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Theory

강의

비즈니스를 위한 데이터 사이언스

기초기술 수준
업데이트됨 2024. 8.
관리자와 비즈니스를 위한 데이터 사이언스를 학습하고, 데이터를 활용해 조직을 강화하는 방법을 익히세요.
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TheoryData Literacy2시간14 동영상51 연습 문제3,350 XP110K+성취 증명서

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강의 설명

데이터 사이언스는 무엇이며, 조직을 어떻게 더 강하게 만들 수 있을까요? 이 강의에서는 데이터 팀에 필요한 역량과, 조직의 요구에 맞게 팀을 구성하는 방법을 배웁니다. 데이터는 어디에나 있습니다! 이 강의는 회사가 활용할 수 있는 데이터 소스와 그 데이터를 저장하는 방법을 이해하도록 도와드립니다. 또한 대시보드와 A/B 테스트를 통해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법도 살펴봅니다. 마지막으로, 클러스터링, 시계열 예측, 자연어 처리(NLP), 딥 러닝, 설명 가능한 AI 등 Machine Learning의 흥미로운 주제들을 다룹니다! 학습 과정 전반에 걸쳐 데이터 사이언스의 다양한 실제 활용 사례를 알아보고, 실습을 통해 개념을 더 깊이 이해하게 될 거예요.

선수 조건

이 강의에는 선수 과목이 없습니다
1

Introduction to Data Science

We'll start the course by defining what data science is. We'll cover the data science workflow, and how data science is applied to real-world business problems. We'll finish the chapter by learning about ways to structure your data team to meet your organization's needs.
챕터 시작
2

Data Collection and Storage

3

Analysis and Visualization

In this chapter, we'll discuss ways to explore and visualize data through dashboards. We'll discuss the elements of a dashboard and how to make a directed request for a dashboard. This chapter will also cover making ad hoc data requests and A/B tests, which are a powerful analytics tool that de-risk decision-making.
챕터 시작
4

Prediction

In this final chapter, we'll discuss the buzziest topic in data science: machine learning! We'll cover supervised and unsupervised machine learning, and clustering. Then, we'll move on to special topics in machine learning, including time series prediction, natural language processing, deep learning, and explainable AI!
챕터 시작
비즈니스를 위한 데이터 사이언스
강의
완료

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