Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-matlab
과정 소개
데이터 분석의 기본 기술을 배우고, 예측 모델링을 위한 기초 지식을 쌓을 수 있는 Coursera 데이터 처리 및 특성 공학 과정을 소개합니다. 이 과정은 중급 수준으로, 여러 출처의 데이터를 결합하거나 모델링에 관심이 있는 모든 이에게 유용합니다. 특히, 프로그래밍 배경은 없지만 도메인 지식과 계산 도구에 대한 경험이 있는 분들에게 추천합니다.
주요 내용 및 구성
이 과정은 데이터 탐색 분석 기초를 바탕으로 다음과 같은 모듈로 구성되어 있습니다:
- 데이터 조사: 새로운 데이터셋을 사용하여 다양한 분포를 탐색하고, 왜도와 사분위 범위와 같은 양을 계산하는 과정을 배웁니다.
- 데이터 조직: 정리되지 않은 데이터를 어떻게 준비할지를 배우며, 문자열 변수를 조작하여 핵심 정보를 추출하는 방법을 익힙니다.
- 데이터 정리: 결측치와 이상치를 찾아서 처리하며, 다양한 스케일의 변수를 비교하기 위한 정규화 방법을 주변합니다.
- 중요한 특성 찾기: 데이터를 더 잘 이해하기 위해 새로운 특성을 생성하고, 예측에 유용할 가능성이 있는 특성을 평가합니다.
- 도메인별 특성 공학: 다양한 도메인에서 개념을 적용하여 시간 기반 신호, 이미지 처리 및 텍스트 처리 기술을 활용하여 특성을 생성하고 평가합니다.
추천 이유
이 과정은 데이터를 다루는 기초부터 깊이 있게 다룰 수 있는 기회를 제공합니다. 특히, 실습과제가 잘 구성되어 있어 실제 데이터를 다루면서 연습해볼 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 다양한 도메인 예제를 통해 배운 것을 즉시 적용할 수 있는 점이 매력적입니다.
Coursera에서 진행하는 이 과정은 데이터 분석에 도전하고 싶은 분들에게 강력히 추천합니다. MATLAB을 배우면서 데이터 처리와 특성 공학의 세계에 깊이 들어가 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-matlab