[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 17기] 5주차 회고

Hello World 👋

5주차는 머신러닝과 EDA 미니 프로젝트에 몰두하며, 이론과 실전 사이에서 갈피를 잡아보려 노력했어요.

공부할수록 모르는 건 많아지지만, 이상하게도 더 흥미롭고 재미있어지는 건 왜일까요? 🫠

그럼, 지난 한 주 간의 기록을 따라가보며 회고를 시작해볼게요!

 

학습 (이번 주의 일에서 나는 어떤 것을 배웠는지)

 

날이 갈수록 모르는 내용들이 많아지는 요즘이에요.

하지만 그건 그만큼 배울 게 많다는 뜻이기도 하죠!

배움의 부담감도 있었지만, 동시에 새로운 분야를 탐색하는 즐거움도 분명 존재했어요.

 

📅 공부 기록

• 2025.07.21 - [분류 전체보기] - 3.2.7 [머신러닝] 회귀
• 2025.07.24 - [분류 전체보기] - 3.2.8 [머신러닝] 분류
• 2025.07.24 - [분류 전체보기] - 3.2.9 [머신러닝] 결정 트리
• 2025.07.24 - [분류 전체보기] - 3.2.10 [머신러닝] 서포트 벡터 머신
• 2025.08.03 - [분류 전체보기] - 3.2.11 [머신러닝] 앙상블

이번 주는 머신러닝 기초부터 시작해, 대표적인 지도학습 모델들을 체계적으로 학습했어요.

단순히 모델을 사용하는 방법뿐 아니라, 각 모델의 작동 원리와 활용 적합성에 대한 감을 잡는 데 집중했어요.

모델을 "적용만" 하는 것이 아니라, "왜 이걸 써야 하는가"에 대한 질문을 던지는 자세가 생긴 것 같아요.

 

📁 EDA 미니 프로젝트 기록

날씨 데이터를 활용한 24절기 변화 분석

 

오늘날의 기상 데이터를 바탕으로, 전통적인 계절의 지표 역할을 해온 24절기와 실제 날씨 간의 일치 여부를 분석했어요.

24절기라는 시간의 프레임을 기준 삼아, 온도, 습도, 강수량 등 실제 기후 지표들이 얼마나 달라졌는지를 비교하며,

"체감하는 이상기후"가 아닌 "증명된 이상기후"를 시각화하고자 했습니다.

• https://github.com/Encore-SKN-17/EDA_MINI_4TEAM

GitHub - Encore-SKN-17/EDA_MINI_4TEAM

 

단순히 '더운 것 같아'가 아닌,

'실제로 여름이 길어졌다'는 데이터적 근거를 직접 확인하고 시각화할 수 있었던 점이 가장 의미 있었어요.

이 프로젝트를 통해 데이터 분석이 단순 기록이 아닌 기후 변화에 대한 경고의 목소리가 될 수 있다는 걸 배웠습니다.

 

 

개선 (이번 주의 나는 어떤 문제를 겪었는지, 앞으로 어떻게 해결할 것인지)

 

학습 속도에 비해 이론 정리가 부족하다는 점이 아쉬웠어요.

머신러닝의 다양한 모델들을 빠르게 배우고 넘어갔지만, 개념이 확실히 정리되지 않아 나중에 다시 뒤돌아보는 일이 많았어요.

예를 들어, 결정트리와 랜덤포레스트의 차이를 외웠다가도 실제로 적용하거나 설명하려고 하면 말문이 막혔습니다.

앞으로는 하루 15분이라도 시간을 확보해서, 단순 복습과 암기보다는 나만의 개념으로 짧게 정리해두는 습관을 들이려 합니다.

 

성취 (이번 주의 나는 무엇을 잘했는지)

 

EDA 프로젝트에서 주제를 빠르게 도출하고, 흐름을 명확히 잡아간 점은 팀 전체에 긍정적인 영향을 주었어요.

주제 선정 ▶️ 데이터 수집 ▶️ 시각화 ▶️ 해석까지 한 흐름으로 이어지는 경험을 하면서, 분석의 구조적 사고가 생긴 듯해요.

무엇보다, 기후 데이터 분석이라는 사회적 의미가 있는 주제를 다루며 데이터 분석가로서의 보람을 느낀 한 주였습니다.

 

 

머신러닝이라는 세계는 배울수록 넓고 깊은 바다 같아요.

이론에 매몰되지 않으면서도, 원리를 이해하고 응용하는 힘을 기르고 싶습니다.

EDA 프로젝트는 데이터의 힘을 피부로 느끼게 해준 경험이었고, 앞으로도 계속 하고 싶다는 의욕을 키워줬어요.

다음주엔 더 성장한 모습으로 다시 인사드릴게요 🏃‍♀️