2023년에 수강할 최고의 데이터 과학 과정 10개

흥미진진한 데이터 과학의 세계로 뛰어드는 데 관심이 있으신가요? 더 이상 보지 마세요! 이 역동적인 분야를 탐구하려는 초보자이든 기술을 향상시키려는 숙련된 전문가이든 관계없이 최고의 온라인 과정을 제공합니다.

오늘날의 세계에서 데이터는 단순한 숫자와 숫자의 집합이 아닙니다. 이는 비즈니스 성공을 촉진하는 데 적용할 수 있는 귀중한 리소스입니다.

데이터 과학자에 대한 수요는 회사가 엄청난 양의 데이터를 계속 수집함에 따라 증가할 것입니다. 솔직히 말해서 이렇게 많은 산업에 영향을 미칠 잠재력이 있는 분야의 일부가 되고 싶지 않은 사람이 어디 있겠습니까?

그리고 현재는 흥미롭고 보람 있는 경력을 쌓기 위해 데이터 과학에 대한 지식을 습득하기에 가장 좋은 시기입니다.

Glassdoor에 따르면 미국 데이터 과학자의 평균 기본 급여는 연간 $1,03,973이며 최고 소득자는 연간 $180,000 이상을 벌고 있습니다.

온라인에서 사용할 수 있는 많은 리소스가 있으며 어디서부터 시작해야 할지 알기 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 필요한 기술을 습득하기 위해 구조화되고 잘 구성된 과정을 수강하는 것이 중요합니다.

도전

다음은 개인이 데이터 과학 과정을 수강하는 동안 자주 직면하는 몇 가지 일반적인 문제와 이를 극복하기 위한 전략입니다.

가파른 학습 곡선

데이터 과학은 광범위한 복잡한 개념과 기술을 포함하므로 초보자에게는 압도적일 수 있습니다. 이 문제를 극복하려면 인내와 체계적인 접근이 필요합니다.

기본부터 시작하여 핵심 개념을 철저히 이해하고 점차적으로 이를 기반으로 구축하십시오. 복잡한 주제를 더 작은 주제로 나누고 정기적으로 연습하여 학습을 강화하세요.

수학적 배경

데이터 과학에는 통계, 선형 대수, 미적분학, 확률 이론과 같은 다양한 수학적 개념이 포함됩니다. 강력한 수학적 배경이 없는 개인의 경우 이는 상당한 도전이 될 수 있습니다. 이를 극복하려면 필요한 수학적 개념을 익히는 데 추가 시간을 할애하십시오.

데이터 과학 맥락에서 이러한 개념을 설명하는 온라인 자습서, 교과서 또는 보충 리소스를 찾으십시오. 또한 이러한 개념을 실제 데이터 문제에 적용하는 연습을 하십시오.

프로그래밍 기술

Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어의 숙련도는 데이터 과학에 매우 중요합니다. 구문, 데이터 구조 및 제어 흐름을 포함하여 선택한 프로그래밍 언어의 기본 사항을 배우는 것부터 시작하십시오. 온라인 코딩 플랫폼, 자습서 및 코딩 연습을 활용하여 코드 작성을 연습합니다.

이 기사에서는 귀하를 위해 열심히 노력했으며 온라인에서 사용할 수 있는 최고의 데이터 과학 과정 목록을 정리했습니다.

시작하자!

IBM 데이터 사이언스 전문가 자격증

데이터 과학 또는 기계 학습 분야에서 경력을 쌓는 데 정말로 관심이 있다면 IBM에서 제공하는 이 인증 과정이 완벽한 선택이 될 수 있습니다. 이 과정 프로그램은 데이터 과학 분야에서 성공하는 데 필요한 관련 기술을 개발하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

이 10개 과정 시리즈에는 기계 학습 모델 개발, 소셜 미디어 데이터 검사, 데이터 대시보드 개발과 같이 학생들이 참여할 수 있는 다양한 과제 및 프로젝트가 포함되어 있습니다.

이러한 작업을 통해 학습자는 학습한 기술을 실제 문제에 적용하고 잠재적 고용주에게 선보일 수 있는 작업 포트폴리오를 구축할 수 있는 기회를 제공합니다.

또한 학습자는 학습한 기술의 숙달을 입증하는 Coursera의 전문가 인증서와 IBM의 디지털 배지를 받게 됩니다. 이 프로그램은 ACE® 권장 프로그램입니다. 이는 수료 후 학습자가 최대 12개의 대학 학점을 취득할 수 있음을 의미합니다.

이 인증은 취업 준비가 된 최신 기술을 갖춘 초급 데이터 과학자로서 취업 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 좋은 방법입니다.

당신은 무엇을 배울 것인가?

• 데이터 과학의 기본에는 데이터 분석, 데이터 시각화 및 통계 분석이 포함됩니다.
• Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn 및 ScipPy를 포함한 오픈 소스 도구 및 라이브러리를 사용하는 방법입니다.
• 기계 학습 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축합니다.
• 데이터베이스로 작업하고 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리하는 방법.
• 실제 데이터 세트 및 도구를 사용하여 IBM Cloud의 실습 랩을 통해 학습을 적용합니다.

데이터 과학 분야의 하버드 전문 자격증

edx 플랫폼에서 Harvard University에서 제공하는 전문 인증 과정입니다.

이 프로그램은 ML 알고리즘을 구현하고 실제 사례 연구에 동기를 부여하여 기본 데이터 과학 개념에 대한 심층 지식을 얻도록 도와줌으로써 데이터 과학 기술을 한 단계 끌어올릴 것입니다.

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

이 과정은 단순한 기술 모음 그 이상입니다.

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

또한 Unix/Linux, Git 및 RStudio와 같은 데이터 과학자 실습을 위한 필수 도구에 익숙해질 것입니다.

하지만 그게 다가 아닙니다.

이 과정의 사례 연구는 데이터 분석을 통해 특정 질문에 답함으로써 학습에 영감을 주고 도움을 주기 위해 고안되었습니다. 세계 건강 및 경제 동향, 미국 범죄율 등과 같은 주제를 탐색하게 됩니다.

얻을 수 있는 기술

• 기계 학습 알고리즘
• 힘내와 GitHub
• R 프로그래밍
• 확률 관련 개념

데이터 과학 및 ML용 Python

Udemy 플랫폼에서 가장 인기 있는 과정 중 하나입니다. 전 세계에서 온 Lakhs의 학생들이 이 과정에 등록했으며 이 과정이 데이터 과학 및 머신 러닝 기술을 발전시키는 데 귀중한 리소스임을 알게 되었습니다.

이 과정은 또한 Matplotlib, seaborn 및 Plotly와 같은 라이브러리를 사용하는 고급 데이터 시각화 기술을 다룹니다. 데이터에 생명을 불어넣고 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 멋진 시각화를 만드는 방법을 배웁니다.

그러나 SciKit Learn으로 기계 학습에 뛰어들 때 진정한 흥분이 시작됩니다. Random Forests, Decision Trees 등과 같은 광범위한 기계 학습 알고리즘에 대해 배우게 됩니다.

이 과정은 데이터 과학 및 기계 학습과 관련된 다양한 주제를 다루는 우수한 커리큘럼을 제공합니다. 여기에는 심도 있는 설명과 데모를 제공하는 100개 이상의 고화질 동영상 강의가 포함되어 있습니다. 학습자가 학습한 내용을 연습하고 적용할 수 있도록 각 강의마다 상세한 코드 노트북이 제공됩니다.

당신은 무엇을 배울 것인가?

그래서 당신은 무엇을 기다리고 있습니까? 오늘 이 과정에 등록하고 흥미로운 데이터 과학 경력을 향한 첫 걸음을 내딛으십시오.

데이터 과학 전문화

이 데이터 과학 전문 과정은 Johns Hopkins University에서 제공합니다. 이 전문 분야에는 총 10개의 과정이 있습니다. 학습자가 전체 데이터 과학 파이프라인에 필요한 필수 개념과 도구를 갖추도록 설계되었습니다.

이 전문화 과정의 하이라이트는 실제 데이터를 사용하여 데이터 제품을 구축하여 배운 내용을 적용할 수 있는 Capstone 프로젝트입니다. 이 실습 경험을 통해 자료에 대한 숙련도를 보여주고 자신의 능력을 반영하는 포트폴리오를 만들 수 있습니다.

이 과정은 Johns Hopkins University의 경험 많은 교수진이 개발하고 가르칩니다. 코스 전반에 걸쳐 고품질의 교육과 안내를 기대할 수 있습니다.

과정 과제에서 회귀 분석을 수행하고 회귀 모델을 사용하여 진정한 데이터 과학자가 되는 데 도움이 되는 데이터에 대한 더 깊은 통찰력을 얻어야 합니다.

당신은 무엇을 배울 것인가?

• 기계 학습
• 회귀 분석
• Github
• R 프로그래밍
• 클러스터 분석
• 정규식(REGEX)

R과 Python을 사용한 데이터 사이언스

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 뛰어들 것입니다. 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 중점을 둡니다. 데이터를 분석하고, 시각화를 만들고, 강력한 기계 학습 알고리즘을 적용하는 방법을 배웁니다. 다양한 연습을 통해 Python과 NumPy, Pandas, Matplotlib를 포함한 라이브러리에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

또한 읽기: numpy를 배우기 위한 책과 과정

과정이 끝나면 다음을 달성할 수 있습니다.

• 데이터 과학 작업을 위한 R 및 Python 숙련도.
• 유익하고 시각적으로 매력적인 데이터 시각화를 만드는 능력.
• 강력한 기계 학습 알고리즘의 이해 및 실제 적용.
• NumPy, Pandas, matplotlib 및 tidyverse와 같은 필수 라이브러리 사용 능력.

Google 데이터 분석 전문가 자격증

Coursera에서 제공되는 Google 데이터 분석 전문가 인증서는 데이터 분석 분야에서 전문 교육을 제공하도록 설계된 우수한 프로그램입니다.

이 수료증 시리즈는 이전 경험과 상관없이 데이터 분석 분야의 초급 직책에 필요한 주문형 기술을 학습자에게 제공하는 8개 과정으로 구성됩니다.

이 인증 프로그램을 통해 귀하는 데이터 분석의 강력한 기반을 바탕으로 경력을 쌓은 Google 직원으로부터 배울 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 커리큘럼은 현장에서 성공하는 데 필요한 기술과 지식을 습득할 수 있도록 잘 구성되어 있습니다.

주당 10시간 미만의 노력으로 6개월 이내에 전체 인증 과정을 완료할 수 있습니다. 좋은 것 같죠?

이 과정을 마치면 하급 또는 준회원 데이터 분석가, 데이터베이스 관리자 등 다양한 직무 역할을 수행할 준비가 됩니다.

이 프로그램에는 실제 데이터 분석 시나리오를 시뮬레이션하는 180시간 이상의 교육과 수많은 실습 기반 평가가 포함됩니다. 이러한 평가는 직장에서의 성공에 필수적인 기술을 개발하는 데 중요합니다.

이 콘텐츠는 대화형이며 수십 년 동안 데이터 분석 분야에서 일한 숙련된 Google 직원이 독점적으로 개발했습니다. 비디오, 평가 및 실습과 같은 다양한 학습 자료를 사용하여 데이터 작업에 필요한 도구 및 분석 기술에 익숙해집니다.

얻을 수 있는 기술

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

데이터 과학자 나노디그리 프로그램

Udacity에서 제공하는 데이터 과학자 Nanodegree 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 깃허브를 사용하는 편의성도 장점이다.

확률과 통계: 중심과 산포의 척도를 계산하는 것과 같은 기술 통계에 대한 확실한 이해가 필요합니다. 샘플링 분포 및 가설 테스트와 같은 추론 통계에 대한 지식도 필요합니다.

데이터 랭글링 및 시각화: 학생들은 데이터베이스, CSV 파일 및 JSON 파일과 같은 다양한 유형의 데이터 소스에 액세스한 경험이 있어야 합니다. pandas 및 Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 정리 및 변환에 대한 숙련도가 중요합니다.

Matplotlib와 같은 도구를 사용하는 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 갖게 됩니다.

이 Nanodegree 프로그램은 이미 기계 학습 경험이 있는 개인에게 특히 적합합니다.

태블로 2022 AZ

이 과정은 능숙한 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 능숙한 Tableau 사용자 및 데이터 과학자의 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 하는 경우 이 과정을 통해 데이터를 효과적으로 수집, 조사 및 제시할 수 있습니다.

지금 이 과정에 참여하여 Tableau 기술을 새로운 차원으로 끌어올리십시오!

무엇을 배울 것인가?

• Barcharts, Maps, Scatterplots, Treemaps 및 대화형 대시보드를 만듭니다.
• Tableau에서 데이터 혼합 작업
• 데이터 요소에 지리적 역할 할당
• 시계열 데이터 작업

데이터 과학용 SQL

Coursera의 이 과정은 데이터 과학 목적으로 데이터를 분석하는 데 관심이 있는 모든 사람에게 좋은 출발점입니다. SQL에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 기초부터 데이터에서 귀중한 인사이트를 추출하는 데 필요한 기술을 개발하는 데 도움이 되는 고급 개념으로 안내합니다.

처음에는 쿼리를 작성하여 테이블에서 데이터를 검색하는 방법을 포함하여 SQL의 기본 사항을 배웁니다. 이 과정은 점점 더 복잡한 쿼리를 소개하고 결과를 필터링하고 구체화하는 기술을 알려줍니다. 문자열 및 숫자와 같은 다양한 데이터 유형으로 작업하고 새 테이블을 만들고 테이블 간에 데이터를 이동하여 데이터를 조작하는 실제 경험을 얻습니다.

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 포함됩니다. 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 편집기가 있으면 최종 프로젝트에 유용합니다.

당신은 무엇을 배울 것인가?

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

R을 사용한 데이터 사이언스

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

탄탄한 기초가 마련되면 이 과정은 데이터를 변환하고 정리하는 프로세스에 대해 자세히 설명합니다. 지저분하고 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 기술을 배우게 됩니다. 또한 데이터를 효과적으로 요약하고 통찰력을 얻을 수 있는 설명 통계를 만드는 방법을 알아봅니다.

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

이미 알고 있듯이 기계 학습 알고리즘은 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 그리고 이 과정은 이 ML 알고리즘에 대한 소개를 제공합니다. 데이터에서 예측하고 결론을 도출할 수 있는 R을 사용하여 기계 학습 기술을 적용하는 방법을 알아봅니다.

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 사람과 공유하는 방법을 배우게 됩니다.

이 실용적인 지식을 통해 데이터 분석과 실제 구현 간의 격차를 해소할 수 있습니다. 초보자이든 숙련된 데이터 전문가이든 관계없이 이 과정은 데이터 과학 분야에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 필요한 지식과 기술을 제공합니다.

당신은 무엇을 배울 것인가?

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

결론

데이터 과학은 실용적인 분야이며 숙달하려면 실제 경험이 필요합니다. 그러나 실제 데이터 세트에 액세스하고 작업하는 것은 어려울 수 있습니다. 온라인 또는 Kaggle과 같은 플랫폼을 통해 사용할 수 있는 오픈 소스 데이터 세트를 찾으십시오.

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 기술을 보여줄 수도 있습니다.

이 기사가 데이터 과학 학습을 위한 다양한 과정을 학습하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 이론에서 실제 적용까지 배울 수 있는 최고의 데이터 과학 서적에 대해 배우는 데 관심이 있을 수도 있습니다. [2023 Edition].