0. 머신러닝 준비 프로젝트

실전 프로젝트 및 실제 응용 사례

이 섹션에서는 실제 데이터와 실제 시나리오를 활용하여 데이터 분석 및 머신러닝 기술을 심화합니다. 실제 문제 해결 능력을 키우고, 실무에 바로 적용 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

프로젝트 1: 웹 트래픽 A/B 테스트

실제 회사의 웹 트래픽 데이터를 분석하여 A/B 테스트를 수행하고, 페이지 버전이 사용자 전환율에 미치는 영향을 평가합니다. 다음을 익힙니다:

• 데이터 정리 및 탐색: Pandas를 사용하여 웹 트래픽 데이터를 효과적으로 정리하고 탐색하는 방법을 배웁니다.
• 통계적 분석: t-검정, 가설 검정 등 통계적 테스트를 활용하여 두 페이지 버전의 전환율을 비교 분석합니다.
• 데이터 시각화: 결과를 시각적으로 표현하여 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.
• 실행 가능한 인사이트: 웹사이트 성능 최적화를 위한 구체적인 인사이트를 도출하고 보고서를 작성합니다.

프로젝트 2: 머신러닝을 위한 은행 데이터 탐색

은행 고객 정보를 포함한 금융 데이터를 분석하여 패턴을 발견하고, 향후 머신러닝 모델 학습에 활용할 수 있는 데이터셋을 준비합니다. 핵심 내용은 다음과 같습니다:

• 데이터 정리 및 변환: Pandas와 NumPy를 활용하여 금융 데이터를 정리하고 필요한 형태로 변환합니다.
• 데이터 시각화: Seaborn을 사용하여 데이터의 추세와 상관관계를 시각적으로 파악합니다.
• 기술 통계: 고객 행동을 이해하기 위한 기술 통계 분석을 수행합니다.
• 데이터셋 준비: 예측 모델링에 적합한 데이터셋을 구축합니다.

프로젝트 3: 보험 데이터 분석

보험 회사의 데이터를 분석하여 보험료에 영향을 미치는 주요 요인과 고객 위험을 식별합니다. 주요 학습 내용은 다음과 같습니다:

• 데이터 정리 및 변환: 고객 및 청구 데이터를 정리하고 변환합니다.
• 탐색적 데이터 분석 (EDA): EDA 기법을 활용하여 데이터의 추세와 이상치를 탐색합니다.
• 기술 통계 및 시각화: 의사 결정에 도움이 되는 기술 통계 분석과 시각화 기법을 사용합니다.
• 데이터 준비: 예측 위험 모델을 위한 데이터셋을 준비합니다.

프로젝트 4: 악성코드 데이터 분석

악성코드 정보를 포함한 데이터를 분석하여 사이버 공격 패턴을 식별하고, 잠재적인 취약점을 방지하는 데 기여합니다. 주요 중점 사항은 다음과 같습니다:

• 악성코드 데이터 정리 및 구조화: 악성코드 데이터를 정리하고 분석에 용이하도록 구조화합니다.
• 시각적 탐색: 시각적 탐색을 통해 악성코드 데이터의 주요 특성을 식별합니다.
• 데이터 전처리: 데이터 품질 향상을 위한 전처리 기술을 적용합니다.