Day 5 - Week 3 Comprehensive Review: Cleaning and Feature Engineering

📌 핵심 정리

• Week 3은 EDA의 전반부 — 데이터 정제와 특성 공학을 다뤘다. MLS-C01 Domain 2의 중심이다.
• 이번 주를 관통하는 원칙 하나는 데이터 누수 방지. 모든 변환은 학습셋으로만 fit, 나머지는 transform.
• 두 번째 원칙은 모델에 맞춘 전처리. 선형 모델은 스케일링·원핫·비닝이 필요하고, 트리 계열은 대부분 불필요하다.
• 결측은 메커니즘(MCAR/MAR/MNAR), 이상치는 강건 통계(IQR), 중복은 분할 전 정리가 기본기다.
• 도구 매핑: 시각적 준비 = Data Wrangler, 대규모 코드 처리 = Processing Job, 피처 재사용·일관성 = Feature Store.

한 장 요약: 정제 → 특성 공학 → 도구

이번 주는 EDA의 전반부인 데이터 정제와 특성 공학을 다뤘다. 둘 다 MLS-C01 Domain 2(탐색적 데이터 분석)의 중심이자 실무에서 모델 성능을 가장 크게 좌우하는 단계다.