TIL 142일차 : 포트폴리오 3/3, 머신러닝 인사이트

 

✏️도전한 점

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1. 💡데이터 관점에서의 해석, 비즈니스 관점에서의 해석이 다를 수 있음을 직접 해보며 깨달음.

2. 데이터분석 아티클 스터디 완료

3. 포트폴리오 2/3 진행 완료

4. 💡기계학습 실습 과정에서 40%의 정확도를 어떻게하면 올릴 수 있을지 머리 터지게 고민함.

 

01 아티클 스터디

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새로운 데이터 직군, 데이터 애널리틱스 엔지니어란? | 요즘IT

후기: 나는 앞으로 데이터 분석가로서 인사이트 도출, 시각화, 비즈니스 의사결정에 참여하는 것 뿐만 아니라 사용자 관점에서 엔지니어적 역량도 갖추면 좋겠다고 생각한다.

 

02 머신러닝

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랜덤포레스트 회귀모델 실습

후기: 제공된 정보가 너무 적은 게 문제다. 해당 일자에 적합하는 고객 데이터를 알 수 없었던 점이 아쉽다. 때마다 갱신되는 지수들이 예측 정확도를 떨어뜨리는 역할을 하고 있다.