파이썬 데이터 정제와 자동화 파이프라인 가이드: 결측치·이상치 처리부터 데이터 누수 방지까지
현업 데이터 과학자가 시간의 70~80%를 쓴다는 데이터 정제 과정을 결측치 진단, 중복 제거, 이상치 처리, 자료형 교정, 스케일링 순서로 정리하고 재사용 가능한 자동화 파이프라인 구성법과 데이터 누수 방지 요령까지 소개한다.
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데이터누수 최신 뉴스와 핵심 해설
데이터누수 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
머신러닝 초보 실수 총정리: 데이터 누수와 테스트셋 오염, 지표 선택과 검증 전략
데이터 정리부터 모델 평가까지 머신러닝 입문자가 흔히 빠지는 함정을 짚는다. 데이터 누수와 테스트셋 오염의 차이, 불균형 데이터에서의 지표 선택, 베이스라인 모델과 도메인 지식의 중요성까지 정리했다.
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원-핫·레이블·타깃 인코딩의 차이: 범주형 데이터를 숫자로 바꾸는 세 가지 방법 정리
범주형 데이터를 머신러닝에 쓰려면 숫자로 바꿔야 한다. 원-핫·레이블·타깃 인코딩의 원리와 한계, 그리고 데이터 누수를 줄이는 K-폴드 타깃 인코딩까지 StatQuest 설명을 바탕으로 쉽게 정리했다.
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