4주차에는 코드스테이츠에서 AI/Data Science 과정을 3주간 배우면서
EDA, 통계, 선형대수학을 배운 것을 활용할 수 있는 프로젝트를 진행했다.
바로 게임 데이터셋 분석.
www.kaggle.com/gregorut/videogamesales
위의 데이터셋에 좀 변형이 들어가 있는 자료를 열심히 전처리한 후, 데이터를 분석하여
'다음 분기에 어떤 게임을 만들어야 할까?' 란 주제로 5분 발표 영상을 만들고 작업한 코랩 노트북 파일도 제출한다.
나는 게임이라고는 학창 시절에 넥슨 게임 몇개 한 게 전부다.
GTA 이름만 들어봤지 그게 Grand Theft Auto인지는 프로젝트 자료 만들면서 알았다.
엑스박스 360? 이번에 처음 들어봤다.
그런 사람이 게임 데이터셋 분석을 하려니 막막했지만... ㅋㅋㅋㅋ 그래도 하나하나 찾아봤다.
실무에서 데이터를 분석해야 하는데, 나 이거 잘 모르는데요?... 할 순 없으니까.
화요일 오전 9시부터 부터 금요일 오후 9시까지의 시간이 주어졌고,
화-목요일에는 밤 11시까지는 딴 거 못하고 프로젝트 생각만 열심히 한 것 같다.
머리가 안 돌아갈때는 씻으러 가면 좋은 생각이 나오기도 했다.
그럼 바로 방으로 가서 노션에 적고 해당 부분을 코드로 뽑아봤다.
하지만.... ㅎㅎ .... 시간을 열심히 투자해도 뽑힌 데이터는 만족스럽지 못했다.
금요일에 제출한 후에, 다른 동기분들은 어떻게 했나 하고 자료를 찾아보다가
너무나 분석을 잘한 동기분의 자료에 "나 데이터 분석 때려치워야 하나?" 하는 생각을 진지하게 했다.
(PMS의 영향으로, PMS기간인 걸 알고 나니까 괜찮아졌다.)
다른 사람과 비교하지 말 것. 잘하는 1,2등을 똑같이 따라하려고 하지 말 것.
장기전에도 버틸 수 있도록, 페이스는 점점 올리면 된다.
다음은 4주차의 5F 회고다.
사실(Fact) + 느낌(Feeling)
프로젝트에서 주어진 데이터에 변형이 들어가있다보니 가설 검정을 해도,
유의미한 값이 나오기 힘들어서 삽질을 좀 많이 했다.
3주간 배웠던 T-test, 카이스퀘어테스트, 베이지안 가설, PCA, 클러스터링.... 를 분석에서 제대로 활용하지 못했다.
시각화 표만 열심히 뽑았다.
교훈(Finding)
배운 것을 제대로 활용하지 못한 이유는 구태여 안 찾아보고 복습을 제대로 안 했기 때문이다.
프로젝트 마감 후 동기분들의 결과물을 보니 내가 막혔던 검정을 유의미하게 구현하는 방법이 있었다.
같은 시각화를 해도, 나는 방법을 몰라서 한눈에 와 닿지 않는 그래프를 뽑았지만 더 간결하고 짧은 코드로 뽑는 방법도 있었다.
많은 추천을 받은, 좋은 시각화 자료들이 있는 캐글 노트북 필사도 열심히 해야 하는구나 싶었다.
데이터 하나에 집중해서 파는 경향이 있는데 나무 말고 숲을 보자.
향후 행동(Future action)
복습을 해가며 하나 하나 개념을 적용하자.
>> 화, 수요일에 복습 시간이 주어져 이 시간을 활용해 복습을 진행했다.
미리 가설을 세우고 검증하자
데이터를 보면서 의심하고, 의문을 글로 나타내 보고,
가설을 세우고, 데이터로 뽑아보고 통계방법을 활용해 검정하자.
피드백(Feedback)
평소 저녁 시간과 주말을 통해 복습을 철저히 하고, 개념 이해를 잘 하자.
프로젝트 시에 배운 개념을 활용할 수 있도록 하자.
추후 발표 자료시 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 슬라이드에 핵심 텍스트를 추가하자.
>> 주말에 막혔던 T-test, 시각화를 연습했다.
베이지안 가설도 될까? 했던 부분을 동기분의 예제로 보고, 의심하며 직접 검정해봤다.
막히는 부분은 유튜브 영상을 찾아보며 개념을 다시 익혔다.
화, 수에 주어진 시간으로 1-3주차에 배운 내용을 복습했는데
1주차에서 배운 내용 중에서도 프로젝트에 못 써먹은 부분이 많았다.
꾸준히 복습하고, 실제로 데이터에 적용해보면서 내 것으로 만들자!
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