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📖 챕터 소개

안녕하세요! '코드 5줄의 마법, PyCaret' 마스터 과정에 오신 것을 진심으로 환영합니다. 이번 첫 시간에는 우리가 왜 PyCaret을 배워야 하는지, 그리고 이 라이브러리가 어떻게 여러분을 10배 빠른 데이터 과학자로 만들어 줄 수 있는지에 대한 큰 그림을 그려볼 거예요. 단순한 코딩 기술을 넘어, 데이터 분석 프로젝트를 바라보는 새로운 관점을 얻게 되실 겁니다. 함께 여러분의 새로운 슈퍼파워를 만나볼까요?

🎯 챕터 목표

• '가설 수립부터 인사이트 도출까지' 전 과정을 가속화하는 PyCaret의 'Low-code' 철학을 이해합니다.
• PyCaret이 Scikit-learn 같은 기존 라이브러리를 대체하는 것이 아닌, 강력한 래퍼(Wrapper) 임을 명확히 인지합니다.
• 데이터 전처리, 모델링, 해석, 배포까지 이어지는 머신러닝의 전체 워크플로우를 조망합니다.
• 본 강의가 제공하는 독창적이고 실용적인 가치를 이해하고 학습 동기를 부여받습니다.

💻 이번 챕터의 전체 코드 및 프로젝트 구조

👨‍🏫 강의 내용

PyCaret이 해결하는 문제: 반복적인 작업의 자동화

• 문제점: 머신러닝 프로젝트에서 모델링 자체보다 데이터 전처리, 모델 성능 비교 등 반복적이고 시간 소모적인 코드 작성에 많은 시간을 사용합니다.
• 해결책: PyCaret은 이런 상용구(boilerplate) 코드를 단 몇 줄로 자동화하여, 분석가가 가설 검증과 인사이트 도출이라는 본질에 집중하게 돕습니다.
• 효과: 실험 주기가 기하급수적으로 단축되어 생산성이 폭발적으로 증가합니다.

🚀 '시민 데이터 과학자'에서 '10배 데이터 과학자'로

• 시민 데이터 과학자: 코딩 스킬은 조금 부족하지만, 비즈니스 도메인 지식을 바탕으로 데이터를 분석하고 싶어 하는 현업 전문가를 의미합니다. PyCaret은 이들의 진입 장벽을 크게 낮춰줍니다.