Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering
Feature Engineering 과정 소개
최근 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 많은 사람들이 데이터 분석에 관심을 가지게 되었습니다. 특히 머신러닝 모델의 성능을 개선하기 위해 필수적인 과정 중 하나인 피처 엔지니어링에 대한 이해가 필요합니다. 그런 의미에서 저는 Coursera에서 제공하는 Feature Engineering 과정을 추천하고자 합니다.
과정 개요
이 과정은 Vertex AI Feature Store를 활용하여 머신러닝 모델의 정확도를 개선하는 방법과 어떤 데이터 컬럼이 가장 유용한 피처를 만드는지에 대해 탐구합니다. 또한 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 피처 엔지니어링 관련 콘텐츠와 실습이 포함되어 있습니다.
강의 내용
과정은 다음과 같은 주요 모듈로 구성되어 있습니다:
- Module 0: Introduction – 과정 및 목표에 대한 개요 제공
- Module 1: Introduction to Vertex AI Feature Store – Vertex AI Feature Store 소개
- Module 2: Raw Data to Features – 원시 데이터를 피처로 변환하는 과정 탐구
- Module 3: Feature Engineering – 머신러닝과 통계의 차이 및 BigQuery ML과 Keras에서 피처 엔지니어링 수행
- Module 4: Preprocessing and Feature Creation – Dataflow 기술에 대해 배우기
- Module 5: Feature Crosses – TensorFlow Playground – 피처 크로스의 중요성 학습
- Module 6: Introduction to TensorFlow Transform – tf.Transform 라이브러리에 대한 이해
- Module 7: Summary – 과정 요약
추천 사유
이 과정은 피처 엔지니어링의 본질을 깊이 있게 이해하고, 실제로 적용해 볼 수 있는 실습이 풍부합니다. 특히 TensorFlow와 Keras에 대한 실습 내용은 실무에도 유용하게 사용될 수 있습니다. 데이터 과학자 또는 머신러닝 엔지니어로서 커리어의 기반을 다지려는 분들에게 꼭 추천하고 싶습니다.
결론
Feature Engineering 과정은 데이터 과학의 핵심 원리를 배우고, 머신러닝 모델의 성능 개선에 필수적인 피처 엔지니어링을 마스터하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 관련 분야에 진출하고 싶은 모든 이들에게 이 과정을 강력히 추천합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering