서울시 평균기온 예측 프로젝트 ☀️

정형, 회귀, 시계열, 기상

  • 초급 프로젝트
  • 2 시간 6 스테이지
  • 350 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

안녕하세요. 데이스쿨러! 시계열 경진대회를 프로젝트로 만들었어요.
시간의 흐름을 예측하는 머신러닝을 쉽게 배울수 있어요!

개요

본 프로젝트는 시계열 분석을 통한 평균 기온 예측에 중점을 두고 있습니다. 2023년 12월 11일에 열린 '서울시 평균 기온 예측 해커톤'의 데이터를 활용하여, 시계열 예측의 기초부터 단계적으로 배우고 실습하는 과정을 진행할 것입니다. 이 프로젝트를 통해 참가자들은 기온 데이터의 시간적 패턴을 분석하고, 미래 기온을 예측하는 데 필요한 여러 모델링 기법에 대해 이해할 수 있습니다.

목표

시계열 데이터의 분석: 기온 데이터의 시간적 패턴을 이해하고, 이동 평균 및 시각화를 통한 확인 등의 기법을 적용하여 데이터를 분석합니다.

데이터 전처리 및 정상성 검정: 결측치, 이상치 등을 처리하고, ADF 테스트를 통해 데이터의 정상성 여부를 검정합니다.

예측 모델의 구축: ARIMA모델부터 시작하여, 다변량 분석 모델 등 다양한 시계열 예측 모델을 구축하고 학습합니다.

모델 튜닝 및 평가: 분석을 통해 최적의 하이퍼파리미터를 선택하고 MAE 지표를 사용하여 모델 성능을 평가합니다.

설명

이 프로젝트는 평균 기온 예측을 위한 종합적인 데이터 과학 교육 과정을 제공합니다. 참가자들은 데이터의 초기 분석부터 모델의 최종 구현에 이르기까지 전 과정에 대해 학습합니다. 이를 통해 기온 예측과 관련된 다양한 시계열 분석 기법과 예측 모델을 이해하고, 실제 문제 해결에 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 프로젝트는 실제 대회 데이터를 바탕으로 실무에 가까운 경험을 제공하며, 참가자들이 데이터 과학자로서의 역량을 키우는 데 도움을 줄 것입니다.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 6 개

1. 데이터의 기본 구조 이해
2. 평균기온 분석 시각화
3. ARIMA 모델을 사용한 단변량 예측
4. 결측값 처리
5. 기상 데이터 분석 및 전처리
6. 다변량 시계열 예측 모델 구축
해커톤
서울시 평균 기온 예측 AI 해커톤
지금 바로 데이터 분석가로서의 첫걸음을 내딛어 보세요.
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내 학습 진도

1. 데이터의 기본 구조 이해
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데이스쿨

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