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데이터 과학은 방대한 양의 구조화 및 비 구조화 데이터에서 도출 된 중요한 정보를 식별하는 복잡한 원칙입니다. 아마도이 지식 분야에서 가장 어려운 부분은이 모든 데이터를 이해하는 방법을 배우고이 엄청난 양의 흩어진 정보를 의미 있고 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 것입니다. 유능한 데이터 분석가는 조직이 효과적인 전략을 수립하고 새로운 기회를 찾고 마케팅 노력을 강화할 수있는 패턴을 파악하는 방법을 알고 있습니다.
데이터 과학 분야의 직업은 가장 보수가 많은 직업 중 하나이며, 데이터 과학자는 항상 대기업조차도 추구합니다. 자신에게 데이터 과학을 가르치는 것이 실제로 가능합니까? 기본적인 IT 기술에서 마스터 분석가가 될 수 있습니까? 정답은 올바른 코스를 선택하고 실사를받는 경우에 가능합니다. 여기서 우리는 당신이 집에서 편안하게 배울 수있는 자발적인 데이터 과학자가되기 위해 배워야 할 가장 중요한 데이터 과학 개념을 모아 놓을 것입니다. Coursera를 통해이 모든 코스를 각각 $ 100 미만으로 수강 할 수 있습니다. 데이터 과학자의 역할에 대한 자세한 내용은 직무 역할 : 데이터 과학자를 참조하십시오.
데이터 과학 이해
평범하고 단순하며 가장 먼저해야합니다. 데이터 과학이 무엇인지 이해하지 않으면 데이터 과학자가 될 수 없으며, 이 분야에 대한 개요를 제공하는 입문 과정이 가장 먼저 수행해야합니다. 핵심 개념에는 비즈니스에 데이터 과학이 중요한 이유와 방법 및 적용 방법이 포함됩니다. 회귀 분석이 무엇인지, 데이터 세트 마이닝 프로세스가 어떻게 작동하는지, 그리고이 분야를 습득하기 위해 매일 사용할 도구 및 알고리즘을 이해할 수 있어야합니다.
