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새해가 시작된 지 3개월이 되었습니다. 와, 시간이 빨리 지나가네요. 그렇다면 Q1 목표, 학습 목표 등 목표 달성을 목표로 하고 있다고 말할 수 있는 사람이 몇 명이나 될까요?
어렵다. 모든 것을 파악하고 모든 목표를 달성하는 것은 어렵습니다.
데이터 과학을 배우는 것이 2024년 목표 중 하나라면 KDNuggets가 새로운 기술을 배우고 경력을 전환하는 여정이 순조롭게 진행되도록 도와드리겠습니다.
저는 귀하가 데이터 세계에서 훌륭한 경력을 쌓기 위해 데이터 과학 지식, 기술 및 모범 사례의 탄탄한 기반을 구축하는 데 도움이 될 무료 온라인 데이터 과학 과정 목록을 정리했습니다.
부터 DataCamp
링크 : 데이터 과학 이해
데이터 과학 세계를 처음 접하는 경우 가장 먼저 이해하고 싶은 것은 기본 사항입니다. 코딩이 필요하지 않은 이 무료 강좌를 통해 데이터 과학이 무엇인지 정의할 수 있습니다.
데이터 과학 워크플로가 무엇인지, 그리고 데이터 과학이 실제 문제에 어떻게 적용되는지 자세히 알아보세요. 해당 분야를 잘 이해하고 나면 데이터 과학 분야 내에서 다양한 역할에 대해 배우게 됩니다.
부터 하버드 대학교
링크 : Python 프로그래밍 소개
프로그래밍 언어 선택으로 Python을 선택하기로 결정하셨나요? 좋은 생각이에요.
한동안 인기 있는 프로그래밍 언어였으며 이제 완료하는 데 대략 10주가 소요되는 이 자기 주도형 과정을 통해 언어를 배울 수 있습니다. 이 과정은 프로그래밍에 관한 사전 경험이나 지식이 없고 Python을 학습하여 데이터 과학 세계로 전환하려는 학생들을 위해 특별히 고안되었습니다.
함수, 변수, 조건부, 루프, 예외, 라이브러리, 단위 테스트, 파일 I/O, 정규식, 객체 지향 프로그래밍 등의 주제를 다룹니다.
부터 DataCamp
링크 : Python 데이터 과학 도구 상자
Python은 몇 년 동안 가장 인기 있는 프로그래밍 언어였으므로 Python 프로그래밍 언어를 완벽하게 만드는 데에는 아무런 해가 없습니다.
코딩 경험이나 기술이 필요하지 않은 Python 데이터 과학 도구 상자 과정의 1부에서는 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하는 방법을 가르칩니다. 이 과정에 포함된 13개의 비디오를 통해 Matplotlib를 사용하여 데이터 조작부터 데이터 플로팅까지 진행합니다.
부터 하버드 대학교
링크 : 데이터 과학 : R 기본
어쩌면 당신은 Python을 선택하지 않았을 수도 있고 프로그래밍 언어로 R을 선택하기로 결정했을 수도 있습니다. 무엇을 하기로 결정했든 항상 기본부터 시작하는 것이 좋습니다. Harvard University는 데이터를 정리하고, 분석하고, 시각화하는 방법을 배우는 것부터 R 프로그래밍 언어의 탄탄한 기초를 구축하는 데 도움이 되는 데이터 과학: R 기초 과정을 제공합니다.
과정은 무료입니다. 그러나 확인된 인증서는 $149에 지불할 수 있습니다.
부터 스탠포드 온라인
링크 : 통계 학습
나는 항상 말하고 또 다시 말할 것입니다. 데이터 과학에서 통계에 대해 배우는 것은 매우 중요합니다. edX의 이 통계 학습 과정은 통계 모델링 및 데이터 과학에 사용되는 주요 도구를 제공합니다.
여기서는 통계 학습 개요, 선형 회귀, 분류, 리샘플링 방법, 선형 모델 선택 및 정규화, 선형성 너머 이동, 트리 기반 방법, 지원 벡터 머신, 딥 러닝, 생존 모델링, 비지도 학습 및 다중에 대한 개요를 다룹니다. 테스트.
부터 구글
링크 : 구글 데이터 분석
아마 이 강좌에 대해 많이 들어보셨을 것입니다. 매우 인기가 높습니다. 이는 새로운 데이터 과학/분석 작업에서 기대해야 하는 데이터의 일상적인 사용, 모범 사례 및 프로세스에 대해 배울 수 있는 8개 섹션으로 구성됩니다.
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.
부터 Coursera
링크 : 머신 러닝 전문화
이 과정은 Landing AI의 설립자 겸 CEO, deeplearning.ai의 설립자, Coursera의 공동 회장 겸 공동 설립자인 Andrew Ng가 구성했습니다. 그는 3개 과정으로 구성된 기계 학습 전문 분야를 구축했습니다.
이 과정은 무료입니다. 그러나 인증을 받으려면 수수료가 있습니다.
이 7개 과정은 데이터 과학의 다양한 측면에서 기술을 구축하여 데이터 과학 업무를 훌륭하게 수행하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추는 데 도움이 됩니다.
예를 들어 Python 프로그래밍 언어 또는 R 프로그래밍 언어에 능숙해지기 위해 노력합니다. 데이터 과학에서 통계 학습의 중요성과 그것이 분석 프로세스에 미치는 영향을 이해합니다. 마지막으로 모든 것을 하나로 모아 회귀 및 추천과 같은 기계 학습에 적용합니다.
행복한 학습!
니샤 아리아 데이터 과학자, 프리랜스 기술 작가, KDnuggets의 편집자이자 커뮤니티 관리자입니다. 그녀는 특히 데이터 과학 직업 조언이나 튜토리얼, 데이터 과학에 관한 이론 기반 지식을 제공하는 데 관심이 있습니다. Nisha는 광범위한 주제를 다루며 인공 지능이 인간의 수명 연장에 도움이 될 수 있는 다양한 방법을 탐구하고자 합니다. 예민한 학습자인 Nisha는 자신의 기술 지식과 글쓰기 능력을 넓히는 동시에 다른 사람들을 지도하는 데 도움을 주고자 합니다.
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