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준데이터 과학자 파이썬에서
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준데이터 과학자 파이썬에서
실전 데이터 사이언스를 위한 파이썬 마스터하기
데이터 전문가에게 가장 인기 있는 프로그래밍 언어인 파이썬을 마스터하여 데이터 사이언스 커리어를 시작하세요. 이 트랙에서는 파이썬을 활용하여 데이터를 가져오고, 정리하고, 조작하고, 시각화하는 방법을 배울 수 있습니다. 이는 모든 데이터 과학자나 연구자가 갖추어야 할 필수 기술입니다.파이썬 최고의 라이브러리로 실전 경험을 쌓아보세요
대화형 연습과 실제 프로젝트를 통해 데이터 과학에 가장 강력한 Python 라이브러리를 실용적으로 경험하게 될 것입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:- 데이터 조작을 위한 판다스
- 데이터 시각화를 위한 Matplotlib 및 Seaborn
- 머신 러닝을 위한 scikit-learn
- 통계 분석을 위한 statsmodels
파이썬 기초부터 고급 데이터 과학 기법까지의 발전 과정
파이썬 기초부터 시작하여, 탐색적 데이터 분석, 통계적 가설 검정, 머신러닝을 활용한 예측 모델링과 같은 고급 주제로 빠르게 나아갈 수 있습니다. 꼼꼼하게 설계된 커리큘럼은 코딩 경험이 전혀 없더라도 원활한 학습 과정을 보장합니다.준데이터과학자 자격증 준비하기
이 트랙은 Python을 활용한 준데이터과학자(Associate Data Scientist) 자격증 취득을 위한 포괄적인 준비 과정을 제공합니다. 과정과 프로젝트를 완료함으로써, 인증 시험에 포함된 핵심 개념과 기술을 숙달하게 될 것입니다. 이 업계에서 인정받는 자격증을 취득하면 여러분의 역량을 입증하고 취업 시장에서 두각을 나타내는 데 도움이 될 것입니다.자신감 있게 데이터 사이언스 커리어를 시작하세요
데이터 과학자가 되려는 목표를 가지고 있든, 데이터 분석 역량을 강화하려는 것이든, 조직 내에서 데이터 기반 의사 결정을 주도하려는 것이든, 이 트랙은 성공에 필요한 도구와 지식을 제공해 드립니다. 수강을 마치면, 파이썬으로 실제 문제를 해결하는 능력을 보여주는 강력한 프로젝트 포트폴리오를 갖게 될 것입니다.이 트랙으로 데이터 사이언스 커리어를 시작하는 수천 명의 학습자들과 함께하세요. 지금 등록하고 파이썬으로 자신감 넘치는 공인 데이터 과학자가 되는 여정을 시작하세요!필수 조건
이 과정에는 사전 요구 사항이 없습니다.Course
단 4시간 만에 파이썬으로 데이터 분석의 기초를 마스터하세요. 이 온라인 강좌는 Python 인터페이스를 소개하고 인기 있는 패키지들을 살펴볼 것입니다.
Course
Level up your data science skills by creating visualizations using Matplotlib and manipulating DataFrames with pandas.
Project
Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.
Course
pandas를 사용하여 데이터를 가져오고 정리하는 방법, 통계를 계산하는 방법, 시각화를 만드는 방법을 배워보세요.
Project
Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!
Course
pandas를 사용하여 여러 테이블의 데이터를 조인(결합)하여 결합하는 방법을 배우세요.
Course
통계 기술을 향상시키고 Python을 사용하여 데이터를 수집, 분석하고 정확한 결론을 도출하는 방법을 배우세요.
Course
Matplotlib을 사용하여 데이터 시각화를 생성, 맞춤 설정 및 공유하는 방법을 알아보세요.
Course
Seaborn 라이브러리를 사용하여 Python으로 유익하고 매력적인 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.
Project
Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?
Course
파이썬에서 함수를 직접 작성하는 기술과 스코핑, 오류 처리 같은 핵심 개념을 익혀보세요.
Course
이터레이터와 리스트 이해에 대해 학습하여 현대적인 데이터 사이언스 기술을 계속해서 쌓아 나가세요.
Skill Assessment
Course
Python을 활용한 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터를 탐색하고 시각화하며 통찰력을 추출하는 방법을 배워보세요.
Project
Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.
Course
pandas와 seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 알아보세요.
Project
Apply your knowledge of data types and categorical data to prepare a big dataset for modeling!
Course
스프레드시트 보는 걸 좋아하는 사람은 아무도 없어요! 데이터에 생명을 불어넣으세요. 프레젠테이션 능력을 향상시키고 기술적 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 방법을 배우세요.
Course
다양한 소스(예: Excel, SQL, SAS 및 웹)에서 Python으로 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.
Course
더러운 데이터를 진단하고 처리하는 방법을 배우고, 원시 데이터를 정확한 통찰력으로 전환하는 데 필요한 기술을 개발하세요!
Project
Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.
Course
Python에서 날짜와 시간을 다루는 방법을 알아보세요.
Skill Assessment
Course
유지보수 가능하고 재사용 가능한 복잡한 함수를 작성하는 모범 사례를 익히고, 이를 위한 훌륭한 문서화를 작성하는 방법을 배우십시오.
Skill Assessment
Course
Python의 statsmodels를 활용하여 회귀 분석을 구현, 분석 및 해석함으로써 주택 가격과 광고 클릭률을 예측합니다.
Project
Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!
Course
제한된 데이터로부터 결론을 도출하는 방법을 파이썬과 통계를 활용하여 배우세요. 이 과정은 무작위 표본 추출부터 계층화 표본 추출 및 군집 표본 추출에 이르기까지 모든 내용을 다룹니다.
Course
Python에서 t-검정, 비율 검정, 카이제곱 검정과 같은 일반적인 가설 검정을 언제 어떻게 사용하는지 알아보세요.
Course
실험 설계를 구현하고 견고한 통계 분석을 수행하여 정확하고 타당한 결론을 도출하세요!
Project
Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!
Course
파이썬의 scikit-learn으로 머신러닝 기술을 키워보세요. 이 대화형 강좌에서 실제 데이터셋을 활용하여 강력한 예측을 수행하는 방법을 배워보세요!
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
scikit-learn과 scipy를 사용하여 라벨이 없는 데이터셋을 클러스터링, 변환, 시각화하고 인사이트를 추출하는 방법을 배워보세요.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
이 강좌에서는 scikit-learn을 사용하여 회귀 및 분류를 위한 트리 기반 모델과 앙상블을 활용하는 방법을 배웁니다.
Project
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.