Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-python-intro
최근 Coursera에서 제공하는 ‘Introduction to Linear Algebra and Python’ 과정을 수강했습니다. 이 과정은 기초적인 데이터 과학 개념을 배우고 실제 문제에 적용할 수 있도록 설계된 초기 과정입니다. 데이터 과학 경력을 고려하고 있는 학생이거나, 비즈니스 전문가로서 데이터 과학 원리를 업무에 적용하고자 하는 분들, 혹은 단순히 데이터 과학과 수학이 제공하는 강력한 도구에 매료된 평생 학습자라면 이 과정이 적합합니다.
### 과정 개요
1. **행렬과 선형대수의 기초**: 첫 번째 모듈에서는 선형대수의 기본 개념을 설명하고, 파이썬을 사용하여 다양한 데이터를 모델링하는 방법을 배웁니다.
2. **파이썬에서 선형대수 개념 사용하기**: 두 번째 모듈에서는 선형대수를 사용하여 데이터 과학 문제를 해결하는 방법을 배우며, 파이썬을 사용해 대량의 데이터셋에 대한 행렬 대수를 수행합니다.
3. **벡터 방정식 및 선형 방정식의 시스템**: 세 번째 모듈에서는 벡터 방정식을 정의하고 이를 통해 데이터를 모델링하는 방법을 배웁니다.
4. **벡터 방정식의 실제 응용**: 마지막 모듈에서는 이전 모듈에서 배운 내용을 실제 예제에 적용하여 벡터 방정식을 사용해 데이터 집합을 연구하고 동료 리뷰를 통해 학습합니다.
이 과정은 다양한 데이터 과학 도구와 소프트웨어를 사용하는 방법을 배우고, 모델링 데이터와 행렬 대수의 기초를 다질 수 있는 훌륭한 기회가 됩니다. 특히 Jupyter Notebook, Git Bash, 그리고 NumPy와 SymPy와 같은 도구를 다루는 데 유용합니다.
### 추천 포인트
– **쉬운 접근성**: 이 과정은 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.
– **실습 중심의 학습**: 실제 데이터와 관련된 문제를 다루며 이론뿐만 아니라 실습을 통해 학습할 수 있습니다.
– **커뮤니티와의 상호작용**: 동료 학생들과의 피어 리뷰를 통해 더 많은 학습 기회를 얻을 수 있습니다.
이 과정을 통해 데이터 과학의 기초를 다지고 싶다면, ‘Introduction to Linear Algebra and Python’은 분명히 추천할 만한 과정입니다. 데이터 과학의 세계로 첫 발을 내디디는 데 최적의 시작점이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-python-intro