FACTS (이번주 내가 한 일)머신러닝 팀 프로젝트 완료 (1/24~2/5 수요일 완료) 월 : 담당 모델인 catboost 가 recall/precision 기준 베스트 모델로 1차 선정. 전처리 옵션별 평가 비교/ 혼동행렬/ 중요 변수 확인 완료 → 화요일 즈음 GBM 담당 팀원 결과값이 recall 기준 +0.002 더 높아 최종 베스트 모델로 선정월 : 시간 부족으로, PPT 팀 + 머신러닝 마무리/ 군집화 팀으로 나눠서 진행. 그 중 ppt 전체 디자인 및 EDA 파트 담당하여 PPT 제작 (EDA 시각화에 대부분 시간 쏟음)화 : 1차 PPT 완료후, 현진튜터님 피드백 요청. EDA - 분류모델 까지 인사이트 및 내용 정리는 잘 됐으나 결론이 군집파트에만 집중되어 급하게 마무리한 느낌이며, ..

FACTS (이번주 내가 한 일)머신러닝 팀 프로젝트 본격 시작주말~월 : 데이터 EDA 및 전처리 후 로지스틱 회귀 기본 모델에 적용해보고 개인별 전처리 내용 피드백하는 회의 진행. 사실상 프로젝트 구성과 방향성에 대한 논의를 주로 했고, 현경 튜터님이 주신 가이드를 기준으로 내용 정리 완료화~금(명절) : 명절기간동안 데이터 전처리 및 피쳐 엔지니어링 옵션별로 진행하고 9개 모델에 적용해보면서 전처리 옵션 정리 후 팀원에게 공유함. 그 중 `CATBOOST` 모델 성능 최적화 담당하여RandomizedSearchCV/gridsearchCV/Optuna 로 하이퍼 파라미터 최적화 및 중요 변수 (shap,feature_importances) 시각화 하여 모델별 성능 비교 진행. 각 모델별 성능이 예상 ..

FACTS (이번주 내가 한 일)금주는 머신러닝 집중 학습 주간이었음 머신러닝 특강 : 지도학습인 회귀/ 분류 와 비지도학습인 군집 알고리즘에 대해 실습 위주의 학습 진행VOD : 지난주 미비했던 군집까지 강의 수강 완료. RFM 클러스터링 실습 진행통계 : 전주 통계 파트 과제 진행하면서 어려움이 있었던 데이터 특징별 검정법 카테고리 정리 및 코드 작성시 디테일 부족했던 부분 추가 학습 ( 표본/모집단의 편차 구분, 자유도개념,카이제곱검정법 분류, 가설설정 등)머신러닝 프로젝트 온보딩 : 금요일 부터 머신러닝 팀 프로젝트 시작데이터 선호도 및 팀원별 학습 수준 고려하여, 분류 알고리즘을 적용한 '이탈 고객 예측' 주제 선정 간단한 EDA 완료 후 전체 프로젝트 타임라인 설정 (팀장 공유) 및 Githu..

FACTS (사실 / 객관)학습통계 : 통계 세션, 세션 복습,과제 제출,블로그 정리까지 목표 달성. 미비했던 범주형분포 및 검정법/양측&단측검정 보라책 공부 완료. 과제 6개중 2개 맞고 다틀림 (1번-표본표준편차 계산 오류,2번- 분포확인오류,4번-카이제곱검정 자유도 옵션 오류,6번-복원 추출 옵션 오류) 머신러닝 : 목표는 기초 & 심화 파트 vod 완강 이었으나, 금요일 기준 심화 1주차까지 완료. 심화 2-5주차 주말내 수강예정. 중간중간 실습과제도 진행 완료. sql : 매일 sql 1-2문제 완료.기존에 알고있는 함수내에서 문제풀이 하기 보다는 정규표현식, group_concat 등 새로운 함수 추가 학습 진행. 다만, 난이도가 높은 문제 위주로 풀다보니 문제풀이시 접근을 어렵게 하게됨. q..

FACTS (사실 / 객관)학습통계 : VOD강의 및 라이브세션을 통해 기초 통계 이론 & 가설 검정 학습 완료 ( 녹화강의 + 세션 +세션 복습 +블로그 정리 완료 )파이썬 통계학 -보라책 : 내용 이해가 부족한 부분은 임정 튜터님이 추천해주신 보라책 추가 학습 시작 필요한 부분 1회독 진행(~13장)SQL : 매일 코드카타 2개씩 진행, QCC 통해 복습 잘 하고 있음을 확인   프로젝트 회고 &타 팀 리뷰  : 블로그에 팀 프로젝트 회고 진행 중 (세그멘테이션 파트 정리 미비),  타팀 PT 내용 및 코드 정독 완료, 시각화 방식&분석 및 결론 도출 흐름 추가 리뷰 필요컨디션 주 4회 요가 진행. 몸 컨디션도 좋았고, 집중도도 양호했다. FEELING (느낌 /주관)통계... 내가 다시 확통을 공부..

FACTS (사실 / 객관) 프로젝트로 시작해서 프로젝트로 끝난 주간이번 프로젝트에서 팀 리더를 맡았고, 담당 업무는 아래와 같다. 담당 업무 : 프로젝트 스케줄링 (일정 관리), 프로젝트 노션(업무) 관리, 회의 리딩, PPT 자료 제작 및 취합, 발표 영상 촬영주요 업무 내용 : 프로젝트 전반 리딩, 프로젝트 중 분석 개요 및 프로모션 성과 분석 파트 분석 및 자료 제작 담당, PPT 구성 설정 및 취합, 최종 결과물 영상 촬영 프로젝트 진행 과정이 매끄럽진 않았음. 금주 본격적으로 세부 주제에 대한 논의 진행 및 각 파트별 업무 분장, 분석을 월~수에 걸쳐 진행. 목요일 아침을 목표로 각자 분석 내용을 최종 공유 한 후 종합적으로 결론을 내서 자료 제작을 시작하고자 했으나, 각 파트에 대한 방향성과..

FACTS(사실,객관)PYTHON 학습 : PANDAS 개인 과제 제출 1문제 제외 제출 완료. 제출 과제 모두 정답 처리됨. 과제 복습 후 블로그 포스팅 완료 및 관련 메소드도 추가 공부 완료. 팀 프로젝트 : 파이썬 기초 팀 프로젝트 시작. 목 /금 동안 선정한 데이터셋 기준 EDA 진행 후 팀 공유 완료. 판다스 함수 사용법 , 문법등이 익숙치 않아 정리해둔 노션 확인해가며 EDA 진행. 이틀동안 개별 테이블도 간신히 뜯어봤다..컨디션 : 요가 2회 진행. 크리스마스 & 프로젝트 기간으로 자동 3일 스킵. 휴일에 체력 보충 했으나, 목/금 프로젝트 과제 진행 시 집중력 좋지 않았음.  FEELING(느낌,주관)PYTHON 학습 : 이번 3회차 과제는 처음으로 문제를 다 풀지 않았다.(1문제 미제출)..

FACTS(사실,객관)PYTHON 학습 : 데이터 분석가가 많이 쓰는 `pandas`  `scikit learn`  `numpy`와  `matplotlib`  `seaborn` 패키지의 기본 문법을 학습했고, 예제 및 실습 진행.SQL 학습 : 전주 QCC 피드백한 대로 SQL 풀이 방식 변경 & 매일 3문제씩 풀면서 적용해보는 연습 진행. 컨디션 : 월요일 제외 요가 4회 진행. 7-8시간 잤지만 수면의 질이 낮았는지 매일 평균 30분 정도 졸았음. 전주 대비 학습 집중도 떨어짐 FEELING(느낌,주관)PYTHON 학습 : 이해도 안되고, 암기도 안되고, 적용도 잘 안되서 총체적 난국인 주간이었음. 어떻게 공부해야할지 갈피를 못잡으니 집중도까지 떨어짐. 기본 학습 커리큘럼만 간신히 따라 갈 수 있었음..

The Four Fs 로 `3주차` 회고를 해보자.FACTS(사실,객관)전주까지 SQL을 마무리하고 파이썬을 중심으로 학습하는 프로그래밍 기초 주간이 시작됐다. SQL 과는 달리 파이썬은 사전 지식이 전무했기 때문에(사전캠프 1주간 기초 강의를 수강한 정도) , 이번 주간에는 파이썬에 대한 기초에 대한 인풋을 최대한 많이 넣자 라는 생각으로 학습 일정을 잡았다. 커리큘럼에 관련된 녹화강의 및 라이브세션/과제등은 누락없이 완료했고, 하루 순수 공부시간 6시간 이상 확보하며 이론지식 + 문제풀이 기반 복습을 진행했다. 이전에는 파이썬 프로그래머스 기준 LEVEL 1도 어디서부터 어떻게 풀어야할지 감도 못잡는 수준이었다면, 금요일부터는  시간은 걸리지만 스스로 문제풀이가 가능해지고 내가 어디를 모르는지 파악할..

The Four Fs 로 `2주차` 회고를 해보자.▼ 그 전에 1주차 회고 피드백 :더보기1. 시간 관리 & 9시 이후 불필요한 잔업 제거   ▶ 팀 프로젝트 주간으로 대부분의 시간을 프로젝트에 할애하며 평균 11시까지 팀플을 진행했음. 팀플 특성상 각자 진행 속도가 다르고, 새로운 팀에 적응하는 시간도 필요했기에 시간관리가 제대로 안됨.2. 팀원들과 효율적인 소통을 위해 편안한 관계/분위기 유지할 수 있도록 노력     ▶ 새로운 팀에서 적응할 시간도 없이 프로젝트를 바로 시작했기 때문에, 라포를 형성하기 어려웠음. 다만, 마음가짐이 비슷한 팀원들을 만나 프로젝트 관련 소통시 큰 문제는 없었음. 3. 매일 요가 하기     ▶ 월-토 까지 3회 진행. 프로젝트 관련 팀 회의 및 담당 업무 준비 미비로 ..