들"에 좀 더 주목해서 쓴 책이다. 그래서 "데이터에 관해 꼭 알아야 할 오해..

머신 러닝의 세가지 지도 학습 회귀 / 분류 비지도 학습 강화 학습 예측 모델링 프로세스 데이터 수집 데이터 전처리 -이상치 처리, 결측치 처리, 인코딩, 스케일링, 데이터 분리 EDA - 기술 통계, 시각화 모델링 & 평가 -최적화 배포 데이터 수집에 따른 프로세스 데이터 수집 단계는 예제 데이터 혹은 회사에 있는 데아터로 진행되기 때문에, 지나치는 경우가 많답니다. 실제로 데이터를 수집하려면 개발을 통해 데이터를 적재하고 수집하는 데이터 엔지니어링 역량이 필요한데, 이 부분은 개발자가 직접 설계하고 저장하게 됩니다. 데이터분석가 는 이미 존재하는 데이터를 SQL 혹은 Python 로 통해 추출하고 리포팅 혹은 머신러닝을 통한 예측을 담당한다고 할 수 있습니다 1. Data Source OLTp Dat..