월별 후기 | 러닝크루 | Be Data-literate Advanced with AI

9월 러닝크루 분반 복습

M5 0.8점

13기 데이터 분석 실전반 (지표설계 및 고객분석) 크루 22

김현수_1315 집필 작성일 26.10.11

Q1 이번 달 우리 조가 한 활동

9/23 오프라인 카페에 팀 전원이 모여서 데이터 지표 설계 및 고객 분석 수업 3주차 키워드에 대한 개념 정리 및 피드백 활동을 진행했습니다. 팀의 첫 모임…

Q2 가장 도움이 된 것 하나다양한 지표에 대한 개념을 이해하고, 이를 실제 관심 있는 분야인 "신세계 백화점"이라는 구체적인 대상을 선정한 후, 지표를 설계하고 수정하는 실습을 통해서 …
Q3 어려웠던 점과 해결 방법세 명이 노스스타·선행/후행 지표, 가드레일·지표 분해, 목표 숫자·지표 사전을 각자 나눠 맡다 보니 처음에는 내용이 따로 노는 문제가 있었다. 이를 해결하기…

9월 러닝크루 분반 복습

M5 0.8점

박선규_5532 집필 작성일 26.10.11

Q1 이번 달 우리 조가 한 활동

9/27 오프라인으로 모여 데이터 분석 전처리반(판다스) 4주차의 그룹 연산 개념에 대해 복습하면서 groupby, agg, transform, apply와 …

Q2 가장 도움이 된 것 하나Chaining Method를 통해 실무에서 pandas의 여러 기능들을 어떻게 활용하고 코드를 복잡하게 쓰지 않으며 최대한 효율적인 과정을 거칠 수 있었던 …
Q3 어려웠던 점과 해결 방법강사님이 수업 후반에 설명해주셨던 결측치 처리 메커니즘(MNAR, MAR, MCAR)에 대해서 단순 개념만 다뤘기 때문에 이해하기가 어려웠습니다. 하지만 그 …

9월 러닝크루 분반 복습

M5 0.8점

조근영_4071 집필 작성일 26.10.06

Q1 이번 달 우리 조가 한 활동

분반명 : 추천시스템 구현 1차 비대면 모임 : 9월 29일 22시 (줌미팅) 처음으로 크루원이 모여 팀명, 역할, 목표, 앞으로의 활동계획들에 대해 …

Q2 가장 도움이 된 것 하나cold-start에 대한 내용과 처리 방법에 대해 배운것이 도움되었다. 데이터전처리와 스키마를 짜는데 있어서 더 개인적으로 클래스에서 배운 내용이 어떻게…
Q3 어려웠던 점과 해결 방법상관행렬에 대한 내용에서 수식적인 부분이 살짝 어려웠다. 내적과 행렬곱에 대한 내용이 오랜만이라 잘 기억이 나지 않았으나 강사님께서 차근차근 설명해주셔서 충분…

9월 러닝크루 분반 복습

M5 0.8점

박지민_9228 집필 작성일 26.09.29

Q1 이번 달 우리 조가 한 활동

9/22 온라인으로 만나서 앞으로의 활동 계획(미팅 시간, 어떤 것에 대하여 대화를 나눌 건지 등)과 각자의 목표에 대하여 대화를 나눴습니다. 9/29 온라…

Q2 가장 도움이 된 것 하나Parquet에 대해서 조사해 본 것이 가장 도움이 된 것 같습니다. 수업에서도 강사님이 많이 언급하시고 강조하신 개념 중 하나여서 더 궁금했습니다. 수업 때…
Q3 어려웠던 점과 해결 방법아직 수업이 초반 부이기 때문에 대부분 수업 때 개념에 관하여 진행이 되다 보니 큰 어려운 점은 없었습니다. 굳이 꼽자면 약 한 달 동안 수업이 진행되니 배운…

9월 러닝크루 분반 복습

M5 0.8점

장현영_9073 집필 작성일 26.09.29

Q1 이번 달 우리 조가 한 활동

9월에는 온라인으로 만나 데이터 분석 수업 내용을 함께 복습했습니다. 회귀분석과 K-NN, 결측치·이상치 전처리, 과적합·과소적합, 데이터 시각화 등 핵심 개…

Q2 가장 도움이 된 것 하나가장 도움이 되었던 활동은 서로 이해가 부족했던 개념을 공유하고 함께 설명하며 복습한 것이었습니다. 특히 결측치와 이상치 처리, 과적합·과소적합 등의 개념을 …
Q3 어려웠던 점과 해결 방법데이터 분석 관련 용어와 개념이 익숙하지 않아 수업 내용을 한 번에 이해하고 정리하는 데 어려움이 있었습니다. 특히 결측치·이상치 처리, 과적합·과소적합처럼 …

9월 러닝크루 분반 복습

M5 0.8점

홍수현_1392 집필 작성일 26.09.28

Q1 이번 달 우리 조가 한 활동

09.28, 강남역 카페에서 오프라인으로 모여 'AI 기반 금융 데이터 분석 실무' 1~3주차 내용을 복습함. 1주차 내용으로는 구글 코랩 활용법과 데이터 분…

Q2 가장 도움이 된 것 하나최대 낙폭의 개념과 이를 python 코드로 실행하는 것이 가장 도움이 되었습니다. 최악의 시나리오를 가늠하기 위한 지표라는 부분이 리스크 관리와 투자 전략의…
Q3 어려웠던 점과 해결 방법금융 데이터 전처리와 분석에 자주 쓰이는 pandas 함수에서, 평소 python 코드를 작성할 때는 접하지 않았던 함수도 있어 이해하는데 어려움이 있었고, …