2023년에 수강할 최고의 데이터 과학 과정 10개

데이터 과학의 매혹적인 세계로의 여정에 동참하고 싶으신가요? 더 이상 망설이지 마세요! 데이터 과학 분야를 처음 접하는 입문자든, 전문성을 더욱 심화시키고자 하는 숙련된 전문가든, 모두를 위한 최고의 온라인 강좌들을 준비했습니다.

현대 사회에서 데이터는 단순한 숫자들의 집합을 넘어 비즈니스 성공의 핵심 동력으로 자리매김했습니다. 데이터를 분석하고 활용하는 능력은 기업의 성패를 좌우하는 중요한 요소가 되었습니다.

기업들이 계속해서 방대한 양의 데이터를 축적함에 따라 데이터 과학자에 대한 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 수많은 산업에 혁신적인 영향을 미칠 잠재력을 지닌 이 분야에서 활약하고 싶은 것은 당연합니다.

지금이야말로 데이터 과학에 대한 지식을 쌓고 흥미롭고 보람 있는 커리어를 시작하기에 최적의 시기입니다.

Glassdoor에 따르면, 미국의 데이터 과학자 평균 기본 연봉은 약 103,973달러이며, 상위 소득자는 연간 180,000달러 이상을 벌어들이고 있습니다.

온라인에는 수많은 학습 자료가 있지만, 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다. 따라서 체계적이고 잘 구성된 강좌를 통해 데이터 과학 분야에서 성공하는 데 필요한 핵심 기술을 습득하는 것이 중요합니다.

극복해야 할 과제들

데이터 과학 강좌를 수강하는 학생들이 흔히 직면하는 어려움과 이를 해결하기 위한 전략은 다음과 같습니다.

가파른 학습 곡선

데이터 과학은 방대한 양의 복잡한 개념과 기술을 포함하기 때문에 처음 접하는 사람에게는 다소 벅차게 느껴질 수 있습니다. 이러한 어려움을 극복하려면 인내심과 체계적인 접근 방식이 필요합니다.

기초부터 시작하여 핵심 개념을 완전히 이해하고, 점진적으로 지식을 확장해 나가십시오. 복잡한 주제는 더 작은 단위로 나누어 학습하고, 정기적인 연습을 통해 학습 내용을 강화하세요.

수학적 기초 지식

데이터 과학은 통계학, 선형대수, 미적분학, 확률론 등 다양한 수학적 개념을 기반으로 합니다. 수학적 기초 지식이 부족한 개인에게는 이것이 상당한 도전이 될 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 필요한 수학적 개념을 학습하는 데 충분한 시간을 투자해야 합니다.

온라인 튜토리얼, 교재 또는 데이터 과학 맥락에서 이러한 개념을 설명하는 추가 자료를 찾아보세요. 또한, 이러한 개념을 실제 데이터 문제에 적용하는 연습을 꾸준히 하십시오.

프로그래밍 기술

Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어에 능숙한 것은 데이터 과학에서 필수적입니다. 선택한 프로그래밍 언어의 기본 사항(구문, 데이터 구조, 제어 흐름 등)을 먼저 학습하십시오. 온라인 코딩 플랫폼, 튜토리얼, 코딩 연습을 적극적으로 활용하여 코딩 능력을 향상시키세요.

이 글에서는 여러분의 수고를 덜어드리기 위해 온라인에서 제공되는 최고의 데이터 과학 강좌 목록을 엄선했습니다.

자, 시작해 볼까요!

IBM 데이터 과학 전문가 자격증

데이터 과학 또는 머신 러닝 분야에서 전문적인 경력을 쌓는 데 진심으로 관심이 있다면, IBM에서 제공하는 이 자격증 과정이 탁월한 선택이 될 수 있습니다. 이 과정은 데이터 과학 분야에서 성공하는 데 필수적인 기술을 개발하도록 설계되었습니다.

10개의 강좌로 구성된 이 시리즈에는 머신 러닝 모델 개발, 소셜 미디어 데이터 분석, 데이터 대시보드 개발 등 다양한 과제와 프로젝트가 포함되어 있습니다.

이러한 과제를 통해 학습자는 습득한 기술을 실제 문제에 적용하고, 잠재적인 고용주에게 자신의 능력을 입증할 수 있는 포트폴리오를 구축할 기회를 얻게 됩니다.

또한, 학습자는 학습한 기술을 입증하는 Coursera의 전문가 자격증과 IBM의 디지털 배지를 받게 됩니다. 이 프로그램은 ACE® 추천 프로그램으로, 수료 후 학습자가 최대 12학점까지 대학 학점을 인정받을 수 있음을 의미합니다.

이 자격증은 최신 기술을 갖춘 초급 데이터 과학자로서 경쟁력 있는 취업 시장에서 유리한 고지를 점할 수 있는 훌륭한 방법입니다.

무엇을 배우게 될까요?

• 데이터 분석, 데이터 시각화, 통계 분석을 포함한 데이터 과학의 기본 원리
• Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn 및 Scipy를 포함한 오픈 소스 도구 및 라이브러리 사용법
• 머신 러닝 알고리즘을 이용한 예측 모델 구축
• 데이터베이스 사용법 및 SQL을 이용한 데이터 쿼리
• IBM Cloud의 실습 랩을 통해 실제 데이터 세트와 도구를 사용하여 학습 내용 적용

하버드 데이터 과학 전문가 자격증

edX 플랫폼에서 하버드 대학교가 제공하는 전문가 자격증 과정입니다.

이 프로그램은 머신 러닝 알고리즘을 구현하고 실제 사례 연구를 통해 기본 데이터 과학 개념에 대한 심층적인 지식을 얻도록 지원함으로써 데이터 과학 기술을 한 단계 더 끌어올릴 것입니다.

기본적인 R 프로그래밍 기술을 습득하고 확률, 추론 및 모델링과 같은 통계적 개념을 배우게 됩니다.

이 과정은 단순한 기술 습득을 넘어섭니다.

ggplot2/dplyr를 사용한 데이터 시각화 및 데이터 랭글링과 같은 기술에 대한 실질적인 경험을 얻을 수 있습니다.

또한 Unix/Linux, Git, RStudio와 같은 데이터 과학 실무에 필수적인 도구에 익숙해질 것입니다.

하지만 이게 전부가 아닙니다.

이 과정의 사례 연구는 데이터 분석을 통해 특정 질문에 답하면서 학습에 영감을 주고 실질적인 도움을 제공하도록 설계되었습니다. 세계 보건 및 경제 동향, 미국 범죄율 등과 같은 다양한 주제를 탐색하게 됩니다.

습득할 수 있는 기술

• 머신 러닝 알고리즘
• Git 및 GitHub
• R 프로그래밍
• 확률 관련 개념

데이터 과학 및 머신 러닝을 위한 Python

Udemy 플랫폼에서 가장 인기 있는 강좌 중 하나입니다. 전 세계적으로 수많은 학생들이 이 강좌에 등록하여 데이터 과학 및 머신 러닝 기술을 발전시키는 데 유용한 자료임을 확인했습니다.

이 강좌는 Matplotlib, Seaborn, Plotly와 같은 라이브러리를 사용하는 고급 데이터 시각화 기술도 다룹니다. 데이터를 생생하게 표현하고 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 멋진 시각 자료를 만드는 방법을 배우게 됩니다.

하지만 진정한 흥미는 Scikit Learn을 사용하여 머신 러닝에 뛰어들 때 시작됩니다. 랜덤 포레스트, 의사 결정 트리 등 광범위한 머신 러닝 알고리즘에 대해 배우게 됩니다.

이 강좌는 데이터 과학 및 머신 러닝과 관련된 다양한 주제를 다루는 훌륭한 커리큘럼을 제공합니다. 심층적인 설명과 데모를 제공하는 100개 이상의 고화질 비디오 강의가 포함되어 있습니다. 학습자가 배운 내용을 연습하고 적용할 수 있도록 각 강의마다 자세한 코드 노트북이 제공됩니다.

무엇을 배우게 될까요?

더 이상 망설이지 마세요! 오늘 이 강좌에 등록하고 흥미진진한 데이터 과학 경력을 향한 첫걸음을 내딛으십시오.

데이터 과학 전문화 과정

이 데이터 과학 전문 과정은 Johns Hopkins University에서 제공합니다. 이 전문 과정에는 총 10개의 강좌가 포함되어 있으며, 학습자가 전체 데이터 과학 파이프라인에 필요한 핵심 개념과 도구를 갖추도록 설계되었습니다.

이 전문 과정의 핵심은 실제 데이터를 사용하여 데이터 제품을 구축하여 학습 내용을 적용할 수 있는 캡스톤 프로젝트입니다. 이 실습 경험을 통해 자료에 대한 숙련도를 보여주고 자신의 능력을 반영하는 포트폴리오를 만들 수 있습니다.

이 과정은 Johns Hopkins University의 숙련된 교수진이 개발하고 강의합니다. 과정 전반에 걸쳐 양질의 교육과 지도를 받을 수 있습니다.

과제 과정에서 회귀 분석을 수행하고 회귀 모델을 사용하여 진정한 데이터 과학자로 성장하는 데 도움이 되는 데이터에 대한 심층적인 통찰력을 얻어야 합니다.

무엇을 배우게 될까요?

• 머신 러닝
• 회귀 분석
• Github
• R 프로그래밍
• 클러스터 분석
• 정규 표현식(REGEX)

R과 Python을 활용한 데이터 과학

이 과정은 Udemy 플랫폼의 Oak Academy에서 제공합니다. 강의 내용은 크게 두 부분으로 나눌 수 있습니다.

1부: 데이터 과학을 위한 R

과정의 첫 번째 부분에서는 R을 사용하여 데이터 과학의 세계로 진입하게 됩니다. 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리하고, 데이터를 조작하고, 의미 있는 통찰력을 도출하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정에서는 데이터 과학 프로젝트에서 일반적으로 사용되는 R의 필수 도구를 소개합니다.

2부: 데이터 과학을 위한 Python

과정의 두 번째 부분은 데이터 분석을 위해 Python을 활용하는 데 초점을 맞춥니다. 데이터를 분석하고, 시각화를 만들고, 강력한 머신 러닝 알고리즘을 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 다양한 연습을 통해 Python과 NumPy, Pandas, Matplotlib를 포함한 라이브러리에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

참고: NumPy 학습을 위한 책과 강좌

강좌를 마치면 다음과 같은 성과를 달성할 수 있습니다.

• 데이터 과학 작업을 위한 R 및 Python 숙달
• 유익하고 시각적으로 매력적인 데이터 시각화를 만드는 능력
• 강력한 머신 러닝 알고리즘의 이해 및 실제 적용
• NumPy, Pandas, Matplotlib, Tidyverse와 같은 필수 라이브러리 사용 능력

Google 데이터 분석 전문가 자격증

Coursera에서 제공되는 Google 데이터 분석 전문가 자격증은 데이터 분석 분야에서 전문적인 교육을 제공하도록 설계된 뛰어난 프로그램입니다.

이 자격증 시리즈는 이전 경험에 관계없이 데이터 분석 분야의 초급 직책에 필요한 수요가 높은 기술을 학습자에게 제공하는 8개 강좌로 구성됩니다.

이 자격증 프로그램을 통해 데이터 분석 분야에서 경력을 쌓은 Google 직원으로부터 배울 기회를 얻을 수 있습니다. 커리큘럼은 현장에서 성공하는 데 필요한 기술과 지식을 습득할 수 있도록 잘 구성되어 있습니다.

주당 10시간 미만의 노력으로 6개월 이내에 전체 자격증 과정을 완료할 수 있습니다. 꽤 괜찮은 조건 아닌가요?

이 과정을 마치면 하위 또는 준 데이터 분석가, 데이터베이스 관리자 등 다양한 직무를 수행할 수 있는 준비가 됩니다.

이 프로그램에는 실제 데이터 분석 시나리오를 시뮬레이션하는 180시간 이상의 교육과 수많은 실습 기반 평가가 포함되어 있습니다. 이러한 평가는 직장에서 성공하는 데 필수적인 기술을 개발하는 데 매우 중요합니다.

이 콘텐츠는 대화형으로 구성되어 있으며, 수십 년 동안 데이터 분석 분야에서 일해 온 숙련된 Google 직원이 독점적으로 개발했습니다. 비디오, 평가 및 실습과 같은 다양한 학습 자료를 사용하여 데이터 작업에 필요한 도구와 분석 기술에 익숙해질 수 있습니다.

습득할 수 있는 기술

• 데이터 시각화(DataViz)
• 문제 해결
• 스프레드시트
• 구조적 쿼리 언어(SQL)
• 데이터 수집

데이터 과학자 나노디그리 프로그램

Udacity에서 제공하는 데이터 과학자 나노디그리 프로그램은 데이터 과학자 역할을 수행하는 데 필요한 기술과 지식을 학생들에게 제공하도록 설계된 고급 프로그램입니다.

프로그램을 시작하기 전에 다음 전제 조건을 충족하는 것이 좋습니다.

Python: 함수 작성, 기본 애플리케이션 구축, NumPy 및 Pandas와 같은 일반 라이브러리에 대한 친숙함을 포함하여 Python 프로그래밍에 능숙해야 합니다.

또한, 학생들은 데이터베이스 쿼리, 조인, 집계 및 하위 쿼리 사용을 포함한 SQL 프로그래밍 경험이 있어야 합니다. 터미널과 GitHub를 사용하는 것도 숙지하는 것이 좋습니다.

확률 및 통계: 중심 및 산포 측도를 계산하는 것과 같은 기초 통계에 대한 확실한 이해가 필요합니다. 표본 분포 및 가설 테스트와 같은 추론 통계에 대한 지식도 필요합니다.

데이터 랭글링 및 시각화: 학생들은 데이터베이스, CSV 파일, JSON 파일 등 다양한 유형의 데이터 소스에 접근한 경험이 있어야 합니다. pandas 및 Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 정리하고 변환하는 능력이 중요합니다.

Matplotlib와 같은 도구를 사용한 데이터 시각화 기술에 대한 지식도 중요합니다. 또한, 학생들은 탐색 및 설명 데이터 분석 시각화 방법에 익숙해야 합니다.

프로그램을 완료하는 데 예상되는 시간은 4개월이며, 이 기간 동안 학습자는 업계 전문가가 개발한 실습 프로젝트에 참여하게 됩니다. 이러한 프로젝트를 통해 참가자는 실제 데이터 파이프라인에서 작업하고, 실험을 설계하고, 추천 시스템을 구축하고, 솔루션을 클라우드에 배포할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

이 나노디그리 프로그램은 이미 머신 러닝 경험이 있는 개인에게 특히 적합합니다.

Tableau 2022 A-Z

이 과정은 숙련된 Tableau 사용자가 되기 위해 필요한 기술을 갖추도록 설계되었습니다.

기초부터 시작하여 Tableau 소프트웨어를 탐색하고, 데이터 파일에 연결하고, 워크시트를 내보내는 방법을 배웁니다. 추세를 발견하고 정확한 예측을 생성하기 위해 데이터 추출 및 시계열 분석을 공부합니다.

이 과정을 마치면 숙련된 Tableau 사용자이자 데이터 과학자로서 필요한 기술을 갖추게 됩니다. 데이터에서 정보를 추출하고, 복잡한 질문을 분석하고, 결과를 쉽게 시각화할 수 있습니다.

과학적 데이터로 작업하거나 추세 예측을 통해 비즈니스 이익을 개선하는 것을 목표로 하든, 이 과정을 통해 데이터를 효과적으로 수집, 조사 및 제시할 수 있습니다.

지금 이 과정에 참여하여 Tableau 기술을 한 단계 더 발전시키십시오!

무엇을 배우게 될까요?

• 막대 차트, 지도, 산점도, 트리맵 및 대화형 대시보드 만들기
• Tableau에서 데이터 혼합 작업
• 데이터 요소에 지리적 역할 할당
• 시계열 데이터 작업

데이터 과학을 위한 SQL

Coursera의 이 과정은 데이터 과학 목적으로 데이터를 분석하는 데 관심이 있는 모든 사람에게 훌륭한 출발점이 될 것입니다. SQL에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 기초부터 시작하여 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 데 필요한 기술을 개발하는 데 도움이 되는 고급 개념까지 안내합니다.

처음에는 쿼리를 작성하여 테이블에서 데이터를 검색하는 방법을 포함하여 SQL의 기본 사항을 배우게 됩니다. 이 과정은 점차 복잡한 쿼리를 소개하고 결과를 필터링하고 세분화하는 기술을 알려줍니다. 문자열 및 숫자와 같은 다양한 데이터 유형으로 작업하고, 새 테이블을 만들고 테이블 간에 데이터를 이동하여 데이터를 조작하는 실질적인 경험을 얻을 수 있습니다.

과정 전반에 걸쳐 일반적인 SQL 연산자에 익숙해지고 다양한 소스의 데이터를 결합하는 방법을 발견하게 됩니다. 사례 설명, 데이터 거버넌스 및 프로파일링과 같은 고급 주제도 다루어 데이터 과학 목적을 위한 SQL에 대한 명확한 이해를 제공합니다.

또한 실제 프로그래밍 과제도 포함되어 있습니다. 이러한 과제를 통해 기술을 연습하고 실제 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 또한 데이터 내의 구조, 의미 및 관계를 해석하여 표적 분석을 위해 SQL을 효과적으로 사용할 수 있습니다.

이 과정에는 특정 전제 조건이나 소프트웨어 요구 사항이 필요하지 않습니다. 간단한 텍스트 편집기만 있으면 최종 프로젝트에 유용합니다.

무엇을 배우게 될까요?

• 데이터 하위 집합 선택
• SQLite
• 데이터 필터링 및 정렬
• 문자열 조작

R을 활용한 데이터 과학

이 과정은 데이터 과학 실무를 소개하고 R 프로그래밍 언어의 기초에 익숙해지는 것으로 시작합니다. 데이터 과학을 적용하여 원시 데이터에서 귀중한 정보를 추출하는 방법을 이해하게 됩니다.

탄탄한 기초를 다진 후, 이 과정은 데이터를 변환하고 정리하는 과정을 자세히 설명합니다. 지저분하고 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 기술을 배우게 됩니다. 또한 데이터를 효과적으로 요약하고 통찰력을 얻을 수 있는 설명 통계를 만드는 방법을 배우게 됩니다.

데이터 내의 관계를 밝히고 이러한 관계를 기반으로 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 기술 세트는 숨겨진 패턴을 발견하거나 미래 결과를 예측하려고 할 때 특히 유용합니다.

이미 알고 있듯이 머신 러닝 알고리즘은 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 그리고 이 과정은 이러한 머신 러닝 알고리즘에 대한 입문 지식을 제공합니다. 데이터에서 예측하고 결론을 도출할 수 있는 R을 사용하여 머신 러닝 기술을 적용하는 방법을 배우게 됩니다.

이러한 알고리즘을 이해하면 복잡한 문제를 해결하고 데이터 세트 내에서 중요한 패턴을 발견할 수 있습니다.

마지막으로, 이 과정에서는 R 모델을 프로덕션에 배포하는 방법을 다룹니다. 코드를 패키징하고, 대화형 애플리케이션을 만들고, 통찰력을 다른 사람들과 공유하는 방법을 배우게 됩니다.

이러한 실용적인 지식을 통해 데이터 분석과 실제 구현 사이의 격차를 해소할 수 있습니다. 초보자이든 숙련된 데이터 전문가이든, 이 과정은 데이터 과학 분야에서 뛰어난 능력을 발휘하는 데 필요한 지식과 기술을 제공합니다.

무엇을 배우게 될까요?

• 통계 모델 및 데이터 시각화 생성
• 빅 데이터 처리
• R 언어
• 머신 러닝 알고리즘

결론

데이터 과학은 실용적인 분야이며, 숙달하려면 실제 경험이 필요합니다. 하지만 실제 데이터 세트에 접근하여 작업하는 것은 어려울 수 있습니다. 온라인 또는 Kaggle과 같은 플랫폼에서 제공되는 오픈 소스 데이터 세트를 찾아보십시오.

온라인 대회에 참가하거나 오픈 소스 프로젝트에 기여하거나, 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하여 프로젝트를 만드십시오. 데이터 과학 프로젝트 포트폴리오를 구축하면 귀중한 경험을 제공할 뿐만 아니라 잠재적인 고용주에게 자신의 기술을 보여줄 수도 있습니다.

이 기사가 데이터 과학 학습을 위한 다양한 강좌를 선택하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 이론부터 실제 적용까지 배울 수 있는 최고의 데이터 과학 서적([2023년판])에 대해 알아보는 것도 좋은 선택일 것입니다.