팀원들에게 데이터 정규화 및 차원 축소에 대해 어떻게 멘토링하나요?

팀원들에게 데이터 전처리 개념을 공유할 때는 이론 설명보다 직접 해보는 흐름을 선호합니다. 스터디에서 정규화를 설명할 때, 먼저 스케일이 다른 두 피처를 그대로 쓰면 모델이 어떻게 왜곡되는지 sklearn으로 짧게 실습한 뒤 StandardScaler·MinMaxScaler를 비교했습니다. 이렇게 하면 왜 필요한지가 먼저 납득되고, 이후 언제 어떤 스케일러를 쓰는지도 자연스럽게 연결됐습니다. 차원 축소는 PCA 결과를 2D로 시각화해서 클래스가 분리되는 모습을 먼저 보여주는 방식을 썼는데, 추상적인 설명보다 훨씬 빠르게 이해하더라고요. 설명하면서 제가 잘 모르는 부분을 되묻는 경우도 있었는데, 그럴 때는 솔직하게 같이 찾아보는 방식으로 진행했습니다. 가르치는 것이 배우는 가장 빠른 방법이라는 것도 이 경험에서 느꼈습니다.