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경험이 거의 또는 전혀 없거나 어떤 경로로 가야할지 이해하지 못하는 경우 새로운 학습 여정을 시작하는 것이 어려울 수 있습니다. 부트 캠프에 참여하시나요? 하지만 시간 제약을 따르지 못할 수도 있습니다. 대학교로 다시 갈 수 있나요? 그러나 이는 많은 사람들이 수행하기를 꺼리는 막대한 비용입니다. 자신의 속도에 맞춰 학습하고 뒷돈을 다치지 않고 배울 수 있는 온라인 강좌는 어떻습니까?
이 블로그는 데이터 과학 세계로 전환하려는 초보자를 대상으로 합니다. 날이 갈수록 인기가 높아지고 있는 세상. 이러한 과정에서는 헌신한 시간을 기준으로 완료하는 데 걸리는 시간에 대한 세부 정보를 제공했지만, 저는 진심으로 더 많이 헌신할수록 과정을 더 빨리 완료할 수 있다고 믿습니다.
결심만 하면 이 모든 과정을 1년 안에 완료할 수 있습니다!
데이터 과학 분야에 종사하는 사람들에게 매우 인기 있는 강좌입니다. 저는 개인적으로 이 강좌를 직접 수강했는데 초보자에게 가장 좋은 강좌 중 하나라고 생각합니다! 이 과정은 일주일에 6시간씩 투자하면 완료하는 데 10개월이 소요됩니다. 시간이 여유로워서 한 달만에 완성할 수 있었고, 더 빨리 끝낼 수 있었어요!
8개의 섹션으로 구성된 이 과정은 새로운 데이터 분석 작업을 위한 일상적인 데이터 사용, 모범 사례 및 프로세스에 대해 자세히 알아봅니다. 분석 프로세스를 위해 데이터를 정리 및 구성하고 스프레드시트, SQL 및 R 프로그래밍을 사용하여 계산하는 방법을 배웁니다. 여기서 끝나지 않고 데이터 시각화를 만들고 Tableau와 같은 도구에 대해 배우면서 분석 기술을 더욱 발전시킬 수 있습니다.
마지막에는 인증서를 받게 되며 이력서 검토, 인터뷰 준비, 경력 지원과 같은 경력 리소스에 독점적으로 액세스할 수도 있습니다.
링크 : IBM Data Science Professional 인증서
IBM의 데이터 과학 전문가 인증서를 통해 한 단계 더 나아가 분석 기술을 한 단계 더 발전시키세요. 경험이 필요하지 않으며 일주일에 5시간만 투자하면 10개월 안에 이 과정을 완료할 수 있습니다. 더 많은 시간을 투자할수록 과정을 더 빨리 완료할 수 있다는 점을 기억하세요.
이 과정에서는 데이터 과학자가 일상 업무에서 사용하는 최신 실무 기술과 지식을 배우게 됩니다. 매우 인기 있는 Python 및 SQL과 같은 도구, 언어 및 라이브러리에 대해 배우게 됩니다. 데이터 정리, 분석, 시각화 방법도 배울 수 있습니다. 또한 기계 학습 모델과 파이프라인을 구축하는 방법도 배우게 됩니다.
이 과정에서 배운 기술을 실제 프로젝트에 적용하고 데이터 프로젝트 포트폴리오를 구축하여 인터뷰에서 자랑해보세요.
링크 : 머신 러닝 전문화
현재 챗봇이 화두가 되고 있는 상황에서 머신러닝을 활용하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 초보자 친화적인 과정은 스탠포드 대학에서 제공하며 DeepLearning.AI는 사람들이 AI의 세계에 들어갈 수 있도록 돕기 위해 만들어졌습니다. 일주일에 2시간씩 투자하면 10개월 안에 이 과정을 완료할 수 있습니다.
이 과정은 AI 개념의 기본 사항을 숙지하고 실질적인 기계 학습 기술을 갖추는 데 도움이 됩니다. 예측을 위한 지도 모델과 같은 NumPy 및 scikit-learn을 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 방법을 알아보세요. 또한 TensorFlow를 사용하여 신경망을 구축하고 훈련하는 방법도 배우게 됩니다. 의사결정 트리, 앙상블 방법, 클러스터링, 이상 탐지, 심층 강화 학습 - 이 과정에는 모든 것이 포함되어 있습니다!
링크 : 딥 러닝 전문화
DeepLearning.AI에서는 기계 학습 초보자에서 전문가로 전환하는 또 다른 과정을 제공합니다. 이 과정은 AI의 세계에 입문할 수 있도록 최첨단 기술로 지속적으로 업데이트되며, 일주일에 3시간씩 투자하면 완료하는 데 10개월이 소요됩니다.
심층 신경망을 구축 및 훈련하는 방법과 주요 아키텍처 매개변수를 식별하는 방법을 알아보세요. 또한 표준 기술을 사용하고 알고리즘을 최적화하여 딥 러닝 애플리케이션을 훈련/테스트 및 분석하는 방법을 배우게 됩니다. CNN(컨볼루션 신경망)을 구축하고 이를 감지 및 인식 작업에 적용하여 신경 스타일 전송을 사용하여 예술 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 멋지죠?
새로운 것을 배울 때 우리는 종종 학습 과정을 지나치게 복잡하게 생각합니다. 이 4개 과정을 통해 연말까지 초보자에서 전문가로 전환할 수 있습니다.
그러나 데이터 과학 분야는 항상 학습에 관한 것임을 스스로 상기하는 것이 중요하므로 새로운 내용이 나오면 배울 준비가 되어 있는지 확인하십시오. 목표 중 하나로 Generative AI에 대해 더 자세히 알아보고 있다면 다음을 살펴보세요. 생성 AI 마스터를 위한 상위 5개 DataCamp 과정.
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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