모듈 0.5. 데이터 기초 브릿지 — Grafana 바깥에서 데이터 만지는 법

이 모듈의 목표

1. Grafana 없이 pandas만으로 메트릭을 읽고, 자르고, 합치고, "어제 같은 시각과 비교"할 수 있다
2. "임계값 80%"의 통계적 정체가 분포의 퍼센타일이라는 것을 알고, 분포에서 직접 임계값을 뽑을 수 있다
3. "배포 후 에러가 늘었다"는 주장을 감이 아니라 p값으로 판정할 수 있다
4. fit/predict가 뭘 하는 건지 알고, 본편에 등장하는 모델들(트리·로지스틱 회귀·GBM)이 각각 뭘 최소화하는지 한 줄로 말할 수 있다
5. 자기 회사 Prometheus에서 데이터를 내려받아 DataFrame으로 만들고, 그래프 세 종류를 그릴 수 있다

예상 학습 시간 9시간 (읽기 6시간 + 실습 3시간)

난이도 ★★☆☆☆ — 어렵지 않습니다. 다만 여기를 건너뛰면 모듈 1의 첫 코드 블록에서 막힙니다. 아래 셀프 체크를 먼저 풀어보고, 전부 맞으면 이 모듈은 건너뛰어도 됩니다.

건너뛰기 판정 — 5문항

1. s.rolling(12).mean()과 s.resample("1h").mean()의 차이를 설명할 수 있다
2. s - s.shift(288)이 "어제 같은 시각 대비 변화"가 되는 조건을 안다
3. "p99 지연시간"과 "평균 + 3×표준편차"가 왜 다른 값인지 안다
4. p값이 "귀무가설이 참일 확률"이 아니라는 것을 알고, 맞는 정의를 말할 수 있다
5. model.fit(X_train, y_train) 후 model.score(X_test, y_test)를 하는 이유(왜 학습 데이터로 채점하면 안 되는지)를 안다

5개 전부 "예"면 모듈 1로 바로 가세요. 하나라도 "아니오"면 해당 파트만 골라 읽어도 됩니다 (1→Part A, 2→Part A, 3→Part B, 4→Part B, 5→Part C).

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