머물다 간 자리..

12/23 빅분기 5회 실기셤 결과 발표가 있었고.. 합격했다. 5회 필기셤이 끝나고나서 부터 시작한 실기셤 준비.. python, pandas, numpy.. 오랜만에 재미있기는 했다. 준비가 부족해서인지.. 작업1형 문제를 두개나 틀렸고, 다행히 작업2형이 40점이 나와서.. 그나마 합격은 했다. 셤이 끝나고 나니 또 코딩할 일이 없네. ㅎ 쫌만 기다려라.. 급한 불 끄고나면 좀더 제대로 해보련다..

필기셤을 치고 나온 당일의 느낌은.. 좀 어려운데.. 였다. 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석 점수 봐라 ㅋㅋ 실기 준비를 해야하는데.. 시간이 없다. 코딩을 자주해봐야하는데.. 그래야 손에 익을텐데.. ㅠㅠ

빅분기 실기셤 준비 중.. 오랜만에 python 코딩을 하고 있다. pandas, numpy 등 라이브러리 사용.. 빅데이터 재밌네 ㅎ 자료 불러오고, 데이터 정제, 자료형 맞추고, 불필요 자료 삭제, 수정.. 글로만 보았던 데이터 전처리 작업을 해보네 ㅎ 데이터셋은 셤에서 주어질테고.. 전처리 하고, 요구하는 작업 수행하는 것까지가 작업형 제1유형인거 같고, 제2유형은 모델구성하여 성능까지 보는 것인거 같다. 실기셤까지가 한달반쯤 남았나? 그때까지는 한동안 또 재밌을거 같다. 물론 꾸준히 한다는 것은 쉬운 일은 아니겠지... 좀 고단하겠다..

벌점화된 선택기준 모형의 복잡도에 벌점(Penalty)을 주는 방법으로 AIC방법과 BIC 방법을 사용 모든 후보 모형들에 대해서 AIC, BIC를 계산하고 그 값이 최소가 되는 모형을 선택함. AIC(Akaike Information Criterion) AIC는 실제 데이터의 분포와 모형이 예측하는 분포 사이의 차이를 나타낸 지표 AIC 값이 낮을수록 모형의 적합도가 높다. AIC = -2Log(L) + 2p In(L) : 모형의 적합도 L : 우도 함수 (Likelihood Function) p : 매개변수 개수 BIC(Bayesian Information Criterion) AIC의 단점은 표본이 커질수록 부정확해진다는 점인데, 이를 보완한 지표가 BIC이다. BIC = -2Log(L) + p Lo..