Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applied-data-science-for-data-analysts
안녕하세요, 데이터 과학을 배우고자 하는 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Applied Data Science for Data Analysts’ 과정을 소개하고 리뷰해보려고 합니다. 이 과정은 실제 문제를 해결하면서 데이터 과학 기술을 발전시킬 수 있도록 설계된 프로그램입니다.
### 과정 개요
이 과정은 데이터 과학 프로세스를 깊이 이해하고, 데이터에 대한 탐구를 위해 비지도 학습 기술을 활용하게 됩니다. 또한, 의미 있는 특성을 엔지니어링하고 선택하는 방법을 배우며, 트리 기반 모델을 사용해 복잡한 감독 학습 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 모델 성능을 향상시키기 위한 하이퍼파라미터 튜닝 및 교차 검증 전략도 학습합니다.
### 커리큘럼
과정의 주요 내용은 다음과 같습니다:
– **Welcome to the Course**: 과정에 대한 소개와 진행 계획
– **Applied Unsupervised Learning**: 비지도 학습 기법을 활용한 데이터 탐색
– **Feature Engineering and Selection**: 특성 엔지니어링과 선택 방법
– **Applied Tree-based Models**: 트리 기반 모델을 통한 예측 문제 해결
– **Model Optimization**: 모델 성능 최적화 전략 배우기
### 추천 이유
이 과정은 데이터 사이언스 분야에서 전문성을 갖추고자 하는 모든 데이터 분석가에게 강력히 추천합니다. 실무 중심의 예제와 프로젝트를 통해 실제 문제를 해결하는 경험을 쌓을 수 있기 때문입니다. 또한, 하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증 등 고급 기술들도 아우르고 있어, 학습 후 실제 데이터 과학 프로젝트에 자신감을 갖고 임할 수 있게 될 것입니다.
마지막으로, 이 과정은 ‘Data Science with Databricks’ 시리즈의 마지막 부분으로, 이전 두 과정을 잘 마친 분들에게 완벽하게 연결되는 경험이 될 것입니다.
데이터 과학의 여정을 시작하거나 심화하고자 하는 모든 분들에게 이 과정을 추천합니다! 함께 데이터 과학의 세계에 뛰어들어 봅시다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applied-data-science-for-data-analysts