DS lv3 2505_1 강의를 위한 git 입니다.
| Day1 | Day2 | Day3 | |
|---|---|---|---|
| 주제 | 최대수요전력 예측 | 스프링 내구력 테스트 통과/실패 예측 | 세탁 지수 예측 |
| 출제 영역 |
데이터 전처리 > Join, 표준화, 일자(date) 형식 처리, shifting 데이터 추출 > GroupBy, … 가설 검정 > Shapiro-Wilks, Bartlett, T, 일원분산분석, Mann-Whitney U 이원분산분석 지도학습 > 결정트리, GBDT, SVM 비지도학습 > PCA, DBSCAN 이상치 탐색 > Isolation Forest, Local Outlier Factor |
결측치 처리 > 반복적 결측치 처리 가설 검정 > 베르눌리 분포, 정규 분포 속성 선택 > 필터법, 전진선택법 가설 검정 > Jarque-bera, Bartlett, 일원분산분석 지도학습 > 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, LDA 비지도학습 > PCA 하이퍼 파라미터 최적화 > 그리드 서치 |
데이터 전처리 > 치환, 문자열 결합, 표준화, 구간범주화, 가변수화 가설 검정 > Kolmogolov-Smironov, Bartlett, 일원분산분석 확률 통계 > 정규분포 지도학습 > Linear Regression, xgboost 비지도학습 > Agglomerative Clustering, PCA 하이퍼 파라미터 최적화 |
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데이터 처리 기법을 문제 풀이와 Tip을 통해 학습합니다.
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통계 분석과 머신 러닝 관련 요건을 분석하고 구현하는 방법을 학습합니다.
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Level3에서 추가 된 Kaggle형 문제 유형을 풀기 위한 방법을 학습합니다.
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궁극적으로 데이터 분석과 머신 러닝에 대한 경험치 보다 효과적으로 얻는 방법을 목표로 합니다.
강의: 80% / 실습: 20%
Level 3는 Level 2에 비해 난이도가 급격히 상승합니다. 이에 대응하기 위한 상당히 많은 기법을 알려 드리기 위해 강의 위주로 수업이 구성 되었습니다.
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Live Coding 70%
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실습 코드는 강의 git을 통해 시간마다 공유 됩니다.
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코드에 대한 설명은 매일 강의가 끝나고 1~2시간 정도의 정리 작업 후 git에 업로드합니다.
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강의 종료 후 30 ~ 40분 정도 Knox 미팅룸에 남아 있을 예정입니다. 개인별 질의는 이 시간에 부탁드립니다. (많은 질문 부탁드립니다.)
| 구분 | 강의 내용 | 시작 | 끝 |
|---|---|---|---|
| 0 | 리뷰 | 9시 00분 | 9시 50분 |
| 1 | 전처리 | 10시 00분 | 10시 50분 |
| 2 | 문제 1 | 11시 00분 | 12시 00분 |
| 점심시간 | - | 12시 00분 | 13시 00분 |
| 3 | 문제 2 | 13시 00분 | 13시 50분 |
| 4 | 문제 3 | 14시 00분 | 14시 50분 |
| 5 | 문제 4 | 15시 00분 | 15시 50분 |
| 6 | 문제 5 | 16시 00분 | 16시 50분 |
| 7 | 문제 6 | 17시 00분 | 18시 00분 |
※ 점심시간 이외에는 강의 흐름에 따라 가변적으로 진행될 수 있습니다.
PC에 있는 Python 환경을 유지하면서, 시험장 환경의 Python환경을 별도로 구축하는 방법입니다.
OS: Windows 10 (Windows 11도 가능하지만 결과에 차이가 있을 수 있습니다.)
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패키지 압축 파일을 다운로드 받습니다. C:\패키지 에 압축을 풉니다.
(C:\패키지에 위치할 필요는 없지만, 이후 설명은 C:\패키지 를 기준으로 합니다.)
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패키지에 안에 있는 시험장 환경의 python(3.7.4 version) 설치 파일 python-3.7.4-amd64.exe을 실행시킵니다.
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Python 설치 경로를 C:\python37로 합니다. (마찬가지로 따를 필요는 없지만, 설명은 C:\python37 를 기준으로 합니다.)
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Python 가상 환경 구축
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명령프롬프트를 실행시킵니다.(Windows 실행 → cmd.exe)
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설치된 버젼의 python 실행 파일을 사용하여 python37이란 이름으로 가상환경을 만듭니다.
C:\python37\python -m venv python37
- 성공하면 python37 경로가 생깁니다.
- 패키지 설치
python37\Scripts\activate
cd c:\패키지
pip install --upgrade --no-index --find-links . pip
pip install --no-index --find-links . -r requirements.txt
가상 환경 전환
- 일단 가상환경이 구축이 되면, 이후에는 활성화를 통해 환경 전환이 가능합니다.
python37\Scripts\activate
가상 환경 해제
- 가상환경 이전의 환경으로 돌아옵니다.
deactivate