[Today I Learned]

Warm-up

• 장기적인 데이터 사이언스 로드맵
  • 데이터 사이언스와 관련해서 좋은 조언들

• 인공지능 분야 최신 트렌드 따라가는 방법
  • 인공지능 분야는 Conference 논문들이 더 인정 받음
  • ICCV, CVPR, ICLR, ICML
  • 인용이 많이 된 논문들 부터 읽기
  • 관심 분야 위주로 논문들을 많이 읽어보는게 좋다
  • reference 자료 중에서도 5개 정도는 읽어야 이해 된다

Session - n114

• 시각화를 하는 이유
  • Anscombe's quartet -> 시각화의 중요성에 대한 대표적 예시
  • 데이터의 기술통계치는 동일하지만, 시각화를 하면 매우 다르다
• 시각화의 목적
  • EDA
  • Insight 얻기
  • Insight 강조
• 시각화에 쓰이는 요소가 무엇인지, aesthetic의 효과
• Chart Junk : 잘못 사용된 차트의 예시
• 시각화에 있어서 목표 설정은 매우 중요하다
• seaborn을 이용한 시각화 예시
• 시각화를 위한 Insight를 늘리기 위해서 다른 데이터 시각화 자료를 많이 보는게 좋다

과제

<과제 하면서 새롭게 배운 내용>

• seaborn 색상, 순서 지정 방법
• sns.set_style() : background color, grid, spine, tick을 정의하여 그림의 전반적인 모양을 스타일링
• 다양한 seaborn 차트

내일은 스프린트 챌린지가 있어 그동안 공부한 내용들을 다시 복습