파이썬 ML 기초 — 실험 노트부터

과정 소개

입문자가 흔히 막히는 전처리·검증 분할·지표 선택을 한 번에 정리합니다. 매 주차마다 작은 데이터셋으로 실험 노트를 남기고, 멘토가 코드 스타일과 실험 기록 방식을 피드백합니다. 수강 후에는 동일한 템플릿으로 다른 도메인 데이터에도 적용할 수 있습니다.

다루는 내용

• 환경 구성과 재현 가능한 실험 노트 템플릿
• 전처리·피처 스케일링·누수 점검 체크리스트
• 분류·회귀 베이스라인과 교차검증 전략
• 혼동행렬·ROC·회귀 잔차 해석 워크숍
• 멘토 코드 리뷰 2회 포함
• 제천 사무실 오프라인 질의응답 1회

기대할 수 있는 결과물

• 재현 가능한 Jupyter 실험 노트 세트 완성
• 실무형 전처리·평가 리포트 작성
• 포트폴리오용 README와 실행 스크립트 정리

질문과 답변

선수 지식은 어느 정도 필요한가요?−

파이썬 기본 문법과 for 루프 정도면 충분합니다. 통계는 과정 중 필요한 만큼만 병행합니다.

GPU가 없어도 수강할 수 있나요?+

포함되지 않는 것은 무엇인가요?+

코호트 메모

• week 3 템플릿 덕분에 실험 기록이 한결 빨라졌어요. 멘토가 지적해 준 누수 구간이 특히 도움됐습니다.

  민지 · 대전 · 사내 설문 · 5/5

• 회귀 잔차 피드백 세션이 압권이었습니다. 다만 pandas 고급 인덱싱 파트는 더 길었으면 좋겠다는 생각은 들었어요.

  김도윤 · 지역 스타트업 · Google