상위 7개 무료 데이터 과학 온라인 과정 [초보자 및 경험자 대상]

데이터 과학 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. IBM은 최근 향후 몇 년 동안 고용된 데이터 과학자의 수가 28% 증가 할 것으로 예측했습니다. 오늘날의 데이터 중심 세계에서 모든 조직은 귀중한 통찰력을 얻기 위해 데이터 수집 경쟁에 참여하고 있습니다.

이러한 통찰력은 관련 솔루션을 구축하고, 표적 마케팅 전략을 설계하고, 데이터 지향적인 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되기 때문에 기업의 기본입니다.

데이터 과학은 번창하는 분야 외에도 컴퓨터 과학에서 경제학, 통계학, 인지 과학에 이르기까지 다양한 배경을 가진 학생들을 환영합니다. 따라서 데이터 과학 배경이 아니더라도 소외감을 느낄 필요가 없습니다. 몇 가지 과정, 인증 및 데이터 과학 프로젝트를 통해 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 필요한 모든 것을 빠르게 습득할 수 있습니다.

다행스럽게도 다양한 무료 온라인 데이터 과학 과정과 자습서가 있어 기초를 바로잡을 뿐만 아니라 새로운 기술 작업에 대한 실습 경험을 얻을 수 있습니다.

무료 데이터 과학 과정을 추구하는 이유는 무엇입니까?

앞서 언급했듯이 전 세계의 고용주들은 이제 정보 추출을 위해 많은 양의 데이터를 처리하는 데 능숙한 후보자를 고용하는 것이 중요하다는 사실을 인식하고 있습니다. 현대의 과제에는 혁신적인 솔루션이 필요하므로 전문가가 데이터 과학 및 데이터 분석과 같은 최신 산업 기술을 습득하는 것이 중요합니다.

오늘날 데이터 정리, 준비, 분석과 같은 일상적이고 반복적인 작업을 처리하는 다양한 자동화 도구와 기술을 통해 데이터 과학의 많은 요소에 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 따라서 사람들은 코딩이나 알고리즘으로 손을 더럽힐 필요 없이 데이터 기반 작업(예: 예측 모델링)을 수행할 수 있습니다. 그러나 이것은 사물에 대한 매우 기계적인 접근 방식입니다.

이러한 자동화 도구의 이면에 있는 기본 사항을 명확히 이해하고 있다면 이러한 도구를 보다 생산적으로 사용할 수 있는 훨씬 더 나은 위치에 있게 될 것입니다. 이러한 도구의 내부 작동 방식을 파악하면 이러한 도구에 대한 다른 관점을 개발할 수 있습니다. 또한 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 보다 최적화된 기술을 만들 수도 있습니다.

이러한 이유로 데이터 과학 무료 온라인 과정에 등록하는 것이 좋습니다. 온라인 과정을 수강하면 집에서 안전하고 편안하게 배울 수 있습니다. 일부 온라인 데이터 과학 과정은 수료 인증서를 제공하지만 일부는 제공하지 않습니다. 따라서 코스 세부 정보는 코스 웹 페이지를 확인하십시오.

최고의 데이터 과학 무료 온라인 과정

upGrad – 무료 데이터 과학 인증 과정

upStart – upGrad 이니셔티브 –는 학생과 전문가가 최신 기술과 발전에 대해 무료로 배울 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이 과정은 초보자에게 실용적이고 실제적인 문제를 소개하도록 설계되었습니다.

1. Python을 사용한 프로그래밍 – 초보자를 위한 소개

Python을 사용한 프로그래밍의 뉘앙스와 이것이 데이터 과학 경력에 어떻게 도움이 되는지 배우고 싶다면 이 과정이 바로 당신을 위한 것입니다. 데이터 구조, 프로그래밍 패러다임, 제어 구조, 객체 지향 프로그래밍에서 Python을 사용하여 실제 솔루션 구축에 이르기까지 모든 것이 초보자를 위한 이 종합 과정에서 다룹니다. 17시간 동안 진행되며 Python 프로그래밍에 대한 완전한 연습을 제공합니다.

2. 기본 파이썬 프로그래밍 배우기

초보자를 대상으로 하는 15시간의 긴 과정에서 Python 프로그래밍 언어의 관점에서 목록, 튜플, 문자열 및 기타 중요한 프로그래밍 구성에 대해 알아보세요. 이 과정을 완료하여 고급 프로그래밍 개념, 기술을 배우고 데이터 과학의 세계로 더 깊이 들어갈 수 있도록 준비하십시오.

3. Python 라이브러리 배우기: NumPy, Matplotlib 및 Pandas

초심자에게 친숙하면서도 포괄적인 이 Python 라이브러리 과정은 데이터 과학 경력 전반에 걸쳐 필요한 다양한 라이브러리에 익숙해지도록 합니다. Numpy, Matplotlib 및 Pandas는 많은 양의 데이터로 작업하고 이로부터 통찰력을 도출하는 데 가장 유용한 Python 라이브러리입니다. 이 입문 과정은 Python 라이브러리를 사용하여 기본적인 데이터 과학 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

4. 자연어 처리 소개

자연어 처리는 인간의 언어학을 이해하고 컴퓨팅 기계가 이해할 수 있도록 모델링하는 것입니다. 엔터테인먼트에서 의료, 고객 서비스에 이르기까지 다양한 산업 전반에 걸쳐 영향을 미칩니다. 이 11시간 과정을 통해 자연어 처리의 기본 사항을 이해하고 정규식을 사용하여 맞춤법 수정, 음성 해싱 및 스팸 탐지 도구를 구축하십시오.

5. 신경망 딥러닝의 기초

딥 러닝에 매료되어 뇌의 신경 구조가 복제되어 기계를 더 똑똑하게 만드는 방법을 이해하고 싶다면 이 과정이 적합합니다. 이 과정을 통해 신경망, 신경망 학습, 순환 네트워크, 피드백 및 피드포워드 학습 메커니즘, 신경망의 고급 응용 프로그램과 관련된 딥 러닝의 일부 개념에 대해 학습합니다. 28시간 동안 진행되는 이 과정은 신경망 및 딥 러닝의 세계로 가는 완벽한 진입점입니다.

6. 추론 통계의 기초

통계는 전체 데이터 과학 스펙트럼의 중요한 구성 요소이며 추론 통계는 더욱 그렇습니다. 결국, 데이터 과학은 단순한 데이터 수집보다 데이터를 이해하고 이해하는 데 더 가깝습니다. 이 과정에서는 데이터 세트에 대한 추론 통계를 수행하기 위해 올바른 도구와 기술을 사용하는 방법을 배웁니다. 이 15시간 과정에서 확률 및 통계, 연속 이산 확률 분포, 샘플링 방법 및 오류 정량화, 중심 극한 정리에 대해 알아보세요!

7. 전자상거래의 데이터 과학

전자 상거래는 성장하는 산업입니다. 이 과정은 전자 상거래 비즈니스의 백엔드에서 진행되는 모든 데이터 과학 및 분석을 소개합니다. 이 13시간 과정을 통해 전자 상거래 비즈니스에서 데이터 기반 의사 결정이 내려지는 방식에 대해 더 깊이 이해하고 중요한 도구와 기술을 소개합니다.

결론

데이터 과학은 더 이상 유행어가 아닙니다. 가치 있는 비즈니스 통찰력을 수집하여 서비스를 개선하고자 하는 모든 조직에게 필요한 시점입니다. 결과적으로 기업은 막대한 연간 패키지로 데이터 과학 전문가에게 보상을 제공합니다.

따라서 데이터 세계에 매료되어 실제 데이터 과학 문제를 해결하여 가치를 더하고 싶다면 위에서 언급한 과정이 얼음을 깨기에 아주 좋습니다. 대역폭과 용량에 따라 하나 또는 여러 코스를 선택할 수 있습니다. 아이디어는 실제 프로젝트에서 작업하는 동안 선택한 모든 과정을 완료하는 것입니다. 습득한 이론적 지식을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크샵, 업계 전문가와의 멘토링, 업계 멘토와의 1:1 학습, 400시간 이상의 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.

신입생, 중간 관리자 및 고위 경영진은 지망생을 업계 리더로 가르치기 위해 고안된 7개월 과정인 upGrad의 기계 학습 고급 인증 프로그램을 선택할 수도 있습니다. ML 과정은 IIT Delhi 와 공동으로 제공되며 학생들 은 프로그래밍 및 수학에 대한 40분 입학 시험 을 치러야 합니다 . 인도에서 평판이 좋은 교육 기관인 IITD는 학생들이 ML 기능을 구축하고 기능적 팀을 이끌도록 도와주는 세계적 수준의 교수진과 멘토에 대한 액세스를 제공하여 경력 성장을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 이 고급 인증 프로그램에는 14개의 데이터 과학 주제를 다루는 20개의 라이브 세션이 포함되어 있습니다.

놓치고 싶지 않은 기회가 여기 있습니다.

이 기사가 여러분이 수강할 수 있는 유용한 과정 중 하나를 소개하기를 바랍니다!