파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100

데이터는 지금도 모으고 있습니다.

비즈니스의 성과와 실적을 판단하는 요인으로 데이터가 활용됩니다.

데이터 관련 입문 서적은 많이 나와 있는데요.
실무 관련 서적은 찾아보지 못하셨을 것으로 생각됩니다.

실무 관련 서적을 추천해 드리려고 합니다.

소개해 드릴 책은 ‘파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100’입니다.

이 책은 ‘파이썬 데이터분석 실무 테크닉 100’을 읽으신 분이나 입문 지식이 있는 분들에게 추천합니다.

입문자나, 읽지 않으신 분들에게는 ‘파이썬 데이터분석 실무 테크닉 100’을 먼저 읽기는 권장합니다.

이 책을 통해 현장 머신러닝 테크닉 실무에 대해 알아가는 시간이 되길 바랍니다.

◆ 머신러닝 분석
머신러닝 분석은 데이터 분석을 기반으로 학습할 수 있습니다.

데이터를 먼저 가공한 후 머신러닝 모델을 만들고 구현합니다.

구현한 모델은 테스트해보며 평가합니다.

머신러닝 데이터를 가공할 땐 기간도 충분한지 살펴볼 필요가 있습니다.
과거 1개월의 데이터로 분석할 수 있는지 조사해봐야 합니다.

머신러닝 모델을 만들기 전 가공을 잘해야 하는데요.
쇼핑의 경우 주문 취소, 평일, 휴일에 대한 부분도 검토하며 진행해야 합니다.

◆ 데이터 분석
사람의 이름도 하나의 데이터입니다.

이름만으로는 무엇을 말하려는지 알기 어렵습니다.

예를 들어 이름, 학년, 과목, 점수의 데이터가 있다면 학생의 학업능력 분석이 가능합니다.

데이터 분석이란 데이터를 가공하고 탐색한 데이터로 시각화하는 것입니다.

시각화한 데이터를 토대로 구조를 구축하며 분석 시스템을 만들어낼 수 있습니다.

쇼핑몰의 상품 판매데이터는 계절마다 변경이 됩니다.

계절에 따라 계절에 맞는 옷의 판매량이 늘어나는 것처럼 데이터를 볼 때는 그 상황도 잘 파악해야 합니다.

끝으로 데이터에 대해 더 말씀드리고자 합니다.

비즈니스가 잘 되려면 데이터를 무시할 수 없습니다.

데이터를 잘 살피지 않으면 성장하는데 넘기 힘든 벽을 만날 수 있습니다.

머신러닝 실무 테크닉에 관심 있는 분들이 이 책을 찾아보셨을 건데요.
실무 테크닉이 100개를 통해 머신러닝 테크닉 기술을 습득하는 시간이 되시길 바랍니다.

또한 데이터 활용 프로젝트를 정착시키고자 하시는 분들에게도 추천합니다.