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2024년 목표는 계속되며, 데이터 사이언스 학습을 목표 중 하나로 적어주신 모든 분들이 이 글을 접하시길 바라겠습니다. YouTube 동영상부터 대학 복학까지 다양한 방법으로 데이터 과학을 배울 수 있습니다.
하지만 대학으로 돌아갈 재정이 없거나 YouTube에서 제공할 수 있는 것보다 더 많은 구조가 필요한 경우에는 이해합니다.
하나의 플랫폼에서 학습 여정을 경험하고 커리큘럼을 따르고 체계적으로 구성되어 있는 사람이라면 이 블로그를 계속 읽어보세요.
다음은 4가지 레벨에 대한 4가지 학습 로드맵입니다.
레벨 : 초보자
링크 : 데이터 과학 전문 분야 소개
데이터 과학 분야에서 경력을 시작하려고 하거나 현재 경력에서 데이터 과학으로 전환하고 싶다면 가장 먼저 해야 할 일은 데이터 과학의 기초를 살펴보고 그것이 무엇인지 이해하는 것입니다.
이를 통해 데이터 과학자처럼 일할 수 있는 사고방식을 개발하고 4개 코스 시리즈를 통해 다양한 유형의 데이터 과학 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법론을 이해하게 됩니다.
일주일에 1시간씩 투자하면 한 달 안에 이 과정을 완료할 수 있습니다.
링크 : Python 및 SQL 전문화를 통한 데이터 과학 기초
레벨: 초급/중급
데이터 과학이 무엇인지, 그것이 무엇을 의미하는지, 그리고 그것이 당신을 어디로 데려갈 수 있는지에 대해 아주 잘 이해하고 있다고 느낄 때. 다음 단계는 Python 및 SQL을 사용하여 데이터 과학의 기본 사항에 대해 좀 더 자세히 알아보는 것입니다.
이 5개 과정 전문 시리즈에서는 Jupyter, Python 및 SQL에 대한 실무 경험을 배우고 개발할 뿐만 아니라 실제 데이터 세트에 대한 통계 분석을 수행합니다.
링크 : IBM Data Science Professional 인증서
수준: 중급/전문가
이제 데이터 과학 전문 자격증 과정을 시작할 준비가 되었습니다.
취업 준비를 위해 새로운 기술을 실제 프로젝트에 적용하는 등 수요가 높은 기술과 실무 경험을 개발하여 데이터 과학자로서의 경력을 준비하는 10개 과정 시리즈입니다.
과정은 다음과 같습니다.
일주일에 5시간씩 투자하면 10개월 안에 이 과정을 완료할 수 있습니다.
수준: 전문가
초급 과정을 이수하고 Python 및 SQL 기술을 개선했으며 Python 프로젝트, 데이터 분석, 기계 학습 등을 통해 데이터 과학에 대해 더 깊이 알아봤습니다. 하지만 당신은 조금 더 원합니다.
이 고급 데이터 과학 전문화 과정은 귀하를 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능 분야의 전문가로 만들어줍니다. 4개의 코스로 구성되어 있습니다:
IBM이 승인한 전문가가 되세요!
이것이 바로 4가지 레벨에 대한 4가지 데이터 과학 학습 경로입니다. 처음부터 시작하는 경우 모든 것을 얻을 수 있도록 모든 항목을 가져가는 것이 좋습니다.
하나의 플랫폼에서 간단한 데이터 과학 학습 로드맵을 모두 한곳에서 얻을 수 있습니다!
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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- 출처: https://www.kdnuggets.com/a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm
