본 콘텐츠는 데이터 분석 과정에서 직면하는 과제(Task)를 문제화 했습니다.
주어진 문제를 통해 데이터 분석 자신의 역량을 확인해보세요.
문제에 대한 풀이는 멀티캠퍼스의 강의를 통해 진행합니다.
- 주제: 읽을 도서(to read book) 예측 문제
| 구분 | 주제 |
|---|---|
| 데이터 전처리 | Join, Mapping, Filtering, Reshaping, Over-Sampling: SMOTE |
| 데이터 추출 | 잠재요소 추출(Latent Factor Extraction), 거리 기반 유사 요소 추출 |
| 가설 검정 | Kolmogorov-Smironof, Bartlett 일원분산분석, t 독립성검정, Mann-Whitney U |
| 지도학습 | XGBoost, Multilayer Perceptron, SVM, Logistic Regression, Ensemble: Voting, OLS |
| 비지도학습 | KMean Clustering, TSNE |
| 기계학습 알고리즘 | Grid Search, Back-Propagation, 경사하강법(Gradient Desccent) |
| 모델 검증 및 성능 측정 | 계층적 교차검증(Stratified KFold), 성능 지표: Silhouette Score, Average Recall, MAP@K |