Dacon

이번 포스팅에서는 리뷰가 아닌, 오늘 끝난 해커톤에 대해 리뷰하는 시간을 가져볼려고한다. 최근에 계속 그동안 해왔던 것들을 정리하고, 부족했던 부분을 확인하고 채우는 시간을 가지면서 새로운 시도를 해보고 싶다는 생각이 들었다. 그래서 월간 데이콘 쇼츠에 도전하였다. 짧은 시간동안 진행한 대회인만큼, 최선을 다했지만 아쉬운 결과로 마무리하였다. 포스팅을 진행하면서 어떤 방향으로 시도를 했는지, 그리고 내가 만든 결과보다 더 좋은 결과가 나온 분들은 어떤 방법을 사용하였는지 살펴보자. 1. 데이터 로드 및 전처리 먼저 데이터를 다운받는다. 규칙 상 외부 데이터를 사용할 수 없기 때문에, 단순히 기사의 ID, 제목, 내용만이 출력됨을 확인할 수 있다. 하지만, 출력된 내용을 그대로 쓰면 불필요한 정보가 포함되..

이번 포스팅에서는 코스피 방향 예측 프로젝트를 진행한 이후, 직접 처음부터 분석을 기획해보고 아이디어를 실현했던 제1회 KRX 금융 빅데이터 활용 아이디어 경진대회에 대해 포스팅 하려고 한다. 앞서 몇 주간 선행 연구 논문을 기반으로 금융 도메인 지식과 기계학습 이론에 대해 모르는 내용을 탐색해보고, python과 KNIME로 구현을 시도하면서 부족한점을 확인할 수 있었다. 첫 프로젝트 경험을 기반으로, 개인 프로젝트를 1주일 마다 서로 공유하던 학부연구생들과 함께 금융 데이터와 기계학습 모델을 모두 활용할 수 있는 공모전을 찾던 도중 Dacon에서 주관하고, 한국거래소(KRX)에서 주최하는 경진대회에 참여하게 되었다. 분석 정의 금융 빅데이터를 분석하기 위해 문제를 명확하게 정의해보았다. 2020년 코..

이번 포스팅을 기점으로 연구학점제에서 했던 내용들과, 그동안 도전했던 공모전에 대해 정리하려고한다. 제일 먼저 하고 싶은건, 이전에 실패했던 모델 구현에 재도전하는 것이다. 1년전, 학부 2학년 2학기 때 전공 수업에서 엑셀을 이용하여 신용카드 연체 예측 데이터를 분석했다. 엑셀 함수를 활용해 숫자로 의미있는 정보를 만드는 과정을 겪은 후, 데이터 분석가라는 목표가 세워졌다고 생각한다. 종강 이후 수업 전공 교수님께 데이터 출처를 여쭤봤고, 교수님께서는 데이콘의 신용카드 사용자 연체 예측 대회 데이터를 이용하라고 말씀하셨다. 그리고 방학 동안 머신러닝 기법을 이용하여 분류 모델을 만들어보면 직접적인 데이터 분석 과정을 체험하게 되어 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것이라는 조언을 주셨다. 하지만, ..