Applied Data Science: 자전거 대여 예측 모델 구축

비즈니스가 과거 데이터를 사용하여 수요를 예측하는 방법에 대해 궁금한 적이 있습니까? 미래 추세를 예측하는 것은 모든 데이터 전문가에게 핵심 기술이며, 실습이 이를 마스터하는 가장 좋은 방법입니다. 이 텍스트 기반 프로젝트 과정에서는 처음부터 완전한 예측 모델을 구축하게 됩니다. 날씨 조건, 계절, 요일과 같은 원시 과거 데이터를 가져와 일일 자전거 대여를 정확하게 예측하는 강력한 머신러닝 파이프라인으로 변환합니다. 이 실용적인 시나리오를 통해 이론적 알고리즘과 실제 비즈니스 응용 간의 격차를 해소할 수 있습니다. 학습 내용: • 기초 데이터 과학 용어, 개념 및 회귀 원리를 이해합니다. • 최신 데이터프레임 기술을 사용하여 과거 데이터셋을 처리하고 탐색합니다. • 날짜, 날씨 조건 및 범주형 변수에서 예측 기능을 엔지니어링합니다. • 데이터 변환을 간소화하기 위해 재현 가능한 머신러닝 파이프라인을 구축합니다. • 회귀 모델을 훈련하고 평가하여 연속적인 숫자 값을 예측합니다. • 기본 모델 해석 가능성 개념을 적용하여 예측을 유도하는 요인을 설명합니다. 이 과정은 핵심 데이터 과학 용어 및 머신러닝 워크플로우 소개로 시작하여 적용 실습으로 넘어갑니다. 거기서부터 데이터 수집 및 정리부터 모델 훈련 및 평가까지 단계별로 작성된 설명과 실용적인 코드 스니펫을 통해 진행됩니다. 이 과정은 머신러닝 경험이 없어도 현실적인 엔드투엔드 데이터 과학 프로젝트에 프로그래밍 기술을 적용하고 싶은 초보자를 위해 설계되었습니다. 첫 번째 예측 머신러닝 모델을 구축하기 위해 오늘 바로 읽기 시작하세요.