Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ds
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘확장 가능한 데이터 과학의 기초 (Fundamentals of Scalable Data Science)’ 강좌에 대해 리뷰하고 추천해드리려고 합니다. 이 과정은 대규모 데이터 처리의 표준으로 자리 잡은 Apache Spark에 대한 기초를 배우는 데 중점을 두고 있습니다.
이 과정은 IBM의 고급 데이터 과학 전문화 과정의 첫 번째 강좌로, 매우 중요한 데이터 과학 플랫폼을 배우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 메모리와 CPU 제약이 고급 기계 학습 모델을 구축하는 데 가장 큰 제한 요소라는 점을 감안할 때, 이러한 강좌는 데이터 과학자에게 필수적이라고 할 수 있습니다.
강좌에서는 파이썬과 파이스파크(pyspark)를 사용하여 Apache Spark의 기본 개념을 설명합니다. 강좌의 내용은 다음과 같습니다:
- 코스 소개 및 평가 환경
- 빅데이터 솔루션을 지원하는 도구
- Apache Spark에서의 통계학적 수학 확장
- 빅데이터의 데이터 시각화
강좌를 들으면서 느낀 가장 큰 장점은 실습 위주의 수업 구조입니다. 이론적인 내용은 물론이고, 실제 데이터를 다루는 과제가 있어 실무 능력을 키울 수 있습니다. 또한, Spark의 다양한 기능을 배울 수 있어 데이터 처리 및 분석 능력이 한층 향상되었습니다.
마지막으로, 이 과정은 특히 데이터 과학에 관심 있는 분들, 빅데이터를 다루는 직업에 종사하시는 분들께 적극 추천드립니다. 초급 이상의 데이터 분석 경험이 있으신 분이라면 더욱 유익하게 수업을 들을 수 있을 것입니다.
Coursera에서 ‘확장 가능한 데이터 과학의 기초’ 강좌를 통해 데이터 과학의 새로운 지평을 열어보세요!
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