여기까지 오시느라 수고 많으셨습니다!
우리는 그동안 롤 데이터 분석을 위해 필요한 기초적인 파이썬 지식을 공부해봤습니다.
파이썬 기본 문법을 배웠고, 판다스와 리퀘스트 라이브러리도 배웠지요. 라이엇 API 사용법도 배워서 롤 데이터를 수집해보기도 했고요.
이제 우리는 '티어와 라인에 따라 승률이 높은 챔피언'을 가리는 정도라면 충분히 할 수 있게 됐습니다.
그런데 다음 단계로 여기서 좀더 유의미한 결과를 뽑아내려면, 기본적인 통계 지식이 필요합니다.
독립변수와 종속변수, 상관관계와 인과관계 등을 알아야 정확한 데이터분석을 할 수 있습니다.
코딩만으로도 어려운데 통계 지식까지 있어야 한다니 막막하시죠.
처음으로 돌아가봅시다. 우리는 '롤을 좀 더 잘하기 위해서' 이 공부를 시작했죠.
내 티어라면 어떤 챔피언을 선택해야 승률이 좋은지, 아이템 빌드는 어떻게 올리는 게 좋을지 알아보려고 했죠. 드래곤을 먼저 잡거나 포탑을 먼저 깨는 게 승률을 얼마나 높일 수 있을지도 알아보려고 했습니다.
정리하면 실생활에 유리한 결정을 하는 방법을 컴퓨터와 데이터를 이용해 파악해보려고 했습니다.
이런 목적이 맞다면, 저는 다음 단계로 아래 수업을 추천합니다.
생활코딩의 머신러닝 수업입니다.
https://opentutorials.org/course/4548
컴퓨터에게 데이터를 주고 학습을 시켜, 비교와 선택에 도움을 얻는 방법을 배워보는 수업입니다. 수업을 들으면서 코딩과 통계에 대해 좀 더 깊이있게 이해할 수 있게 될 겁니다.
이 수업이 여러분에게 도움이 되었기를 바랍니다. 수고 많으셨어요!
