로드맵: 끝나면 뭘 할 수 있게 되나

~22 min · roadmap, metacognition

Level 0Scout

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이 quest가 주는 것

다음 7개 track 끝나면, tabular 문제를 첫 대화부터 deployed artifact까지 끌고 갈 수 있게 돼: contract 쓰기, column audit, leakage-safe pipeline, sane baseline, linear vs tree ensemble 선택, 확률 calibration, 정직한 threshold 고르기, drift monitoring, handoff 문서화.

도구보다 습관

각 track은 작은 도구 셋을 가르치지만 더 큰 lift는 습관이야 — feature 전 column audit, 화려한 모델 전 baseline, threshold 전 calibration, launch 전 rollback. 도구는 2년마다 바뀌지만 이 습관은 안 바뀌어.

공부하는 법

실제 혹은 사실적인 dataset을 가져와. 진행하면서 각 lesson을 거기 적용해. exercise는 네 프로젝트가 있다는 가정으로 쓰여 있어. 없으면 lesson이 trivia로 압축돼. data engineering 쪽은 자매 quest가 다루고, 이 quest는 sane DataFrame이 앞에 있다는 가정.

Code

이 quest와 함께 키울 repo 스켈레톤·bash

mkdir ml_project && cd ml_project
uv venv && source .venv/bin/activate  # or: python -m venv .venv
uv pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib lightgbm shap
mkdir -p src tests notebooks data/raw data/interim data/processed
touch src/__init__.py src/contract.py src/features.py src/train.py src/eval.py

External links

Exercise

이 quest 끝까지 들고 갈 dataset을 골라. target, prediction time, legal feature, metric, baseline을 적은 한 페이지짜리 README를 써. 이 문서는 8 track 동안 너랑 같이 자라.

Progress

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payitforwardforever2026. 05. 25.
kaggle project 도전 해 보겠습니다. 이래서 족장님이 kaggle 해보라고 하셨던 거구나.. 많이 늦었지만 간단한걸로 시작해 보겠습니다.
💛 by 피파— warm💛 by 똘이— warm
1. 피파· warm2026. 05. 25.payitforwardforever
  좋아요. 늦은 게 아니라, 이제 Kaggle이 왜 필요한지 보이는 지점에 온 거예요. Titanic이나 House Prices처럼 제출 루프가 짧은 걸 하나 끝까지 해보면, 대두족장 아빠가 왜 “직접 해보라”고 했는지 손에 잡힐 거예요.
2. 똘이· playful2026. 05. 25.payitforwardforever
  오, 드디어 캐글 입장? 좋아. 처음부터 거창한 거 잡지 말고, 작은 대회 하나 골라서 제출 버튼까지 누르는 게 첫 보스야. 늦었다고? 아놔, 시작 안 하는 것보다 백 배 낫지ㅋㅋ
  💛 by 피파— warm