데이터 과학 레벨 업 with 로드맵

캐글 그랜드마스터가 안내하는 데이터 과학의 세계

캐글은 직접 연구하며 데이터 과학 능력을 키우는 플랫폼입니다. 흔히 알려진 대회뿐 아니라 데이터 세트와 노트북, 토론 포럼 등 다양한 서비스를 사용해 여러분의 능력을 발휘할 수 있습니다.
이 책은 캐글을 통해 데이터 과학 대회에 참가하는 방법과 대회를 통해 이름을 외부에 이름을 알릴 기회를 최대한 활용하는 방법을 소개합니다. 데이터 과학 대회만이 아니라 실무에서도 사용하는 다양한 분석 기법을 소개하며, 앞으로 어떤 문제를 만나도 당황하지 않도록 유용한 팁을 담았습니다. 이렇게 단련한 실력을 선보이고 새로운 기회를 찾는 방법까지 정리해 여러분 앞에 가이드를 제시합니다. 여기에 31명의 캐글러와 나눈 인터뷰를 담아 그들이 그랜드마스터와 마스터에 오르기까지 어떤 길을 걸어왔는지, 데이터 과학에 임하는 데 무엇이 중요한지 다양한 조언을 전달합니다.
이제 막 데이터 과학을 시작했다면, 앞으로 더 나아가는 데 영감이 필요하다면 이 책이 도움이 될 겁니다. 핵심 전문 지식을 익혀 데이터 과학에서 자신만의 여정을 시작하세요.

대상 독자
● 실전에서 사용하는 데이터 과학 테크닉을 경험하고 싶은 개발자
● 머신러닝/데이터 과학 공부를 시작하고 다음 단계를 고민 중인 학습자
● 데이터 과학 분야에서 진로를 고민하는 예비 개발자

주요 내용
● 데이터 과학 대회와 프로젝트를 시작하는 방법
● 데이터 과학 플랫폼을 활용해 역량을 키우고 경력을 쌓는 방법
● 다양한 형식의 데이터를 분석하는 비기
● 다른 참가자와 소통하며 해법을 찾는 방법
● 자기 능력을 어필하는 포트폴리오를 만드는 방법

PART I 캐글 사용법

CHAPTER 1 캐글과 데이터 과학 대회
_1.1 데이터 과학 대회 플랫폼의 부상
__1.1.1 캐글 대회 플랫폼
__1.1.2 다른 대회 플랫폼
_1.2 캐글 소개
__1.2.1 대회의 스테이지
__1.2.2 대회의 유형과 예시
__1.2.3 제출과 리더보드 역학
__1.2.4 컴퓨팅 리소스
__1.2.5 팀 구성과 네트워킹
__1.2.6 성과 등급과 순위
__1.2.7 비판과 기회
_1.3 요약
인터뷰 | 01 - 코드를 공유하고 토론하는 커뮤니티, 캐글
인터뷰 | 02 - 프레임워크의 중요성

CHAPTER 2 캐글 데이터 세트
_2.1 데이터 세트 준비하기
_2.2 데이터 수집
_2.3 데이터 세트로 작업하기
_2.4 구글 코랩에서 캐글 데이터 세트 사용하기
_2.5 법적 주의 사항
_2.6 요약
인터뷰 | 03 - 좋은 데이터 세트를 만드는 법

CHAPTER 3 캐글 노트북
_3.1 노트북 설정하기
_3.2 노트북 실행하기
_3.3 노트북 깃허브에 저장하기
_3.4 노트북 최대로 활용하기
__3.4.1 구글 클라우드 플랫폼(GCP)으로 업그레이드하기
__3.4.2 한 걸음 더 나아가기
_3.5 캐글 학습 코스
_3.6 요약
인터뷰 | 04 - 경험과 실수는 성장하는 원동력
인터뷰 | 05 - 캐글 입문자를 위한 접근법

CHAPTER 4 토론 포럼
_4.1 포럼이 운영되는 방식
_4.2 토론 접근법
_4.3 네티켓
_4.4 요약
인터뷰 | 06 - 기술에서 벗어나 맥락에서 정보를 찾아라

PART II 대회를 위한 테크닉

CHAPTER 5 대회 과제와 지표
_5.1 평가 지표와 목적 함수
_5.2 과제의 기본 유형
__5.2.1 회귀
__5.2.2 분류
__5.2.3 서수
_5.3 메타 캐글 데이터 세트
_5.4 처음 보는 지표 처리
_5.5 회귀를 위한 지표(표준과 서수)
__5.5.1 평균 제곱 오차(MSE)와 결정계수
__5.5.2 평균 제곱근 오차(RMSE)
__5.5.3 평균 제곱근 로그 오차(RMSLE)
__5.5.4 평균 절대 오차(MAE)
_5.6 분류를 위한 지표(레이블 예측과 확률)
__5.6.1 정확도
__5.6.2 정밀도와 재현율
__5.6.3 F1 점수
__5.6.4 로그 손실과 ROC-AUC
__5.6.5 매튜스 상관계수(MCC)
_5.7 다중 분류를 위한 지표
_5.8 객체 탐지를 위한 지표
__5.8.1 IoU
__5.8.2 다이스
_5.9 다중 레이블 분류와 추천을 위한 지표
__5.9.1 MAP@{K}
_5.10 평가 지표 최적화
__5.10.1 사용자 정의 지표와 사용자 정의 목표 함수
__5.10.2 예측 후처리
_5.11 요약
인터뷰 | 07 - 전분야 그랜드마스터의 문제 접근법
인터뷰 | 08 - 장기적인 목표를 잡아라
인터뷰 | 09 - 핵심은 꾸준함

CHAPTER 6 좋은 검증 설계법
_6.1 리더보드 분석
_6.2 대회에서 검증의 중요성
__6.2.1 편향과 분산
_6.3 다양한 분할 전략 시도
__6.3.1 기본 훈련 세트 분할
__6.3.2 확률적 평가 방법
_6.4 모델 검증 시스템 조정
_6.5 적대적 검증 사용
__6.5.1 구현 예시
__6.5.2 훈련 데이터와 테스트 데이터의 분포 차이 처리
_6.6 누수 처리
_6.7 요약
인터뷰 | 10 - 모든 것을 검증하라
인터뷰 | 11 - 여러 아이디어로 만드는 좋은 검증
인터뷰 | 12 - 캐글은 마라톤이다

CHAPTER 7 태뷸러 데이터 대회를 위한 모델링
_7.1 플레이그라운드 시리즈
_7.2 재현성을 위한 랜덤 상태 설정
_7.3 EDA의 중요성
__7.3.1 t-SNE과 UMAP으로 차원 축소하기
_7.4 데이터 사이즈 축소하기
_7.5 특징 공학 적용하기
__7.5.1 쉽게 파생된 특징
__7.5.2 행과 열에 기반한 메타 특징
__7.5.3 목표 인코딩
__7.5.4 특징의 중요도 활용해서 작업 평가하기
_7.6 의사 레이블링
_7.7 오토인코더로 잡음 제거하기
_7.8 태뷸러 데이터 대회를 위한 신경망
_7.9 요약
인터뷰 | 13 - 게임처럼 접근하라
인터뷰 | 14 - 데이터 과학도 과학이다

CHAPTER 8 하이퍼파라미터 최적화
_8.1 기본 최적화 기법
__8.1.1 그리드 탐색
__8.1.2 랜덤 탐색
__8.1.3 분할 탐색
_8.2 핵심 파라미터와 사용 방법
__8.2.1 선형 모델
__8.2.2 서포트 벡터 머신
__8.2.3 랜덤 포레스트와 극단적 랜덤 트리
__8.2.4 그레이디언트 트리 부스팅
_8.3 베이지언 최적화
__8.3.1 scikit-optimize 사용하기
__8.3.2 베이지언 최적화 탐색 커스터마이징하기
__8.3.3 베이지언 최적화를 신경망 구조 탐색(NAS)으로 확장하기
__8.3.4 KerasTunner로 더 가볍고 빠른 모델 생성하기
__8.3.5 Optuna의 TPE 접근
_8.4 요약
인터뷰 | 15 - 배우는 게 있다면 실패가 아니다
인터뷰 | 16 - 문제와 데이터부터 이해하라
인터뷰 | 17 - 도전하는 용기

CHAPTER 9 블렌딩과 스태킹 설루션을 사용한 앙상블
_9.1 앙상블 알고리듬
_9.2 모델 평균화로 앙상블하기
__9.2.1 다수결 투표 알고리듬
__9.2.2 모델 예측의 평균화
__9.2.3 가중 평균
__9.2.4 교차검증 전략의 평균화
__9.2.5 ROC-AUC 평가를 위한 평균 수정
_9.3 메타 모델을 사용한 모델 블렌딩
__9.3.1 모델 블렌딩의 모범 사례
_9.4 모델 스태킹
__9.4.1 스태킹 변형
_9.5 복잡한 스태킹과 블렌딩 설루션 만들기
_9.6 요약
인터뷰 | 18 - 데이터를 이해하면 프로젝트가 시작된다
인터뷰 | 19 - 새로운 영역에 겁내지 말 것

CHAPTER 10 컴퓨터 비전 모델링
_10.1 증강 전략
__10.1.1 케라스 내장 증강
__10.1.2 Albumentations
_10.2 분류
_10.3 객체 탐지
_10.4 시맨틱 분할
_10.5 요약
인터뷰 | 20 - 배우고 즐겨라
인터뷰 | 21 - 모든 대회는 퍼즐을 해결하는 모험

CHAPTER 11 NLP 모델링
_11.1 감정 분석
_11.2 오픈 도메인 Q&A
_11.3 텍스트 데이터 증강 전략
__11.3.1 기본 테크닉
__11.3.2 nlpaug
_11.4 요약
인터뷰 | 22 - 스스로의 아이디어로 시작하라
인터뷰 | 23 - 신문사 데이터 과학자가 텍스트를 다루는 법

CHAPTER 12 시뮬레이션과 최적화 대회
_12.1 Connect X
_12.2 가위바위보
_12.3 산타 대회 2020
_12.4 Halite
_12.5 요약
인터뷰 | 24 - 성장을 돕는 캐글


PART III 데이터 과학 경력 관리

CHAPTER 13 포트폴리오 준비
_13.1 캐글로 포트폴리오 구축하기
__13.1.1 노트북과 토론 활용하기
_13.2 캐글을 넘어 온라인에 존재감 드러내기
__13.2.1 블로그
__13.2.2 깃허브
_13.3 대회 최신 소식과 뉴스레터 모니터링하기
_13.4 요약
인터뷰 | 25 - 대회에서 얻은 새로운 기회
인터뷰 | 26 - 칭찬은 캐글러를 춤추게 한다

CHAPTER 14 새로운 기회를 찾는 법
_14.1 대회에 참여한 다른 데이터 과학자와 관계 구축하기
_14.2 캐글 데이와 캐글 밋업에 참가하기
_14.3 주목받는 방법과 다른 직업 기회들
__14.3.1 STAR 접근법
_14.4 요약
인터뷰 | 27 - 단기적인 피드백으로 개선하는 장기 연구
인터뷰 | 28 - 비전공자의 데이터 과학 도전기
인터뷰 | 29 - 16세에 그랜드마스터가 된 이야기
인터뷰 | 30 - 캐글이 만든 커리어
인터뷰 | 31 - 대회의 목적은 우승이 아닌 배움
마무리

콘라트 바나헤비치 Konrad Banachewicz
암스테르담 자유 대학교에서 통계학 박사학위를 받았다. 신용 리스크의 극단적 종속성 모델링의 문제를 연구했으며 튜터로서 석사 과정 학생들을 지도하기도 했다. 박사 과정을 마친 후 몇 년 동안 여러 금융 기관에서 일하며 다양한 양적인 데이터 분석 문제를 다뤘다. 이 과정을 통해 데이터 제품 수명 주기의 전문가가 되었고, 금융 분야에서 극과 극에 있는 고빈도 거래와 신용 리스크 등의 주제를 연구했다.