실용적인 데이터 과학: 데이터 정리에서 분석까지

데이터 과학은 교과서에서 보이는 것만큼 깨끗한 것은 드물다. 실제 데이터는 혼란스럽고 일관성이 없으며 놀라운 사실들로 가득합니다. 이 과정은 원시 정보를 가치 있는 비즈니스 인사이트로 전환하는 데 필요한 실용적인 기술에 초점을 맞추어 학생들이 실제 분야의 도전 과제에 대비할 수 있도록 준비시킵니다. 데이터 과학의 전 과정을 통해 데이터 이상을 처리하고, 강력한 모델을 구축하고, 결과를 명확하게 제시하는 방법을 배우게 됩니다. 자세한 설명을 읽고, 서면 시나리오를 통해 연습함으로써 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 분석적 사고방식을 개발하게 됩니다. 무엇을 배울 것인가: - 데이터 과학 워크플로우의 핵심 용어와 기본 원칙을 이해합니다. - 일반적인 데이터 불규칙성을 식별하고 수정하여 복잡한 데이터 세트를 정리하고 준비합니다. - 데이터 마이닝 및 탐색적 분석을 수행하여 중요한 동향 및 패턴을 식별합니다. - 통계 기법과 전문 도구를 사용하여 예측 모델을 구축하고 평가합니다. - Tableau에서 강력한 시각화를 만들어 데이터로 흥미로운 이야기를 전달합니다. - 효율적인 데이터 쿼리를 위해 SQL을 적용하고 최신 AI 지원 분석 패턴을 탐색합니다. - 최대의 영향력을 위해 비 기술적 인 청중에게 기술적 발견을 제시하는 연습. 이 과정은 데이터 준비, 모델링, 시각화를 위한 직접적인 기술로 이동하기 전에 필수 정의와 데이터 과학 마인드셋으로 시작합니다. SQL, SSIS, Gretl을 사용하는 작업을 포함하여 데이터 과학자의 일상적인 작업을 반영하는 실제 사례를 공부할 것입니다. 이 교육 과정은 데이터 과학, 수학, 프로그래밍에 대한 경험이 전혀 없는 초보자를 위해 설계되었으며, 모든 개념은 명확한 서면 지침을 통해 설명됩니다. 오늘 데이터 과학의 기초를 구축하십시오.