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타이타닉 생존자 예측하기
I. 첫 항해: 데이터와의 첫 만남, 그리고 첫 예측
1. 세 개의 파일로 시작하는 생존 예측의 첫 걸음
2. 통계로 본 생존의 조건, 숫자 속에 숨어 있는 이야기
3. 성별 없이 생존을 예측할 수 있을까? 우리의 첫 번째 모델
II. 더 깊은 바다로: 결측치와 범주형 변수라는 두 가지 난관
1. 성별은 생존을 가르는 결정적 단서였을까?
2. 승선 항구가 비어 있는 두 여성은 누구지?
3. 사라진 요금을 찾아서…
4. 타이타닉에 무임승객이 있는 거야? 설마…
5. 나이는 정말 쓸모없는 변수일까?
III. (예정) 비밀문서 해독: 이름, 객실, 티켓 번호 속의 숨겨진 단서
1. 에이, 이름이 생존 여부에 영향을 줄 리 없잖아…
2. 객실 번호는 없는 게 더 많네. 휴, 이걸 어떻게 살리지?
3. 규칙 없는 티켓 번호, 일단 넣어는 보자
IV. (예정) 항해의 완성: 새로운 피처로 예측의 지도를 다시 그리다
1. 가족이 함께 탄 승객들, 더 많이 살아남았을까?
2. 아이 먼저, 여자 먼저… 영화 속 장면을 파생피처로 만들어본다면?
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2. 아이 먼저, 여자 먼저… 영화 속 장면을 파생피처로 만들어본다면?
2. 아이 먼저, 여자 먼저… 영화 속 장면을 파생피처로 만들어본다면?
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데이터 과학 동아리 - ? 번째 모임
(나중에 추가)
