Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “Introduction to Data Science and scikit-learn in Python” 강좌에 대해 리뷰해보려고 합니다. 데이터 사이언스와 머신러닝을 배우고 싶으신 분들에게 이 강좌를 적극 추천드립니다.
이 강좌는 Python과 인공지능의 힘을 활용하여 가설을 만들고 테스트하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다. 단순한 Python 프로그래밍부터 시작하여, 더 깊이 있는 데이터 분석 및 머신러닝 응용으로 나아갑니다.
**강좌 개요**
1. **Python 프로그래밍 기초**: Python과 Jupyter Notebook 사용법에 대한 소개부터 시작해, 변수, 반복문, 함수와 같은 기초적인 코딩 패러다임을 배웁니다. 데이터 구조인 리스트와 딕셔너리도 다루고, 가장 유용한 패키지인 scikit-learn을 소개합니다.
2. **Numpy, Pandas와 Scikit-Learn**: 데이터 사이언스에 가장 중요한 패키지들인 Numpy와 Pandas에 대해 다루며, 두 패키지의 차이와 기본적인 데이터 조작 도구들을 익힙니다.
3. **가설 테스트를 위한 ML**: 본격적으로 가설을 세우고 이를 테스트하는 과정을 배웁니다. 데이터 전처리 단계부터 Scikit-Learn 라이브러리 사용법, 그리고 예측 모델을 임포트하고 사용하는 법까지 자세히 설명합니다.
4. **심장병 예측 프로젝트**: 마지막 프로젝트에서는 환자 데이터를 사용하여 심장병의 존재 여부를 예측하는 모델을 만듭니다. 데이터를 로드하고 새로운 특성을 생성한 후 머신러닝 알고리즘을 적용하게 됩니다.
이 강좌는 실습 중심으로 구성되어 있어 이론을 익히는 동시에 직접 코딩해보는 기회를 제공합니다. 또한, 각 모듈마다 다양한 프로젝트가 있어, 배우는 내용을 즉시 적용해볼 수 있습니다. 이 과정을 수료하면 데이터 사이언스의 기초를 충실히 이해할 수 있을 것입니다.
마케팅, 금융, 심리학 등 다양한 분야에서 데이터 분석의 필요성이 커지고 있는 만큼, 이 강좌는 취업 준비 및 현업에서의 경쟁력을 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.
데이터 사이언스에 입문하고 싶으신 분들은 꼭 이 강좌를 추천드립니다! 여러분의 데이터 분석 여정에 도움이 되길 바랍니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python