Kaggle for beginner. 데이터 과학 기초부터 시작하기
안녕하세요 인문학적 관점으로 기술을 바라보는 Steve-Lee입니다. 오늘은 데이터 사이언스 초심자를 위한 캐글 스터디 방법에 대한 포스팅을 하려고 합니다.
Introduction
한 달, 아니 두 달 정도 전부터... Kaggle의 필요성을 느꼈고, 해야지, 해야지... 를 주창했던 것 같습니다. 그런 다짐이 이제야 실천으로 옮겨지네요...ㅎㅎ
각자 Kaggle을 시작하는 이유가 있겠지만 저의 경우 2가지 이유로 Kaggle을 시작하게 되었습니다.
✅ Self-Check. 내가 Kaggle을 해야하는 이유
1. for Data Analytics test
2. pleasure of learning
현실적으로는 첫 번째 이유(직업)로 인해 Kaggle 스터디를 시작했다고 봐도 무방하지만 두 번째 이유(배우는 즐거움)가 없다면 오래 지속하지 못할 것 같습니다.
제가 지금 하고 있는 일에 대한 즐거움을 Kaggle을 통해서 찾고 싶기도 하네요...!
What is your Plan?
그럼 너의 계획은 어떻게 되는데??
내가 지금 할 수 있는 수준에서 할 수 있는 것을 제대로 시작하고 싶다.
뉴비 of 뉴비, 초심자 of 초심자, 캐린이 of 캐린이 이기 때문에... 거창한 계획은 없습니다.
꾸준히 분석을 하는 습관을 들이고자 하는게 1차 목표입니다. 그러다 보면 다음으로 제가 해야 할 것이 무엇인지 알게 되겠죠?
참고할만한 자료들
오늘 이 시점을 위해 그동안 찾았던 '초보자의 관점에서'바라본 학습 도구들 입니다.
오픈소스 중에 상당히 좋은 자료들이 많다고 생각하기에!(적어도 초심자를 위한 자료들 만큼은!)
누구나 접할 수 있는 자료들로 구성해 보겠습니다.
✅ 주기적으로 업데이트해보도록 하겠습니다
▶️ Getting Started! - Best Kaggle competitions for beginners
🚸 There are some Best Kaggle competitions for beginners :
- Classification Problem: https://www.kaggle.com/c/titanic
- Regression Problem: https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
- Computer Vision: https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
- Image Processing: https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection
- Natural Language Processing: https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial
▶️Data Science Tutorial for beginner
- Data Science Notebook: https://www.kaggle.com/kanncaa1/data-sciencetutorial-for-beginners
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백문이 불여일타
역시 가장 중요한 것은 직접 해보는 것이 아닐까요??
꾸준히 학습을 하고 결과를 공유할 수 있도록 노력하겠습니다.
이상 Steve-Lee였습니다. 감사합니다!
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