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3단계: 데이터 및 특징 엔지니어링

YouTube에서 제공하는 무료 특징 엔지니어링 강좌로, 원-핫 인코딩, 특징 스케일링, 결측값 처리 등 핵심 기술을 다룹니다.

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특징 공학 강좌 상세 소개

강좌 개요

이 강좌는 YouTube에 게시된 무료 특징 공학 강좌로, Class Central 플랫폼을 통해 색인 및 추천됩니다. 머신러닝의 특징 공학 기술에 중점을 두며, 데이터 과학 및 머신러닝 학습 경로의 중요한 구성 요소입니다.

강좌 내용

핵심 주제

  1. 원-핫 인코딩 (One Hot Encoding)

    • 다중 범주형 변수에 원-핫 인코딩을 적용하는 방법
    • 범주형 특징을 처리하는 핵심 기술
  2. 특징 인코딩 기술

    • 다양한 유형의 특징 공학 인코딩 기술
    • 각 인코딩 방법의 적용 시나리오
  3. 특징 스케일링 (Feature Scaling)

    • 특징 스케일링이 필요한 이유
    • 특징 스케일링의 실제 적용
  4. 결측치 처리

    • 범주형 특징의 결측치를 처리하는 방법
    • 결측치 처리의 모범 사례
  5. 고유성 높은 범주형 특징 처리

    • 카운트/빈도 인코딩 (Count/Frequency Encoding)
    • 여러 범주를 가진 범주형 특징 처리
  6. 순서형 범주 처리

    • 순서형 인코딩 (Ordinal Encoding)
    • 순서형 범주 변수를 처리하는 방법
  7. 실습 프로젝트

    • 결측치 처리의 모든 기술 (Day 1 라이브 강좌)
    • 실제 데이터셋 적용

강좌 특징

교육 방식

  • 비디오 강의: YouTube 비디오를 통한 설명
  • 라이브 강좌: 실시간 시연 및 설명 포함
  • 실습 지향: 실제 적용 및 직접 조작 강조

기술 스택

  • Python: 주요 프로그래밍 언어
  • Pandas: 데이터 처리 라이브러리
  • Scikit-learn: 머신러닝 라이브러리
  • NumPy: 수치 계산 라이브러리

수강 대상

  • 데이터 과학 초보자
  • 머신러닝 실무자
  • 특징 공학 기술 향상을 희망하는 개발자
  • 데이터 과학 면접을 준비하는 구직자

학습 목표

본 강좌를 수료한 후, 수강생은 다음을 할 수 있습니다:

  1. 핵심 인코딩 기술 습득

    • 원-핫 인코딩을 사용하여 범주형 변수를 능숙하게 처리
    • 다양한 인코딩 방법의 장단점 이해
  2. 복잡한 데이터 문제 처리

    • 결측치 문제 해결
    • 고유성 높은 범주형 특징 처리
    • 특징 스케일링 기술 적용
  3. 모델 성능 향상

    • 올바른 특징 공학을 통해 모델 정확도 향상
    • 데이터 전처리 프로세스 최적화
  4. 실제 프로젝트 적용

    • 특징 공학 기술을 실제 프로젝트에 적용
    • 완전한 데이터 전처리 파이프라인 구축

강좌 장점

무료 자료

  • 완전 무료 학습 자료
  • 비용 지불 없이 고품질 콘텐츠 획득

실용성 강조

  • 산업계에서 자주 사용되는 특징 공학 기술 포함
  • 이론 설명보다는 실제 적용에 중점

체계적인 학습

  • 기초부터 고급까지 체계적인 내용 구성
  • 점진적인 학습 경로

학습 권장 사항

선수 요구 사항

  • Python 기본 프로그래밍 능력
  • 기본적인 데이터 처리 개념
  • 머신러닝 기초 지식

학습 경로

  1. 기본적인 데이터 처리 기술 먼저 학습
  2. pandas와 numpy의 기본 사용법 숙달
  3. 머신러닝의 기본 흐름 이해
  4. 특징 공학 기술 심층 학습

실습 권장 사항

  • 강좌를 따라 코드 실습 진행
  • 학습한 기술을 자신의 데이터셋에 적용
  • 관련 온라인 프로젝트 및 경진대회 참여

요약

이 특징 공학 강좌는 학습자에게 포괄적이고 실용적인 특징 공학 기술 향상 플랫폼을 제공합니다. 체계적인 학습과 실습을 통해 수강생은 데이터 전처리 및 특징 공학 능력을 크게 향상시키고, 향후 머신러닝 프로젝트를 위한 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.