Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-br

코세라의 Feature Engineering em Português Brasileiro 과정 리뷰

안녕하세요! 오늘은 코세라에서 제공하는 Feature Engineering em Português Brasileiro 과정을 자세히 살펴보려고 합니다. 이 과정은 머신러닝 모델의 정확도를 향상시키고, 유용한 데이터 속성을 생성하는 방법을 배우고 싶은 분들에게 매우 유용합니다.

과정 개요

이 과정에서는 Vertex AI의 Feature Store에 대한 소개와 더불어, 좋은 속성과 나쁜 속성의 차이점과 이러한 속성을 최적화하기 위한 전처리 및 변환 방법을 다룹니다. 이론과 실습 모두 포함되어 있으며, BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용하여 속성 엔지니어링을 실제로 적용해 볼 수 있습니다.

강의 내용

• 코스 소개: 이 과정의 목표를 설명합니다.
• Vertex AI의 Feature Store 소개: Feature Store의 기본 개념을 학습합니다.
• 원시 데이터에서 속성으로: 좋은 속성을 만드는 방법 및 알고리즘 성능 향상에 대해 배웁니다.
• 속성 엔지니어링: 머신러닝과 통계의 차이를 이해하고, BigQuery ML 및 Keras를 사용하는 방법을 익힙니다.
• 속성의 전처리 및 생성: Apache Beam의 Dataflow를 사용하여 속성 전처리를 수행하는 방법을 알아봅니다.
• 속성의 교차: 교차 속성이 머신러닝에서 중요한 역할을 하는 경우에 대해 설명합니다.
• TensorFlow Transform 소개: 데이터 전처리의 필수 라이브러리인 tf.Transform을 배우고, 그 사용 사례를 살펴봅니다.
• 과정 요약: 과정을 요약합니다.

추천 이유

이 과정은 머신러닝을 처음 시작하는 분들이나 더 깊이 있는 지식을 원하는 분들에게 모두 적합합니다. 실제적인 예제로 운용 방법을 배우기 때문에 이해가 쉬웠고, 다양한 도구를 활용한 실습을 통해 배운 내용을 즉시 활용할 수 있다는 점이 특히 좋았습니다.

Feature Engineering의 기초부터 고급 기술까지 포괄적으로 다루고 있어서, 머신러닝 프로젝트에 필요한 모든 전처리 기술을 학습할 수 있습니다. 또한, Keras와 TensorFlow에 대한 실습을 통해 심화된 이해를 돕는 점도 매력적입니다.

마지막으로, 데이터 사이언스를 전공하고 싶거나 머신러닝 관련 프로젝트를 진행할 예정인 모든 분들께 이 과정을 강력히 추천합니다!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-br