AI 요약관련 정보

• 데이터 조작 및 시각화를 위한 필수 라이브러리(Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn 등) 숙달이 중요합니다. 🛠️
• 방대한 데이터를 다루기 위해 데이터 클리닝 및 전처리 기술을 반드시 익혀야 합니다. 🧼
• 확률, 통계, 선형 대수학(벡터, 행렬 등)과 같은 수학적 기초 지식이 필수적입니다. ➕
• Scikit-learn과 같은 라이브러리를 활용하여 지도 및 비지도 학습의 핵심 머신러닝 알고리즘을 이해해야 합니다. 🤖
• 모델 성능 향상을 위해 특징 공학, 모델 평가, 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 학습해야 합니다. 📈