파이썬을 활용한 이커머스 데이터 분석 강의 듣고 배운 점

패스트캠퍼스 <파이썬을 활용한 이커머스 데이터 분석> 수강.

수업들은 자료는 아래 링크에 정리돼있다.

https://github.com/cocokaribou/learn_python/tree/master/data_science

 

강의 내용은 입문용이라 어렵진 않았다.

알고리즘의 종류와 함께 통계기법을 배웠다.

주로 seaborn과 scikit learn 라이브러리로 실습.

 

배운 점

1. 데이터셋을 정제하는 전처리 작업이 중요하다

- null값 처리, 카테고리 변수, 스케일링 등

- 나중에 이 작업을 "라벨링"이라고 부른다는 것을 알았다. 링크

 

2. 모델의 오버피팅을 방지하기 위해 적절한 weight를 찾는 기법들이 있다.

- 예측도 비교, 클러스터링의 실루엣 지수 등

 

3. 데이터프레임의 칼럼과 로우를 조작하는 법

- 데이터구조를 재구성한다는 점에서 api로 작업하는 프론트엔드 개발과 일맥상통하는 부분이 있다고도 느낌.

 

이 강의와 함께 <새빨간 거짓말, 통계>라는 책을 병행해서 읽고 있었다.

새빨간 거짓말, 통계

이 책을 다시 읽어보고 싶어졌다.