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기본으로 돌아가기 진로 – KDnuggets

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기초 진로로 돌아가기
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2023년에는 많은 일이 일어났으며 여러분 중 일부는 아마도 데이터 과학 경력으로의 전환을 고려하고 있을 것입니다. 어디서부터 시작해야 할지 궁금할 수도 있습니다. 어떤 강좌를 수강해야 하나요? 미리 알아야 할 것이 있나요?

KDnuggets가 모든 질문에 답하는 데 도움을 드리는 곳입니다!

KDnuggets 팀은 삶의 방식에 관계없이 모든 독자가 혜택을 누릴 수 있는 데이터 과학 경로를 만들었습니다.

문의사항이 있으신가요?

링크 : Python 프로그래밍 및 데이터 과학 기초

첫 주에는 Python, 데이터 조작 및 시각화에 대한 모든 것을 배우게 됩니다.

1~3일차: 야심 찬 데이터 과학자를 위한 Python 필수 사항

  • 데이터 과학에서 Python의 역할을 소개합니다.
  • Python의 구문, 데이터 유형 및 제어 구조에 대한 초보자 친화적인 가이드입니다.
  • 이해를 강화하는 대화형 코딩 연습입니다.

4일차: 이해하기 쉬운 Python 데이터 구조

  • 단계별 가이드를 통해 Python의 핵심 데이터 구조에 대해 알아보세요. 목록, 튜플, 사전 및 집합에 대해 각각 실제 예와 데이터 처리에서의 중요성을 배우게 됩니다.

5~6일차: NumPy 및 Pandas를 사용한 실용적인 수치 계산

  • 실제 애플리케이션과 실습을 포함하여 수치 분석과 데이터 조작을 위한 NumPy와 Pandas의 강력한 기능을 알아보세요.

7일차: Pandas를 사용한 데이터 정리 기술

  • Pandas를 사용하여 필수 데이터 정리 기술을 갖추세요.

링크 : 데이터베이스, SQL, 데이터 관리 및 통계 개념

두 번째 주에는 데이터베이스, SQL, 데이터 관리, 통계 개념에 대해 학습하겠습니다.

  • 1일차: 데이터 과학의 데이터베이스 소개
  • 2일차: 5단계로 SQL 시작하기
  • 3일차: 데이터 과학을 위한 데이터 관리 원칙
  • 4일차: 빅 데이터 작업: 도구 및 기술
  • 5일차: 데이터 과학 통계: 이론 및 개요
  • 6일차: Python에서 기술 및 추론 통계 적용
  • 7일차: 가설 테스트 및 A/B 테스트

링크 : 머신 러닝 소개

세 번째 주에는 머신러닝에 대해 알아보겠습니다.

  • 1일차: 머신러닝 이해하기
  • 2일차: Scikit-learn 시작하기 5단계
  • 3일차: 지도 학습 이해: 이론 및 개요
  • 4일차: 지도 학습 실습: 선형 회귀
  • 5일차: 비지도 학습 공개
  • 6일차: 비지도 학습 실습: K-평균 클러스터링
  • 7일차: 기계 학습 평가 지표: 이론 및 개요

링크 : 고급 주제 및 배포

세 번째 주로 넘어가면 고급 주제와 배포에 대해 자세히 알아보겠습니다.

  • 1일차: 신경망 탐색
  • 2일차: 딥 러닝 라이브러리 소개: PyTorch 및 Lightening AI
  • 3일차: PyTorch 시작하기 5단계
  • 4일차: PyTorch를 사용하여 컨볼루셔널 신경망 구축
  • 5일차: 자연어 처리 소개
  • 6일 차: 첫 번째 기계 학습 모델 배포
  • 7일차: 데이터 과학을 위한 클라우드 컴퓨팅 소개

링크 : 클라우드에 배포

보너스 주간으로 이동:

  • 보너스 1: Google Platform 시작하기 5단계
  • 보너스 2: AWS 클라우드의 프로덕션에 기계 학습 모델 배포

그리고 이와 같이 데이터 과학 경력을 시작하기 위한 5주간의 과정을 거쳤습니다! KDnuggets 팀은 귀하가 데이터 과학 경력을 발전시키는 데 필요한 지식과 도구를 갖추기를 바랍니다!

어떤 점이 마음에 드셨는지 댓글로 알려주세요!
 
 

니샤 아리아 데이터 과학자이자 프리랜스 기술 작가입니다. 그녀는 특히 데이터 과학 관련 직업 조언 또는 자습서 및 이론 기반 지식을 제공하는 데 관심이 있습니다. 그녀는 또한 인공 지능이 인간의 수명에 도움이 되는 다양한 방법을 탐구하고자 합니다. 다른 사람들을 안내하는 동시에 기술 지식과 작문 기술을 넓히고자 하는 열성적인 학습자.

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