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πŸ“’Β λ°μ΄ν„° ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œλΆ

datarichardκ°€ μ•Œλ €μ£ΌλŠ” 데이터 ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό μ„±κ³΅μ μœΌλ‘œ μ™„μˆ˜ν•˜κΈ° μœ„ν•œ
πŸ“’Β λ°μ΄ν„° ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œλΆμ„ λ§Œλ‚˜λ³΄μ„Έμš”.
πŸ“’Β λ°μ΄ν„° ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œλΆμ„ μ†Œκ°œν•©λ‹ˆλ‹€.
처음 μ‹œμž‘ν•˜λŠ” 데이터 ν”„λ‘œμ νŠΈ, μ–΄λ–»κ²Œ ν•˜λ©΄ λκΉŒμ§€ μ„±κ³΅μ μœΌλ‘œ μ™„μˆ˜ν•  수 μžˆμ„κΉŒμš”?
데이터 초보자λ₯Ό μœ„ν•΄ AλΆ€ν„° ZκΉŒμ§€ 담은 체계적인 데이터 ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œ,
πŸ“’Β λ°μ΄ν„° ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œλΆμ„ μ†Œκ°œν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ“’Β λ°μ΄ν„° ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œλΆμ€ 데이터 및 AI 뢄야에 처음 λ°œμ„ λ””λ”˜ μ£Όλ‹ˆμ–΄(1-3λ…„μ°¨) 듀을 μœ„ν•΄ νŠΉλ³„νžˆ μ œμž‘λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 개인 ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό 톡해 처음 ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•˜κ±°λ‚˜, 온라인 κ°•μ˜ λ˜λŠ” ꡐ윑 κ³Όμ • ν›„ μ‹€μ „ ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•˜κ±°λ‚˜, νšŒμ‚¬μ—μ„œ μ‹ κ·œ ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό μ‹œμž‘ν•  λ•Œ, 이 κ°€μ΄λ“œλΆμ΄ 체계적인 ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό μ•Œλ €μ£ΌλŠ” 길작이 역할을 ν•˜κ³ μž ν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ“’Β κ°€μ΄λ“œλΆμ€ λˆ„κ΅¬λ₯Ό μœ„ν•œ κ²ƒμΈκ°€μš”?
πŸ“’Β λ°μ΄ν„° ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œλΆμ€ μ•„λž˜μ— ν•΄λ‹Ήν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€μ„ μœ„ν•΄ λ§Œλ“€μ–΄μ‘ŒμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
처음 데이터 ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό μ‹œμž‘ν•˜λŠ” μ£Όλ‹ˆμ–΄ 레벨의 데이터 μ‹€λ¬΄μž
데이터 κ΄€λ ¨ κ²½μ—°λŒ€νšŒ 및 곡λͺ¨μ „에 λ„μ „ν•˜λŠ” λŒ€ν•™μƒ & 취쀀생
데이터 ꡐ윑 및 ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό ν™•λ¦½ν•˜κ³ μž ν•˜λŠ” νŒ€ 리더 및 ꡐ윑 λ‹΄λ‹Ήμž
πŸ“’Β κ°€μ΄λ“œλΆμ€ μ΄λ ‡κ²Œ κ΅¬μ„±λ˜μ–΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
πŸ“’Β λ°μ΄ν„° ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œλΆμ—λŠ” 데이터 ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ μ•„λž˜μ™€ 같은 μš”μ†Œλ“€μ΄ λ‹΄κ²¨μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
단계별 κ°€μ΄λ“œ (Step by Step guide)
체크리슀트 (Checklist)
λͺ¨λ²” 사둀 (Case Example)
참고 자료 (References)
단계별 κ°€μ΄λ“œ (Step by Step guide)
데이터 ν”„λ‘œμ νŠΈμ˜ 각 단계λ₯Ό μ„€λͺ…ν•˜λŠ” μ„ΈλΆ€ κ°€μ΄λ“œλ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
체크 리슀트 (Checklist)
ν”„λ‘œμ νŠΈ λ‹¨κ³„λ§ˆλ‹€ 핡심 μš”μ†Œλ“€μ„ ν™•μΈν•˜λŠ” 체크리슀트λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
λͺ¨λ²” 사둀 (Case Example)
각 단계와 κ°œλ…μ„ μ μš©ν• μˆ˜ μžˆλŠ” μ‹€μ œ μ˜ˆμ‹œλ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
참고 자료 (References)
μ½”λ“œ μŠ€λ‹ˆνŽ«, λͺ¨λ²” 사둀, 레퍼런슀 λ“±μ˜ μ°Έκ³  μžλ£Œλ“€μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ“’Β λ°μ΄ν„° ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ΄λ“œλΆ μˆœμ„œ
1. ν”„λ‘œμ νŠΈ μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
ν”„λ‘œμ νŠΈμ˜ 청사진을 κ·Έλ¦¬λŠ” λ‹¨κ³„μž…λ‹ˆλ‹€.
3. ν”„λ‘œμ νŠΈ κ°€μ„€ μ„€μ •ν•˜κΈ°
검증 κ°€λŠ₯ν•œ μ§ˆλ¬Έλ“€κ³Ό 가섀듀을 λ°œκ΅΄ν•˜λŠ” λ‹¨κ³„μž…λ‹ˆλ‹€.
5. 데이터 μˆ˜μ§‘κ³Ό μ „μ²˜λ¦¬
데이터 μˆ˜μ§‘κ³Ό μ „μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” 방식을 νƒμƒ‰ν•˜λŠ” λ‹¨κ³„μž…λ‹ˆλ‹€.
2. ν”„λ‘œμ νŠΈ λ°°κ²½ 및 λͺ©ν‘œ μ •ν•˜κΈ°
ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό μ§„ν–‰ν•˜κΈ° μ „ 사전 쑰사 및 λ¦¬μ„œμΉ˜λ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” λ‹¨κ³„μž…λ‹ˆλ‹€.
4. ν”„λ‘œμ νŠΈ 도ꡬ 및 기술 μŠ€νƒ μ •ν•˜κΈ°
ν”„λ‘œμ νŠΈμ— ν•„μš”ν•œ 도ꡬ 및 기술 μŠ€νƒμ„ νƒμƒ‰ν•˜κ³  κ²°μ •ν•˜λŠ” λ‹¨κ³„μž…λ‹ˆλ‹€.
6. 데이터 뢄석
λ°μ΄ν„°λ‘œλΆ€ν„° ν•„μš”ν•œ μΈμ‚¬μ΄νŠΈλ₯Ό λ„μΆœν•˜λŠ” λ‹¨κ³„μž…λ‹ˆλ‹€.
7. 뢄석 λͺ¨λΈλ§
πŸ’¬
Model Development: Build and test your machine learning model.
9. 뢄석 κ²°κ³Ό 및 λ¦¬ν¬νŒ…
λΆ„μ„μ—μ„œ 찾은 μΈμ‚¬μ΄νŠΈλ₯Ό κ³΅μœ ν•˜κ³  효과적으둜 λ°œν‘œν•˜λŠ” λ‹¨κ³„μž…λ‹ˆλ‹€.
πŸ’¬
Results and Reporting: Communicate your findings effectively.
8. 뢄석 λͺ¨λΈ λ°°ν¬ν•˜κΈ°
πŸ’¬
Model Deployment: Bring your model to life and monitor its performance.
10. 회고 및 ν”Όλ“œλ°±
πŸ’¬
Iteration and Improvement: Reflect on your project and plan for future improvements.
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