Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/open-source-tools-for-data-science
데이터 과학 도구 과정 소개
‘Tools for Data Science’ 과정은 데이터 과학에서 성공하기 위해 데이터 과학 전문가들이 사용하는 다양한 도구를 익히는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 과정은 데이터 과학에서 널리 사용되는 도구들 및 사용하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
과정 개요
이 과정은 데이터 과학자의 도구 키트를 소개합니다. 여기에는 라이브러리, 데이터 세트, 머신 러닝 모델, 커널, 오픈 소스 도구, 상업 도구, 빅 데이터 및 클라우드 기반 도구가 포함됩니다. 사용자들은 Jupyter Notebook, JupyterLab, RStudio 등 데이터를 처리하는 데 필요한 다양한 도구를 다루게 됩니다.
주요 모듈
각 모듈에서는 데이터 과학에서 필요한 다양한 도구와 언어들을 배울 수 있습니다:
- 데이터 과학 도구 개요: 데이터 과학에서 사용되는 도구의 유형 및 범주에 대해 배우고, 오픈 소스 및 클라우드 기반 도구에 대해 이해합니다.
- 데이터 과학 언어: Python, R, SQL 등 여러 언어의 장단점을 알아보고 가장 적합한 언어 선택 기준을 설명합니다.
- 패키지, API, 데이터 세트 및 모델: 다양한 라이브러리를 배우고 API와 머신 러닝 모델 활용 방법을 익힙니다.
- Jupyter Notebook과 JupyterLab: Jupyter Notebook의 기본 구조와 기능을 이해하고 클라우드 기반 Jupyter 환경에 대해 배웁니다.
- RStudio & GitHub: R의 통계 프로그래밍 언어에 대한 소개 및 Git과 GitHub 사용법을 배우며 실제 프로젝트를 진행합니다.
- Jupyter Notebook 생성 및 공유: 최종 프로젝트를 통해 배운 기술을 적용하고 평가합니다.
- [선택 사항] IBM Watson Studio: IBM Watson Studio의 기능을 배우고 실제 프로젝트를 수행하여 연동하는 방법을 익힙니다.
추천 이유
이 과정은 데이터 과학에 대한 기초 지식을 쌓고 싶은 사람들에게 특히 유익합니다. 단계별 접근 방식으로 설계되어 있어 초기 사용자도 쉽게 따라 할 수 있으며, 실제 환경에서 사용할 수 있는 실용적인 기술을 익힐 수 있습니다. 또한, 다양한 도구와 언어를 소개하여 데이터 과학 분야에서의 진로 선택에 도움이 될 것입니다.
결론: 데이터 과학 도구 과정은 데이터 과학의 세계에 첫 발을 내딛고 싶으신 모든 분께 추천합니다. 이 과정을 통해 필요한 도구와 기술을 확실히 익힐 수 있습니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/open-source-tools-for-data-science