꾸준히 성장하기

오늘은 제 5차 미니 프로젝트 첫째 날이었습니다. 이번 프로젝트의 목표는 시계열 데이터 모델링을 활용하여 상품별 판매량을 예측하는 것입니다. 3일 동안 진행되는 이 프로젝트는 현업에서 직면할 수 있는 실제적인 문제를 다룹니다.첫 번째 날, 데이터 탐색과 가설 설정 단계에 주력했습니다. 이는 CRISP-DM 프로세스의 초기 단계에 해당되며, 데이터를 이해하고 어떤 접근 방식을 취할지 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터를 처음 접했을 때, 다양한 변수들 사이에서 유의미한 인사이트를 찾아내려는 시도가 흥미로웠습니다. 내일과 모레는 데이터 전처리와 모델의 성능을 튜닝하는 작업, 그리고 최종적으로 모델을 평가할 예정입니다. 이 과정에서 데이터의 품질을 개선하고, 예측 모델의 정확도를 최대화하는 것..

안녕하세요! 어제와 오늘 AICE ASSOCIATE 문제 3세트를 풀어보았는데요. 이에 대한 오답노트를 적어보려고 합니다.  전체 문제가 적혀있지는 않고, 제가 헷갈리는 내용을 위주로 정리해보았습니다.  1. 데이터 결측치 처리 1) 특정 컬럼('컬럼A')을 삭제하고 결과를 df1에 저장하는 방법 df1 = df.drop(columns=['컬럼명'])  2) df1의 모든 컬럼에서 '_' 값을 null로 변경하는 방법을 적용해 df2에 저장 df2 = df1.replace('_', np.nan)  3) '컬럼B'의 null 값을 그 컬럼의 최빈값으로 대체하는 방법을 사용하여 df4를 수정 df4.replace({'컬럼명' : {np.nan : df4['컬럼명'].mode()}}..

안녕하세요!  이번 4차 미니 프로젝트는 조별 모임을 통한 프로젝트를 진행하기 보다는 AICE ASSOCIATE 시험 대비를 했습니다.사실 새로운 걸 공부하기 보다는 61일동안 배운 DX 관련 이론들을 정립하는 시간이었던 것 같습니다.(에이블러 전용 시험이 6월에 열릴 예정이라고 합니다!) KT에서 주관하는 AICE 자격시험은 인공지능 기술을 실무에서 어떻게 적용할 수 있는지를 평가하는 실기 시험입니다.왜 AICE 시험인가?AICE 시험은 실기 중심으로, 필기 시험 없이 직접 인공지능 기술을 사용하여 실제 문제를 해결합니다. 이는 우리가 평소에 기술을 사용하는 방식과 매우 유사합니다. 데이터 분석부터 AI 모델링까지, 실제 비즈니스 상황에서 필요한 전반적인 프로세스를 체험할 수 있으며, 다양한 유형의 ..

안녕하세요, 벌써 DX 교육을 시작한 지 49일이나 되었습니다. 오늘은 3차 미니 프로젝트의 두 번째 주제에 대한 후기를 나누고 싶어요. 이번 주제는 바로 '미래에 건설될 임대 주택의 주차 공간 수를 예측하기'였습니다. 프로젝트를 진행하는 동안 사용한 플랫폼은 이전과 다르게 코랩이었어요. 코랩의 사용자 경험 설계가 아주 잘 되어 있어서 작업을 수월하게 진행할 수 있었답니다. 주제가 임대 주택과 관련되어 있어서, 생활 속에서 접하는 것들이라 도메인 지식을 새로 공부할 필요가 적었던 것도 프로젝트 완성도에 큰 도움이 되었습니다. 이런 접근성 덕분에 프로젝트에 더욱 집중할 수 있었죠. 이번에는 특히 제가 팀원들에게 도움을 줄 수 있는 순간이 있어서 개인적으로 매우 뿌듯했습니다. 그동안은 주로 도움을 받는 입장..