내일배움캠프에서는 프로젝트를 여러 번 진행합니다. 이 프로젝트들은 수료 후 취업 포트폴리오의 소중한 자산이 되죠.
수강생들이 어떤 포트폴리오를 쌓아나가는지 궁금한 분들을 위해, 데이터 분석 트랙의 우수 프로젝트를 공유드립니다. 우수 프로젝트로 선정된 팀의 결과물과 튜터의 피드백, 그리고 수강생 인터뷰까지 모았으니 아래에서 확인해 보세요.
👀우수 프로젝트 엿보기
🧑🏻🏫우수 프로젝트 선정 이유
*총 2명의 튜터가 평가했으며, 그중 일부 평가만 발췌하였습니다.
1. 타겟 설정
엽면적은 작물의 성장과 생산성을 평가하는 중요한 지표로, 이를 예측하는 것이 농업 데이터 분석에서 중요한 역할을 하는데요. 타켓을 엽면적(잎의 면적)으로 설정한 점이 인상 깊었습니다.
2. 데이터에 대한 설명
발표회에서 처음 보는 데이터셋이었음에도 중간 중간 배경 및 도메인 지식 설명을 통해 이해도를 높여주었습니다. 결과물 뿐만 아니라 발표스킬 또한 군더더기 없고 전달력이 높았습니다.
3. 베이지안 최적화, 습도 예측 모델
머신러닝 모델의 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 베이지안 최적화를 한 부분이 인상 깊었습니다.
더불어, 습도 예측 모델을 따로 만든 점도 훌륭하다고 생각합니다.
👩🏻💻우수 프로젝트 수강생 미니 인터뷰
Q. 프로젝트에 대해 설명해 주세요.
토마토의 생육 최적화를 위한 스마트팜 시스템 구축 프로젝트입니다. 프로젝트의 최종 목표는 생산성 향상 및 지속 가능한 농업 실현과 품질 높은 토마토 생산입니다.
이를 위해 토마토 농장의 최적 생육 조건 및 환경 조건을 제안하는 머신러닝 모델을 개발합니다. 환경 및 생육 변수가 토마토 품질에 미치는 영향을 분석하여 스마트팜 시스템에서 최적화된 생산 조건을 제안합니다. 머신러닝 모델을 활용한 효율적인 데이터 분석과 자동화 기술을 적용하여 환경 조건을 최적화합니다.
Q. 진행하면서 힘들었던 점은 무엇이고, 어떻게 해결했나요?
중요하다고 생각하는 데이터셋의 양이 너무 많아서, 분석기법의 어려움이라기보다는 코드를 구동하는 데 시간이 많이 걸려서 힘들었습니다. 단계적으로 데이터를 분할하여 진행하는 방식으로 해결하였습니다.
시계열 데이터를 분석하는 방법에 대해 알게 되었고 이를 적용해서 데이터셋 간의 연결고리를 만들었습니다.
Q. 프로젝트 진행하며 가장 만족스러운 점은 무엇인가요?
이전에 배웠던 분석방법 외에도 베이지안 기법이나 시계열 데이터 분석곽 같이 새로운 기법을 적용해볼 수 있어서 좋았습니다.
하나의 데이터지만, 팀원들의 다양한 시각을 공유하면서 분석의 방향성을 넓혀갈 수 있어서 좋았습니다.
내일배움캠프가 여러분의 결심을 결실로 바꿔드리겠습니다
비전공자라서, 코딩 경험이 전혀 없어서, 다른 직업을 갖고 있어서. 그동안 이런 부담감 때문에 망설였다면, 내일배움캠프를 믿고 도전해 보세요. 개발자의 꿈에 다가서지 못하게 하는 수많은 장애물들을 넘을 수 있도록 내일배움캠프가 든든한 러닝메이트가 되어드리겠습니다. 내일배움캠프에서 당신의 결심을 결실로 만들어 보세요.
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