15주차: 기말고사 (실습 프로젝트 및 평가)

📌 기말고사 평가 개요

기말고사 안내 이미지

본 과정의 기말고사는 “캡스톤 데이터 분석 프로젝트” 형식으로 진행됩니다. 지난 한 학기 동안 학습한 200개의 실습 사례들을 관통하는 4단계 데이터 분석 프레임워크를 총동원하여, 수강생이 스스로 선정한 자유 주제 또는 제공된 고난도 데이터셋에 대해 깊이 있는 엔드투엔드(End-to-End) 데이터 사이언스 워크플로우를 완수하는 것을 목표로 합니다.

📅 진행 일정 및 제출 양식

  • 제출 마감: 15주차 종료 시점까지
  • 진행 방식:
    1. 기말고사 데이터셋 후보군 또는 자유 주제 데이터를 선정합니다.
    2. 수집된 데이터를 바탕으로 데이터 전처리, 심층 통계 분석, 고차원 시각화를 아우르는 분석 파이프라인 코드를 구현합니다.
    3. 도출된 인사이트를 바탕으로 프레젠테이션 또는 웹 보고서(Markdown) 형식의 결과물을 완성합니다.
    4. 본인의 Git Repository에 최종 Notebook 파일(.ipynb)과 Markdown 보고서를 push하고 Pull Request로 제출합니다.

🎯 주요 평가 기준 (100점 만점)

  1. 주제 설정 및 데이터 수집 (15점)
    • 분석하고자 하는 문제의 정의(Problem Definition)가 명확하고 비즈니스적 가치가 있는가
    • 분석 목적에 부합하는 적절한 규모의 데이터셋을 준비했는가
  2. 고급 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 (25점)
    • 결측치 및 이상치에 대한 과학적인 처리 기법 적용
    • 원시 데이터에서 새로운 통계적 가치를 창출하는 파생 변수(Derived Features) 설계 능력
  3. 심층 탐색적 데이터 분석 (EDA) 및 고급 시각화 (40점)
    • 단순 일변량 시각화를 넘어, 3변수 이상의 다변량 상관분석 및 오버레이 시각화 적용
    • 도메인 지식과 차트 해석이 결합된 합리적 분석 흐름
  4. 최종 결론 및 추천 전략 (20점)
    • 분석 결과를 토대로 구체적이고 실행 가능한 해결책(Actionable Item) 제시
    • 기술적 한계 및 향후 개선 방안 기술

💡 기말고사 성공 전략

  • 도메인 지식의 융합: 데이터만 쳐다보는 것이 아니라, 분석 대상이 되는 도메인(금융, 헬스케어, 물류 등)의 배경 지식을 분석 보고서에 녹여내세요.
  • 시각화의 고도화: 기본 Seaborn 차트에서 멈추지 말고, 로그 스케일 변환, 서브플롯 구성, 그리드 조절 등을 통해 업계 보고서 수준의 세련된 차트를 제작하세요.
  • 스토리텔링: 분석 흐름이 끊기지 않고 하나의 완성도 높은 스토리로 이어지도록 Markdown 문서를 꼼꼼하게 다듬으세요.
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