[스파르타 내일배움캠프 / 데이터 분석 트랙] WIL(Weekly I Learned)_8주차

The four Fs

 

[FACTS]

• 통계학 개인과제를 통한 이해
• 머신러닝 강의를 통한 이론 학습
• API를 활용한 데이터 수집 이해

 

[FEELINGS]

• 데이터를 수집하는 방법에 대한 궁금증이 일부 해소되어서 좋았음
• 머신러닝은 이론적인 학습보다 실습이 훨씬 효과적이라는 것을 다시 느꼈고, 다음주는 실습에 많은 투자를 해야겠다는 생각을 함
• 통계학은 정말 복잡하고 깊은 영역이라는 생각이 들었고, 자세하게 파면 팔수록 괴롭기도 하지만 그만큼 흥미로움도 함께 얻을 수 있는 것 같음

 

[FINDINGS]

• pandas와 numpy에서 모집단과 표본집단에 대한 통계량을 구하는 경우 기본값이 다르다는 것을 처음 알았음(표준편차 함수는 pandas의 경우 표본 기준, numpy의 경우 모집단 기준)
• 통계학에서 세세한 조건과 기준 등에 따라 결과는 달라질 수 있는 것을 느끼고 디테일에 신경써야하는 영역임을 배움(정말 단순히 양측검정 단측검정이 필요한지에 따라서도 결과는 많이 달라짐)
• api를 어떻게 활용하여 데이터를 가져올 수 있는지 기본적인 구조를 알게됨

 

[FUTURE]

• 통계학에 대한 공부는 점차 깊게 파고들자(공부를 멈추지 말기!)
• 다양한 api를 이용해보고 개인적인 미니프로젝트도 수행해볼 것