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Python으로 Kaggle 대회 공략하기

고급업데이트됨 05/2026

Kaggle 대회를 공략하고 우승으로 이끄는 전략을 학습하세요.

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강의 설명

Kaggle은 가장 유명한 Data Science 대회 플랫폼입니다. 이런 대회에 참여하면 실제 데이터셋을 다루고, 다양한 Machine Learning 문제를 탐색하며, 다른 참가자들과 경쟁하고, 무엇보다 값진 실전 경험을 쌓을 수 있어요. 이 강의에서는 어떤 Data Science 대회든 접근하고 구조화하는 방법을 배웁니다. 올바른 로컬 검증 방식을 선택하고 과적합을 피하는 법을 익히게 돼요. 또한 고급 특성 공학과 모델 앙상블 기법도 마스터합니다. 이 모든 기술은 Kaggle 대회 데이터셋으로 직접 실습해 볼 거예요.

선수 과목

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

커리큘럼

강의 개요

1

Kaggle 대회의 진행 과정

첫 번째 장에서는 Kaggle 대회의 전반적인 진행 과정을 살펴봅니다. 모델을 학습하고 제출용 csv 파일을 준비해 볼 거예요. Public과 Private 테스트 분할의 차이, 그리고 과적합을 방지하는 방법도 배우게 됩니다.

2

대회에 본격적으로 뛰어들기

Kaggle 대회의 기초를 익혔다면, 이제 주어진 문제를 어떻게 분석할지 배워볼 차례예요. EDA를 연습하고 올바른 로컬 검증 전략을 수립해 봅니다. 데이터 누수에 대해서도 학습합니다.

3

Feature Engineering

이제 다양한 유형의 특성을 살펴봅니다. 기존 특성을 변형하고 새로운 특성을 만들어 볼 거예요. 또한 결측치를 적절히 처리하는 방법도 다룹니다.

4

모델링

이제 모든 내용을 종합해 모델을 만들어 봅시다! 마지막 장에서는 기본 모델을 구축하고, 하이퍼파라미터를 튜닝한 뒤 앙상블로 결과를 향상시킵니다. 끝으로 대회에 더 효율적으로 참여할 수 있도록 실전 팁과 요령도 전해 드립니다.

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