머신러닝과 데이터 과학에 대한 이해

✅ 1. 데이터 과학 이해하기

📌 데이터 과학이란 무엇인가?

데이터 과학은 데이터를 수집, 분석, 가공하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 학문입니다.

📌 데이터 과학자의 역할

• 데이터 수집 및 정제
• 통계적 분석 및 머신러닝 모델링
• 비즈니스 인사이트 도출 및 활용

📌 데이터 과학의 활용 사례

데이터 과학은 여러 산업에서 활용됩니다.

• 금융: 신용 점수 예측, 사기 탐지
• 의료: 질병 예측, 신약 개발
• 마케팅: 고객 행동 분석, 추천 시스템

💡 퀴즈: 데이터 과학의 정의와 활용 사례를 학습하면서 개념을 점검

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✅ 2. 머신러닝 기초

📌 머신러닝이란?

머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 알고리즘을 개발하는 분야입니다.
이 과정에서 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 기법이 사용됩니다.

📌 머신러닝이 필요한 상황과 핵심 원리

• 대량의 데이터를 분석해야 할 때
• 자동화된 의사결정이 필요한 경우
• 데이터 기반 최적화를 해야 하는 경우

💡 퀴즈: 전통적인 접근 방식과 머신러닝 접근 방식을 비교하며 개념을 익히기

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✅ 3. 머신러닝을 위한 데이터 이해하기

📌 데이터 준비 과정

머신러닝 모델을 학습시키기 전에 데이터를 어떻게 정리하고 전처리할 것인지가 매우 중요합니다.

• 데이터 클리닝
• 결측치 처리
• 이상치 탐지
• Feature Engineering

📌 도메인 지식과 데이터 분석
도메인 지식을 활용하면 더욱 효과적인 Feature Engineering이 가능합니다.
예를 들어, 타이타닉 생존자 분석에서는 단순히 나이와 성별을 사용하는 것이 아니라, "가족과 함께 탑승했는가?"와 같은 추가 Feature를 생성할 수 있습니다.

💡 실습: 타이타닉호 데이터를 활용하여 데이터 전처리 실습을 진행

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✅ 4. 머신러닝 실무 체험

📌 문제 정의 및 모델 설계

머신러닝 모델을 만들기 위해서는 문제를 어떻게 정의할 것인지가 가장 중요합니다.

• 예측 문제인지 분류 문제인지 정의
• 데이터 수집 및 분석
• 모델 선택 및 평가

📌 실제 비즈니스 문제 적용
실제 기업에서는 **Bank Target Marketing(은행 고객 마케팅 예측)**과 같은 문제를 머신러닝으로 해결합니다.

• 고객 데이터를 분석하여 어떤 고객에게 프로모션을 제공할지 예측
• 머신러닝 모델을 활용한 마케팅 최적화

💡 실습: 머신러닝 모델을 구축하고 평가하는 실습 진행.

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✅ 마무리

이번 과정에서는 데이터 과학의 기본 개념부터 머신러닝 실무 적용까지 단계별 학습을 진행했습니다.
비전공자라도 탄탄한 이론과 실습을 바탕으로 머신러닝을 익히면 충분히 실무에서도 활용할 수 있습니다!

💡 다음 목표:

• 머신러닝 모델을 실무에 적용하는 프로젝트 진행
• 데이터 시각화 및 대시보드 제작
• 딥러닝 기초 개념 익히기