·취업
데이터 분석 과제테스트의 일반적인 특징과 준비 방법보통 두 가지 유형의 문제로 구성됩니다. 첫 번째는 데이터를 가공하는 것, 두 번째는 머신러닝 모델링입니다. 데이터 가공 문제의 경우, 기본적인 데이터 처리부터 텍스트 형태로 주어진 데이터에서 특정 정보를 추출하는 등 다양한 유형이 나오니 최대한 많은 유형을 경험해보는게 좋은 것 같습니다. 모델링 문제는 Kaggle이나 Dacon과 같은 데이터 분석 경진대회와 유사한 형태로 나옵니다. 정형 데이터 분류/회귀 경진대회를 연습해보면 많은 도움이 됩니다. 데이터 전처리부터 모델링, csv 파일 형태로 제출까지 모든 과정을 알고 있어야합니다. 여기에 모델 튜닝, EDA를 통한 변수 선택/제거 등 성능 개선 방법을 잘 알고 있으면 좋습니다. 라이브러리도 기본적으로..
