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
원-핫 인코딩 (One Hot Encoding)
- 다중 범주형 변수에 원-핫 인코딩을 적용하는 방법
- 범주형 특징을 처리하는 핵심 기술
특징 인코딩 기술
- 다양한 유형의 특징 공학 인코딩 기술
- 각 인코딩 방법의 적용 시나리오
특징 스케일링 (Feature Scaling)
- 특징 스케일링이 필요한 이유
- 특징 스케일링의 실제 적용
결측치 처리
- 범주형 특징의 결측치를 처리하는 방법
- 결측치 처리의 모범 사례
고유성 높은 범주형 특징 처리
- 카운트/빈도 인코딩 (Count/Frequency Encoding)
- 여러 범주를 가진 범주형 특징 처리
순서형 범주 처리
- 순서형 인코딩 (Ordinal Encoding)
- 순서형 범주 변수를 처리하는 방법
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:
핵심 인코딩 기술 습득
- 원-핫 인코딩을 사용하여 범주형 변수를 능숙하게 처리
- 다양한 인코딩 방법의 장단점 이해
복잡한 데이터 문제 처리
- 결측치 문제 해결
- 고유성 높은 범주형 특징 처리
- 특징 스케일링 기술 적용
모델 성능 향상
- 올바른 특징 공학을 통해 모델 정확도 향상
- 데이터 전처리 프로세스 최적화
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
- 기본적인 데이터 처리 기술 먼저 학습
- pandas와 numpy의 기본 사용법 숙달
- 머신러닝의 기본 흐름 이해
- 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.