Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-with-r-capstone-project
최근에 IBM의 ‘데이터 과학 with R – 캡스톤 프로젝트’ 과정을 수강하고 긍정적인 경험을 하였습니다. 이 과정은 내가 이전에 배운 데이터 과학 기술과 개념을 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 귀중한 기회를 제공합니다. 과정은 6개의 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈에서 구체적인 데이터 과학 기술을 배우고 실습하게 됩니다.
모듈 1: 캡스톤 개요 및 데이터 수집에서는 프로젝트의 배경과 목표를 이해하고 대량의 데이터를 수집하는 방법을 배웁니다. 이 단계는 프로젝트 계획에 필수적입니다.
모듈 2: 데이터 정리는 수집한 데이터를 정리하고 구조화하는 과정을 다룹니다. 데이터 정리는 데이터 분석의 기초이며, 이 과정을 통해 매우 유용한 기술을 배우게 됩니다.
모듈 3: SQL, Tidyverse & ggplot2를 이용한 탐색적 데이터 분석에서는 EDA 기법을 깊이 다룹니다. 데이터를 시각화하고 통찰을 얻는 과정에서 실제 데이터를 활용하게 됩니다. 실습을 통해 기술을 연마하는 것은 정말 기쁜 경험입니다.
모듈 4: 예측 분석에서는 모델링 과정을 통해 미래의 트렌드를 예측하는 방법을 배웁니다. 이 단계는 데이터 과학에서 가장 흥미로운 부분 중 하나입니다.
모듈 5: R Shiny 대시보드 앱 구축에서는 실시간 데이터 시각화 도구인 대시보드를 만들어, 자신의 결과를 효과적으로 표현하는 방법을 배웁니다.
모듈 6: 데이터 기반 인사이트 발표는 프로젝트의 결론을 내리고 데이터에서 얻은 인사이트를 발표하는 데 집중합니다. 분석한 내용을 명확히 전달하는 기술은 데이터 과학자에게 필수적입니다.
이 과정을 통해 데이터 과학자로서의 역량을 크게 향상시킬 수 있었고, 실제 기업 환경에서도 유용한 기술들을 익힐 수 있었습니다. 데이터 과학에 대한 관심이 있는 모든 분께 강력히 추천합니다! 이 과정은 실무 경험을 쌓고 싶거나 진로를 변경하고자 하는 분들에게 정말 적합합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-with-r-capstone-project