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캐글 대회 참여 방법부터 캐글 그랜드마스터 인터뷰까지! 쉽게 시작하는 캐글 데이터 분석

정 가: 22,000원

I S B N: 9791165216726

출 간: 2021-09-08

분 량: 332쪽

지 은 이: 조태호,시노다 히로유키

난 이 도: 입문,초급

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도서소개
목차
저자

자료실

파이썬으로 세계적인 데이터 분석 경진대회 캐글에 성공적으로 입문하는 법!

캐글 대회 참여 방법부터 캐글 그랜드마스터 인터뷰까지!

캐글은 세계적인 데이터 분석 경진대회 플랫폼으로, 전 세계의 데이터 분석가들이 많이 즐겨 사용한다. 캐글 경진대회에 참여하여 자신의 실력을 뽐낼 수 있으며, 캐글 마스터, 그랜드마스터 등 타이틀을 얻어 인지도를 쌓을 수도 있다. 더불어 개인적인 성취감도 느낄 수 있다.

이 책은 캐글 개요와 경진대회 참여 방법, 데이터 분석을 위한 기초 이론과 실습 환경 구축부터 설명한다. 초보자용 튜토리얼 경진대회인 타이타닉 생존자 예측하기, 주택 가격 예측하기 과제를 직접 해결하면서 데이터 분석 과정과 머신 러닝을 익히고, 실력을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 캐글 마스터와 그랜드마스터의 경험과 조언을 들으며 캐글에 성공적으로 입문할 수 있다.

0장 캐글에서 실용적인 기술을 체험해 보자!
0.1 캐글 세계로 뛰어들어 보자!
__0.1.1 데이터, 데이터 분석으로 알 수 있는 것
__0.1.2 캐글: 세계 각국에서 이용하는 데이터 분석 경진대회 플랫폼
__0.1.3 이 책의 활용 방법

1장 캐글이란
1.1 전 세계 데이터 과학자가 경쟁하는 플랫폼
1.2 캐글의 메달과 등급
1.3 캐글 경진대회 참여 흐름
1.4 경진대회 종류
1.5 캐글 커뮤니티

2장 데이터 분석 절차, 데이터 분석 환경 구축
2.1 데이터 분석의 순서 및 개요
2.2 데이터 분석 환경
__2.2.1 파이썬을 이용한 데이터 분석 환경
__2.2.2 로컬 또는 클라우드에서 데이터 분석 환경
2.3 주피터 노트북을 이용한 대화형 데이터 분석 환경
__2.3.1 로컬 컴퓨터에서 데이터 분석 환경 구축
2.4 아나콘다의 가상 환경 이용(윈도)
2.5 pyenv 환경 이용(맥)
2.6 캐글 분석 도구 사용

3장 캐글 경진대회 도전 ①: 타이타닉 생존자 예측
3.1 캐글을 이용하여 실제 데이터 분석
3.2 타이타닉 생존자 예측 경진대회란
3.3 데이터 내려받기
3.4 데이터 분석을 위한 준비 작업
__3.4.1 [순서 1] 데이터 분석 환경 준비
__3.4.2 [순서 2] 새로운 파일 작성
__3.4.3 [순서 3] 디렉터리 구성 확인
__3.4.4 [순서 4] 라이브러리를 설치하고 가져오기
__3.4.5 [순서 5] 데이터 읽어 보기
__3.4.6 [순서 6] 랜덤 시드 설정
3.5 데이터 개요 파악
3.6 데이터의 시각화
__3.6.1 목적 변수 관련 데이터의 시각화
3.7 데이터 전처리와 특징 값 생성
3.8 머신 러닝 모델링
__3.8.1 검증 데이터로 예측 정확도 확인
__3.8.2 교차 검증을 이용한 학습
3.9 캐글에 결과 제출
3.10 정확도 이외의 여러 가지 분석
__3.10.1 추가 분석 ①: 타이타닉에는 어떤 사람이 승선하고 있었는가?
__3.10.2 추가 분석 ②: 특정 클러스터에 주목

4장 캐글 경진대회 도전 ②: 주택 가격 예측
4.1 더 상세하게 알아보는 데이터 분석
4.2 주택 가격 예측하기 경진대회란
4.3 데이터 내려받기
4.4 벤치마크용 베이스라인 작성
__4.4.1 LightGBM으로 예측
__4.4.2 교차 검증으로 모델 학습과 예측
__4.4.3 각 변수의 중요도 확인
4.5 목적 변수의 전처리: 목적 변수의 분포 확인
__4.5.1 SalePrice 데이터의 분포 확인
4.6 설명 변수의 전처리: 결측치 확인
__4.6.1 각 설명 변수의 결측치 확인
4.7 이상치 제외
__4.7.1 이상치란
__4.7.2 각 설명 변수의 데이터 분포 확인
4.8 설명 변수 확인: 특징 값 생성
4.9 하이퍼파라미터 최적화
__4.9.1 Optuna 구현
__4.9.2 캐글에 결과 제출
4.10 여러 가지 머신 러닝 방법을 이용한 앙상블
__4.10.1 랜덤 포레스트로 학습
__4.10.2 LotFrontage의 결측치 삭제
__4.10.3 XGBoost로 학습
__4.10.4 XGBoost와 LightGBM 결과 조합
4.11 추가 분석 ①: 통계 기법을 이용한 클러스터 분석
__4.11.1 통계 기법을 써서 주택 분류
__4.11.2 주성분 분석
4.12 추가 분석 ②: 고급 주택의 조건을 분석하고 시각화
__4.12.1 결정 트리로 시각화

5장 새로운 데이터 과학 능력 향상을 위한 팁
5.1 캐글 마스터와 특별 인터뷰
5.2 캐글에서 권장하는 스타터 노트북
__5.2.1 판매량 예측하기 경진대회
__5.2.2 PUBG 최종 순위 예측하기(커널만 해당) 경진대회
__5.2.3 IEEE- CIS 부정 거래 탐지하기 경진대회
5.3 GCP의 AI 플랫폼 분석 절차
__5.3.1 GCP의 AI 플랫폼에 관하여
__5.3.2 GCP 이용
__5.3.3 GCP에 데이터 업로드
__5.3.4 GCP의 AI 플랫폼 이용
__5.3.5 GCP의 AI 플랫폼에서 Storage 데이터 사용
__5.3.6 새로운 라이브러리 추가
__5.3.7 인스턴스 이용 중지

부록 A 캐글 마스터가 되다: 전업 캐글러로서 삶과 지진 예측 3위 솔루션
A.1 자기 소개
A.2 전업 캐글러로서 1년 반
__A.2.1 전업 캐글러가 된 이유
__A.2.2 전업 캐글러가 되고 난 후 1년간
__A.2.3 캐글 그랜드마스터를 목표로 한 반년
__A.2.4 전업 캐글러로서 1년 반을 회고하며
A.3 LANL 지진 예측 3위 솔루션
__A.3.1 경진대회의 개요
__A.3.2 학습 데이터
__A.3.3 테스트 데이터
__A.3.4 학습 방법
__A.3.5 상위 입상 열쇠
__A.3.6 리더보드 프로빙
__A.3.7 점수 변화
__A.3.8 공개 리더보드의 베스트 모델
__A.3.9 개최자 논문
__A.3.10 논문에 사용한 데이터와 대회 데이터는 동일한가?
__A.3.11 개최자의 논문 정보와 리더보드 프로빙 정보를 조합하다

부록 B 국내 캐글 그랜드마스터 인터뷰: 이유한
B.1 인터뷰 소개
B.2 인터뷰 내용

0장 캐글에서 실용적인 기술을 체험해 보자!

0.1 캐글 세계로 뛰어들어 보자!

__0.1.1 데이터, 데이터 분석으로 알 수 있는 것

__0.1.2 캐글: 세계 각국에서 이용하는 데이터 분석 경진대회 플랫폼

__0.1.3 이 책의 활용 방법

1장 캐글이란

1.1 전 세계 데이터 과학자가 경쟁하는 플랫폼

1.2 캐글의 메달과 등급

1.3 캐글 경진대회 참여 흐름

1.4 경진대회 종류

1.5 캐글 커뮤니티

2장 데이터 분석 절차, 데이터 분석 환경 구축

2.1 데이터 분석의 순서 및 개요

2.2 데이터 분석 환경

__2.2.1 파이썬을 이용한 데이터 분석 환경

__2.2.2 로컬 또는 클라우드에서 데이터 분석 환경

2.3 주피터 노트북을 이용한 대화형 데이터 분석 환경

__2.3.1 로컬 컴퓨터에서 데이터 분석 환경 구축

2.4 아나콘다의 가상 환경 이용(윈도)

2.5 pyenv 환경 이용(맥)

2.6 캐글 분석 도구 사용

3장 캐글 경진대회 도전 ①: 타이타닉 생존자 예측

3.1 캐글을 이용하여 실제 데이터 분석

3.2 타이타닉 생존자 예측 경진대회란

3.3 데이터 내려받기

3.4 데이터 분석을 위한 준비 작업

__3.4.1 [순서 1] 데이터 분석 환경 준비

__3.4.2 [순서 2] 새로운 파일 작성

__3.4.3 [순서 3] 디렉터리 구성 확인

__3.4.4 [순서 4] 라이브러리를 설치하고 가져오기

__3.4.5 [순서 5] 데이터 읽어 보기

__3.4.6 [순서 6] 랜덤 시드 설정

3.5 데이터 개요 파악

3.6 데이터의 시각화

__3.6.1 목적 변수 관련 데이터의 시각화

3.7 데이터 전처리와 특징 값 생성

3.8 머신 러닝 모델링

__3.8.1 검증 데이터로 예측 정확도 확인

__3.8.2 교차 검증을 이용한 학습

3.9 캐글에 결과 제출

3.10 정확도 이외의 여러 가지 분석

__3.10.1 추가 분석 ❶: 타이타닉에는 어떤 사람이 승선하고 있었는가?

__3.10.2 추가 분석 ❷: 특정 클러스터에 주목

4장 캐글 경진대회 도전 ②: 주택 가격 예측

4.1 더 상세하게 알아보는 데이터 분석

4.2 주택 가격 예측하기 경진대회란

4.3 데이터 내려받기

4.4 벤치마크용 베이스라인 작성

__4.4.1 LightGBM으로 예측

__4.4.2 교차 검증으로 모델 학습과 예측

__4.4.3 각 변수의 중요도 확인

4.5 목적 변수의 전처리: 목적 변수의 분포 확인

__4.5.1 SalePrice 데이터의 분포 확인

4.6 설명 변수의 전처리: 결측치 확인

__4.6.1 각 설명 변수의 결측치 확인

4.7 이상치 제외

__4.7.1 이상치란

__4.7.2 각 설명 변수의 데이터 분포 확인

4.8 설명 변수 확인: 특징 값 생성

4.9 하이퍼파라미터 최적화

__4.9.1 Optuna 구현

__4.9.2 캐글에 결과 제출

4.10 여러 가지 머신 러닝 방법을 이용한 앙상블

__4.10.1 랜덤 포레스트로 학습

__4.10.2 LotFrontage의 결측치 삭제

__4.10.3 XGBoost로 학습

__4.10.4 XGBoost와 LightGBM 결과 조합

4.11 추가 분석 ①: 통계 기법을 이용한 클러스터 분석

__4.11.1 통계 기법을 써서 주택 분류

__4.11.2 주성분 분석

4.12 추가 분석 ②: 고급 주택의 조건을 분석하고 시각화

__4.12.1 결정 트리로 시각화

5장 새로운 데이터 과학 능력 향상을 위한 팁

5.1 캐글 마스터와 특별 인터뷰

5.2 캐글에서 권장하는 스타터 노트북

__5.2.1 판매량 예측하기 경진대회

__5.2.2 PUBG 최종 순위 예측하기(커널만 해당) 경진대회

__5.2.3 IEEE- CIS 부정 거래 탐지하기 경진대회

5.3 GCP의 AI 플랫폼 분석 절차

__5.3.1 GCP의 AI 플랫폼에 관하여

__5.3.2 GCP 이용

__5.3.3 GCP에 데이터 업로드

__5.3.4 GCP의 AI 플랫폼 이용

__5.3.5 GCP의 AI 플랫폼에서 Storage 데이터 사용

__5.3.6 새로운 라이브러리 추가

__5.3.7 인스턴스 이용 중지

부록 A 캐글 마스터가 되다: 전업 캐글러로서 삶과 지진 예측 3위 솔루션

A.1 자기 소개

A.2 전업 캐글러로서 1년 반

__A.2.1 전업 캐글러가 된 이유

__A.2.2 전업 캐글러가 되고 난 후 1년간

__A.2.3 캐글 그랜드마스터를 목표로 한 반년

__A.2.4 전업 캐글러로서 1년 반을 회고하며

A.3 LANL 지진 예측 3위 솔루션

__A.3.1 경진대회의 개요

__A.3.2 학습 데이터

__A.3.3 테스트 데이터

__A.3.4 학습 방법

__A.3.5 상위 입상 열쇠

__A.3.6 리더보드 프로빙

__A.3.7 점수 변화

__A.3.8 공개 리더보드의 베스트 모델

__A.3.9 개최자 논문

__A.3.10 논문에 사용한 데이터와 대회 데이터는 동일한가?

__A.3.11 개최자의 논문 정보와 리더보드 프로빙 정보를 조합하다

부록 B 국내 캐글 그랜드마스터 인터뷰: 이유한

B.1 인터뷰 소개

B.2 인터뷰 내용

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저자

ㆍ지은이 조태호

지은이 소개: 머신 러닝, 딥러닝을 이용해 알츠하이머 질병을 연구하며 틈틈이 책을 쓰고 번역하는 학자이자 작가이다. 일본 도쿄의과치과대학에서 단백질 구조 예측으로 박사학위를 받았고, 미국으로 이주해 단백질 구조 예측에 딥러닝을 도입하는 연구를 했다. 2018년부터 미국 인디애나 대학교 의과대학에 재직하며 딥러닝을 이용한 알츠하이머 진단(2019), 딥러닝을 이용한 알츠하이머 원인 단백질 추적(2020), 딥러닝을 이용한 유전자 변이 예측(2021) 등을 연구하고 진행했다. 저서로는 제7회 브런치북 대상 수상작 『당신의 이유는 무엇입니까』, 역서로는 『딥러닝 워크북』, 『쉽게 시작하는 캐글 데이터 분석』, 『그림으로 이해하는 인지과학』 등이 있다. · 유튜브 강의: https://bit.ly/taehojo· 깃 페이지: https://taehojo.github.io · 조태호 브런치 brunch.co.kr/@tjo

ㆍ지은이 시노다 히로유키