데이터에 매료되었습니다. 당신은 숫자로 패턴을 찾고, 미래의 결과를 예측하고, 그 지식을 사용하여 회사 목표를 달성하는 것을 좋아합니다.
문제는 데이터 과학의 초보자입니다. 당신은 그 용어가 주위에 던져 졌다고 들었을 수도 있고, 현장에서 일하는 친구가있을 수도 있습니다. 또한 현재로서는 매우 수요가 많으며 데이터 과학 역할에 관심이없는 경우에도 주머니에 (그리고 이력서에) 가치가있는 데이터 과학 기술이 있다는 것을 알고 있습니다.
온라인 수업은 Python 또는 SQL과 같은 기술 기술에서 기본 데이터 분석 및 기계 학습에 이르기까지 좋은 내용을 신속하게 (그리고 자신의 시간에) 배울 수있는 좋은 방법입니다. 즉, 실제 거래를 위해 투자해야 할 수도 있습니다.
아래에서는 심각한 심층 다이빙을 원하든 간단한 개요를 원하든 데이터 과학 영역에서 취할 수있는 가장 높고 인기있는 무료, 짧고 포괄적 인 코스를 간략하게 설명했습니다.
용어에 대한 간단한 개요 : 데이터 과학을 연구 할 때“기계 학습”이라는 용어를 많이 듣고 볼 수 있습니다. 두 가지가 밀접하게 얽혀 있지만 모든 데이터 과학 (또는 데이터 과학 역할)이 기계 학습으로 구성되는 것은 아닙니다. 경우에 따라, 특히 예측할 때 데이터를 시각화하거나 가져 오는 등의 작업에 필요하지 않은 경우에 사용할 수 있습니다.
다른 참고 사항 : 일반적으로 SQL을 아는 것은 모든 데이터 과학 초보자에게 필수적입니다. 그러나 파이썬으로 시작하면 다른 언어로 쉽게 전환 할 수 있습니다.
(이 분야에 대해 더 배우고 싶습니까? 왜 데이터 과학자가 수요가 많은지, 그리고 데이터 과학자로서 성공하기 위해 무엇이 필요한지 읽어보십시오.)
무료 수업을 통한 데이터 과학 학습
무료는 항상 좋습니다! 물론, 가장 좋은 것들은 아무것도 얻지 못합니다. 이러한 과정은 훌륭한 기반이 될 것입니다. 그러나 데이터 과학 분야의 경력에 대해 진지한 경우 더 광범위한 수업에 돈을 투자하고 싶을 것입니다.
1. 파이썬 배우고 SQL 배우기
너무 깊이 들어가기 전에 파이썬이나 SQL (데이터 과학에서 광범위하게 사용되는 두 가지 중요한 언어)에 대한 일반적인 개요를 원하십니까? Codecademy의 무료 과정은 기본 학습을 무료로 시작할 수있는 좋은 방법입니다.
비용 : 무료!
길이 : 25 시간 (Python) / 7 시간 (SQL)
2. Python, Udemy를 사용한 데이터 과학 소개
맨 처음부터 시작하려는 경우 이것이 좋은 시작점입니다. 이 수업은 데이터 과학 및 머신 러닝이 무엇인지, 데이터 과학의 직업이 일상적으로 어떤지, 파이썬이 그 그림에 어떻게 적합한 지 등 알아야 할 일반 정보를 다룹니다.
비용 : 무료!
길이 : 12 개 강의 (2 시간 30 분)
짧은 수업을 통한 데이터 과학 학습
컴퓨터 앞에서 너무 많은 시간을 보내고 싶지 않으며, 아직 데이터 과학에 대해 너무 심각하지는 않지만 기본 사항을 이해하고 싶을 것입니다. 시간이 덜 소요되는 이러한 옵션을 더 이상 보지 마십시오!
3. 초보자를위한 선형 대수 : 훌륭한 인재를위한 문호 개방
그렇습니다. 선형 대수학은 실제로 데이터 과학에서 매우 중요합니다. 학교로 돌아가고 싶지 않다면이 과정은 하루나 이틀 만에 트릭을 수행해야합니다.
비용 : 한 달에 15 달러
길이 : 44 개 비디오 (6 시간 51 분)
4. Udemy, 데이터 과학 머신 러닝 소개
약간의 가파른 가격으로 AI, 머신 러닝, 컴퓨터 과학 및 모두가 어떻게 결합되는지와 같은 주제를 다루는 단 3 시간 만에 상당히 포괄적 인 초급 과정을 이수 할 수 있습니다.
비용 : $ 150
길이 : 41 개 강의 (3 시간)
포괄적 인 수업을 통해 데이터 과학을 배우십시오
데이터 과학 역할을 위해 경력을 바꾸거나 이력서를 강화하려고 할 수도 있습니다. 어느 쪽이든, 당신은이 클래스 중 하나를 사용하여 전체 게임을 얻을 수 있습니다.
5. 머신 러닝, Coursera
Muse (일명 자체 데이터 과학 팀)의 전문가에 따르면, 이는 포괄적 인 형식으로 데이터 과학에 대해 배우기위한 완벽한 출발점입니다. Coursera의 공동 창립자 (실제로)가 강의하는이 과정은 기계 학습, 그 기능, 작동 방식 및 데이터 과학 작업에 적용 할 수있는 방법을 심층적으로 다룹니다.
비용 : 무료 감사 / 인증서 $ 79
길이 : 11 주 동안 주 7 시간
6. 데이터 과학 경로, 코드 아카데미
Codecademy의 경로는 여러 가지 이유로 대단합니다. 하나는 구조화 된 방식으로 특정 분야에 깊이 들어가서 필요한 모든 도구를 제공합니다. 둘째, 실제 상황과 실습 프로젝트에 배운 모든 내용을 적용 할 수 있도록 매우 실용적입니다. 또한 이들은 자신의 지식을 알고있는 실제 엔지니어 (이 경우 실제 데이터 과학자)가 개발합니다.
비용 : 한 달에 $ 19.99
길이 : 자기 진도
7. 데이터 과학 전공, Coursera
기계 학습 클래스와 유사하지만 더 긴 형식으로, 이 전문화 영역은 전체 영역을 포함합니다. 또한 데이터 분석뿐만 아니라 추론 및 올바른 질문과 같은 데이터 과학자가되기 위해 필요한 소프트 기술에 중점을 둡니다.
비용 : 한 달에 $ 49
기간 : 3-6 개월 동안 10 코스
8. 데이터 과학, Udacity 프로그래밍
Python, SQL 및 Github를 포함한 모든 기술 기본 사항을 다루는 것 외에도 Udacity의 "nanodegree 프로그램"을 통해 전문가 및 다른 학생들과 협력하여 올바른 길을 가고 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.
비용 : 한 달에 $ 50
길이 : 3 개월 동안 주당 10 시간
