[종강 스케치|R을 활용한 실전 데이터 분석 프로젝트 CAMP] 8주간의 대장정, 그 결과는?

[종강 스케치|R을 활용한 실전 데이터 분석 프로젝트 CAMP] 8주간의 대장정, 그 결과는?

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지난 7월 8일, R을 활용한 실전 데이터 분석 프로젝트 CAMP가 8주간의 대장정을 마쳤습니다. 쉽지 않은 수업 내용이었음에도 마지막 강의까지 그 열기가 대단했는데요, 직접 그 현장을 확인하시죠!

토요일 주말 아침 10시, [ R을 활용한 실전 데이터 분석 프로젝트 CAMP ]의 마지막 강의는 지금까지 완성한 수강생분들의 분석 프로젝트 발표로 시작되었습니다. 수강생분들 모두 각자의 프로젝트를 진행하셨지만, 시간 관계상 3분의 수강생께서 발표에 임해주셨습니다. 첫 번째 발표는 ‘유방 종양의 양성/악성 판단을 위한 핵심 지표 분석이었습니다. 데이터는 Kaggle의 Breast Cancer Diagnosis (https://www.kaggle.com/uciml/breast-cancer-wisconsin-data)를 활용하셨습니다.

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발표 중이신 수강생 채OO님
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유방암 진단 관련 Kaggle 데이터를 활용한 양성/악성 구별 핵심지표 분석 자료

의료 분야, 특히 진단과 관련하여 데이터 사이언스가 가진 잠재력을 확인할 수 있는 의미 있는 프로젝트였습니다. 프로젝트에 관련된 강사님과 수강생분들의 질문과 그에 대한 답변으로 발표가 마무리되었습니다.

두 번째 발표는 ‘건축물의 에너지 소비 절감에 무엇이 영향을 주는가?’에 관한 분석 프로젝트였습니다. 전력 사용량과 관련된 데이터를 분석하여, 다양한 변수를 추출하고, 어떠한 변수가 가장 에너지 소비와 연관성을 가지는지 파악하고 에너지 절감 방안을 도출하는 것이 본 프로젝트의 목표였습니다.

 

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발표 중이신 수강생 조OO님

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기존에 R을 배운 경험이 있으셨던 본 프로젝트의 발표자분은 트리 모형이 본인의 데이터를 분석하기에 적합하지 않다고 생각하셨다고 합니다. 그래서 다른 머신러닝 알고리즘들을 활용해 에너지 소비 패턴의 특성을 파악하고, 절감을 위해 고려해야 할 변수들을 도출하셨습니다.

마지막 발표는 데이터 분석을 통한 상품 판매 효율화를 주제로 진행되었습니다. 1만 개에 달하는 판매 데이터를 기반으로 고객들의 소비 패턴을 예측하고, 주문량 극대화를 위한 전략을 도출한 매우 흥미로운 프로젝트였습니다.

 

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발표 중이신 수강생 김OO님
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APRIORI 알고리즘 및 K-means 알고리즘을 적용한 분석 결과 시각화

다양한 분석을 통해 각 아이템별로 가지는 상관관계를 파악하고, 시간대별 소비 패턴을 시각화해서 볼 수 있었습니다. 아직 분석 결과를 더 고도화하실 생각이라고 말씀하셨는데, 그 최종 결과가 정말 기대되는 프로젝트였습니다.

강의 후반부는 다양한 분야의 데이터로 진행된 분석 프로젝트 사례와 분석을 위해 참고하면 좋을 레퍼런스들을 강사님께서 공유해주셨습니다. 각 사례별로 어떤 특징을 가지고 있는지, 어떤 과정을 거쳐 결과가 도출되었는지 하나하나 설명해주셔서 수강생분들의 집중도가 매우 높았던 시간이었습니다. 더불어, 데이터 전처리 과정에 대해 다시 한번 중요성을 언급하고, 전처리 과정에 염두에 두면 좋을 핵심 내용들을 짚어 주셨는데요. 강의를 마무리하시며, 강사님께서는 전처리 과정의 중요성을 몇 번이고 강조하셨습니다.

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어떤 알고리즘을 쓸 것인가 고민보다 전처리 단계에 더 많이 시간을 써야 합니다.
그리고 어떤 변수가 중요한지를 찾는 게 더 중요해요.
아무리 좋은 알고리즘을 쓴다고 해도 데이터가 제대로 정리되어 있지 않으면 원하는 결과를
기대할 수 없습니다.

그렇게 마지막 3시간이 순식간에 지나갔습니다. 강의를 마치고도 많은 분들이 자리를 떠나지 못하시고 남아 강사님께 본인의 프로젝트와 관련된 질문들을 쏟아내셨는데요.

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수강생 한 분 한 분 8주간 보여주신 배움에 대한 열정을 보며, [ R을 활용한 실전 데이터 분석 프로젝트 CAMP ]의 다음 기수도 더욱 기대가 되었습니다. 또한, 마지막까지 친절하게 설명해주시고, 문제에 대해 같이 고민해주시는 강사님의 모습에서 강의에 대한 애정을 다시금 느낄 수 있었습니다.

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