안녕하세요! Dacon User, '분데데분' 입니다!

지난 번 HR Analitics를 포스팅하였습니다. 이번 글은 이제 막 입문하신 여러분들에게 도움이 될 것 같습니다 :)

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1. '열정!, 열정!, 열정! 🔥'

ML을 잘하려면 공부하는 것과 새로운 것을 배우는 것을 좋아해야 하는 것 같습니다. 기술은 항상 진화하고 있고, 기존의 분석과정에서 확장해야 하는 끊임없는 노력과 열정을 부어야 합니다.

2. 시작하기 위해 팀을 구성하려는 건 좋지만 급하게 구성하지말고, 혼자라고 초조해하지 말기!😫

분명 훨씬 더 풍부한 지식 또는 경험을 가진 사람들과 팀을 구성하면 배울 것이 많습니다. 그러나 어떤 것들은 이해하는 데 시간이 많이 필요하고, 프로젝트에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 없을 때 좌절감을 느낄 수 있습니다. 기여한 것이 없다고 느낄 수 있기 때문이죠. 또한 서로를 이해할 수 있는 상호 보완적인 기술을 가진 사람들로 구성된 팀이 정말 좋은 팀이 아닐까 싶습니다. 혼자만의 시간은 기억력과 창의력을 높입니다 :)

3. 포럼 읽어보기!

예를 들어 Dacon의 코드 공유/토크, Kaggle Discussion이 있죠! 사람들은 조언과 피드백을 주는 데 아끼지 않아요 :) 포럼에서 주제를 하나 던지고 많은 사람들이 의견을 나누는 것을 볼 수 있는데 저는 거기서 다양한 것들을 배웠었습니다. 물론 진행하는 대회에서 이런 의견 공유는 많지 않습니다. 대회가 끝나면 많은 이야기를 나누기 때문에 그 때 많이 배울 수 있는 큰 기회라고 생각합니다.

4. 좋은 성적을 거둔 사람의 게시물 찾아보기!💯

'어? 이 대회 데이터셋 뭔가 지난번 거랑 비슷한데?'라는 생각이 들 때, 그 데이터셋에서 좋은 성적을 거둔 분의 게시물을 찾아봅시다! 모든 것을 이해할 수는 없지만, 적어도 하나의 방법이 본인의 분석과정과 일치하면 참조해서 이어나가봅시다. 참조한 kernel에서 새로운 기술이 적용이 되었을 때, 그것이 어디에, 어떻게 적용이 되는지부터 차근차근 이해해봅시다.

5. 묻는 것을, 모르는 것을 부끄러워하지 맙시다. 🤗

사람들은 일반적으로 지식을 나누는 것을 좋아하니, 부끄러워하지말고 물어보기로!

(최근에 저는 bayesian optimization을 알게되었습니다.)

6. 튜토리얼이 있는 대회에 참가해봅시다. 🏆

"우리는 실전과 같은 훈련으로 분석의 승리자가 된다"

시작이 반이니 겁먹지 말고 발을 들여봅시다!

7. 포기하지 맙시다. 🔥

너무 쉽게 포기하지 말고, 다시 잘 할 수 있을거라 굳게 믿기 :)

진심으로 응원합니다!

'본 포스팅은 데이콘 서포터즈 '데이크루' 1기 활동의 일환입니다'