Kaggle Study
1.캐글 필사 | LightFM 모델을 활용한 추천 시스템 / 데이터 과학을 통한 사회적 기여: CareerVillage의 데이터로 분야별 전문가와 질문 매칭 (1) 과제 탐구 및 EDA
이번 시리즈에서는 미국의 청년을 위한 공공 커리어 개발 서비스 '커리어 빌리지'에서 주최한 분석 공모전에 활용된 데이터 세트 Data Sience for Good: CareerVillage.org를 활용하여 추천 시스템 구축과 작동 원리에 대해 공부해 볼 것이다.
2.캐글 필사 | 추천 시스템 / 데이터 과학을 통한 사회적 기여: CareerVillage.org의 데이터로 분야별 전문가와 커리어 조언 질문 매칭하기 (2) LightFM Recommend System
캐글 필사 | 추천 시스템 / 데이터 과학을 통한 사회적 기여: CareerVillage.org의 데이터로 분야별 전문가와 커리어 조언 질문 매칭하기 (1) 과제 분석 및 EDA
3.캐글 필사 | Data Science for Good: City of Los Angeles / 텍스트 데이터 전처리 및 시각화
오늘은 캐글의 [Data Science for Good: City of Los Angeles Help the City of Los Angeles to structure and analyze its job descriptions](https://www.kaggle.com
4.캐글 필사 | 2022 Kaggle Machine Learning & Data Science Survey / 설문조사 데이터 처리 및 시각화 - 다중 옵션을 어떻게 처리하면 좋을까?
이번 시리즈에서는 2022 캐글 머신러닝 & 데이터 사이언스 서베이 대회의 데이터 세트를 활용하여 파이썬을 이용한 ML 모델 구축에 대해 공부해 보고자 한다. 필사에 참고한 노트북은 Jenny의 Data Science and MLOps Landscape in Indus
5.캐글 필사 | DS4G - Environmental Insights Explorer / 지리적 환경 데이터 시각화 및 분석
이번 글에서는 DS4G - Environmental Insights Explorer 데이터 세트를 활용하여 지리 정보 시스템 데이터를 어떻게 분석하고, 시각화할 수 있는지에 대해 공부한 내용을 정리했다.:
6.캐글 필사 | Google Cloud & NCAA® March Madness Analytics / 농구 챔피언십 스토리텔링을 위한 데이터 분석
오늘은 Google Cloud & NCAA® March Madness Analytics (for storytelling)에서 제공한 데이터 셋을 활용하여 스포츠 데이터를 어떻게 분석해야 하는지, 데이터 기반 스토리텔링은 어떻게 이루어지는지 알아볼 예정이다.이번 필사에서
7.캐글 필사 | Unlocking Climate Solutions City - Business Collaboration for a Sustainable Future (CDP) / 설문조사, 공간 데이터 분석
오늘은 CDP의 Unlocking Climate Solutions 대회 데이터 셋을 활용한 분석 노트북Measuring Urban Climate Equity을 따라 쓰면서 새로 배운 분석 방법론이나 유용한 인사이트를 정리하고자 한다. 복잡한 구조를 가진 데이터 셋을 어
8.캐글 필사 | Acea Smart Water Analytics : Preservation of 'Blue Gold' (predict water availability) / 시계열 분석
ACEA Group의 Smart Water Analytics 대회에 제출된 데이터 셋을 토대로 한 Muskan의 노트북 Forecasting Acea Smart Water Analytics을 필사하며, 날짜 형태의 데이터와 연관된 정보를 어떻게 전처리하고, 분석하고,