Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/datasci-capstone
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 데이터 과학 규모 확대 – 캡스톤 프로젝트 과정을 리뷰하고 추천하는 시간을 가지려 합니다. 이 과정은 여러분이 데이터 과학의 전체 파이프라인을 실제 프로젝트에 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다.
이 과정은 Coursolve와 협력하여 진행되며, 여러분의 결과에 관심이 있는 파트너 이해관계자와 함께 작업하게 됩니다. 이렇게 실제 데이터를 사용하고 진짜 문제를 해결하는 경험은 정말 귀중한 기회입니다.
과정 개요
캡스톤 프로젝트에서는 실제로 건물이 언제 철거될 가능성이 있는지를 예측하는 모델을 구축하게 됩니다. 이 과정은 6주로 구성되어 있으며, 각 주마다 구체적인 목표와 작업이 주어집니다.
- 1주차: 건물 목록 도출
사건 위치 정보를 바탕으로 사건들을 그룹핑하여 특정 건물을 식별하는 작업을 진행합니다. - 2주차: 훈련 데이터셋 구성
각 건물에 대한 실제 데이터(permit data)를 기반으로 훈련 데이터셋을 구성합니다. - 3주차: 간단한 모델 훈련 및 평가
간단한 특성 세트를 사용하여 모델을 훈련하고 평가합니다. - 4주차: 특성 엔지니어링
추가 특성을 도출하고 모델의 효율성을 개선하기 위해 재훈련합니다. - 5주차: 최종 보고서 작성
최종 보고서를 작성하고 평가를 받는 시간을 가집니다.
리뷰
이 과정은 데이터 과학을 실습할 수 있는 최고의 예시를 제공합니다. 특히, 실제 문제를 해결하는 과정에서 느끼는 성취감은 말로 표현할 수 없을 만큼 큽니다. 주별로 명확한 목표가 주어지기 때문에, 혼자 하는 것이 아닌 팀과의 협업을 통해 더 풍부한 결과를 얻을 수 있는 점도 매우 매력적입니다.
또한, 각 단계에서 어떻게 데이터를 다루고, 모델을 평가하며, 최종적으로는 실제 보완작업에 연결되는지의 과정을 통해 당신의 데이터 과학 기술을 한층 더 발전시킬 수 있습니다.
추천
데이터 과학을 배우고 싶은 분들, 특히 실제 데이터와 프로젝트를 다루고 싶으신 분들에게 강력히 추천합니다. 이 과정을 통해 여러분은 데이터 과학자로서의 자신감을 얻고, 향후 경력에도 큰 도움이 될 것입니다!
감사합니다!
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