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코스

데이터 과학 이해하기

기초2시간

코딩 없이 배우는 데이터 과학을 소개합니다.

Python2시간15개 동영상47개 연습 문제2,800 XP860K+수료 확인서

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코스 설명

데이터 과학이란 무엇이며, 왜 이렇게 인기가 높을까요? 그리고 하버드 비즈니스 리뷰에서 데이터 과학자를 '21세기의 가장 섹시한 직업'이라고 칭한 이유는 무엇일까요? 이 비기술적 이강의에서는 코드를 한 줄도 작성하지 않고 빠르게 성장하는 이 흥미로운 분야에 대해 궁금했던 모든 내용을 배울 수 있습니다. 실습 문제를 통해 다양한 데이터 과학자 직무, A/B 테스트, 시계열 분석, 머신 러닝과 같은 핵심 주제와 데이터 과학자가 실제 데이터에서 지식과 인사이트를 도출하는 방법을 학습합니다. 전문 용어에 겁먹지마세요. 지금 바로 학습을 시작하고, 수요가 높은 이 분야에서 역량을 키워보세요. 데이터 과학은 누구에게나 열려 있습니다!영상에는 실시간 전사문이 제공되며, 영상 좌측 하단의 '전사문 보기'를 클릭하면 확인하실 수 있습니다.강의 용어집은 우측 리소스 섹션에서 찾아볼 수 있습니다.CPE 크레딧을 취득하려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 우측 CPE 크레딧 안내를 클릭하면 평가 페이지로 이동할 수 있습니다.

사전 요구 사항

이 코스에는 사전 요구 사항이 없습니다

커리큘럼

코스 개요

1

데이터 과학 입문

먼저 데이터 과학이 무엇인지 정의하는 것부터 시작합니다. 데이터 과학 워크플로와 실제 문제에 데이터 과학이 어떻게 적용되는지 살펴봅니다. 챕터의 마지막 부분에서는 데이터 과학 분야의 다양한 역할에 대해 알아봅니다.
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2

데이터 수집 및 스토리지

데이터 과학 워크플로를 이해했다면 첫 번째 단계인 데이터 수집과 스토리지를 더 깊이 살펴볼 차례입니니다. 활용할 수 있는 다양한 데이터 소스, 데이터의 형태, 수집된 데이터를 저장하는 방법, 데이터 파이프라인으로 이 과정을 자동화하는 방법을 학습합니다.
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3

데이터 준비, 탐색, 시각화

데이터 준비는 매우 중요합니다. 데이터 과학자는 시간의 80%를 데이터 정제와 가공에 사용하고 실제 분석에는 20%만 사용합니다. 이 챕터에서는 데이터의 문제를 진단하고, 결측값과 이상치를 처리하는 방법을 학습합니다. 이어서 데이터를 탐색하고 결과를 전달하는 데 필수적인 도구인 시각화에 대해서도 배웁니다.
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4

실험 및 예측

데이터 과학 이해하기

코스
완료

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