데이터 과학자 이해하기 4 - 실장질환 분석 실습 해보기 1 : 선탁한 요인의 실제 연관성 파악하기

2주차에 배운 내용을 토대로 실습을 진행하는 수업이다. 이러한 실습을 진행하는 강사는 다른 분이 하셔서 더 마음에 든다. 우선 목소리부터가 귀에 잘 들어오고 발음도 정확해서 이해하는데 아무런 문제가 없었다. 하지만 이분은 그저 국어책을 읽듯이 원고를 똑같은 목소리로 읽어나가는 것이 마음에 들지 않았다. 진짜 마음에 드는 강사를 찾기가 참 힘든 것 같다.

 

실력이 아무리 좋아도 강사는 의사소통 능력이 훨씬 더 좋아야 한다. 만약 자신이 이런 게 안 된다면 실력을 갈고 닦아 훈련을 하든지 아니면 강사라는 직업을 그만 두든지 해야 한다고 생각한다.

이제 실습을 진행해볼 것이다. 우선 문제가 무엇인지 파악해보자.

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1. 심장질환을 앓는 사람은 누구일까?

 

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2. 어떤 요인이 심장질환과 연관성이 높을까?

 

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실습 1 - 선택한 3가지 요인의 실제 연관성 파악하기

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elice_utlis.py

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heart_disease.py

 

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이제 문제를 풀어보기로 하자. 심장 질환에 영향이 높을 것 같은 것을 예측해서 3개를 적어주면 된다.

 

 

 

 

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학습을 마치고

이렇게 머신러닝의 성능 결과를 확인해보는 실습을 진행해보았다. 아직 데이터를 분석하는 방법은 잘 모르겠지만 이런 식으로 머신러닝을 다룰 수 있다는 걸  배울 수 있었다.

실습 문제가 하나 더 남았으니 그 문제도 풀어볼 것이다.