데이터 과학은 세계에서 가장 인기 있는 직업 중 하나가 되었으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 모든 산업 분야의 기업은 데이터의 홍수에 빠져 있으며, 모든 것을 이해할 수 있는 숙련된 전문가가 필요합니다. 데이터 과학에 입문하거나 분석 기술 수준을 높이려는 경우 edX의 Harvard 데이터 과학 전문 자격증을 위한 Python이 가장 강력한 출발점 중 하나입니다.
데이터 과학을 배우려면 Python을 배워야 합니다. 이는 대중적인 선택일 뿐만 아니라 해당 분야에서 큰 차이로 지배적인 언어입니다. 에 따르면 스택 오버플로 개발자 설문조사, Python은 지속적으로 세계에서 가장 인기 있고 가장 원하는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 분석가는 압도적으로 Python을 기본 도구로 선택합니다.
Python은 성능과 접근성 사이에서 드문 균형을 유지합니다. 유용한 작업을 수행하려면 수년간의 연구가 필요한 일부 프로그래밍 언어와 달리 Python을 사용하면 거의 즉시 실제 데이터 작업을 시작할 수 있습니다. 그만큼 파이썬 소프트웨어 재단 가독성과 생산성을 강조하는 언어라고 설명합니다. 또한 Python에는 데이터 조작을 위한 panda, 시각화를 위한 matplotlib 및 seaborn, 기계 학습을 위한 scikit-learn, 수치 컴퓨팅을 위한 NumPy 등 데이터 과학을 위해 특별히 구축된 라이브러리로 구성된 거대한 생태계가 있습니다.
Harvard의 Python for Data Science Professional Certificate는 표면 수준의 개요가 아닙니다. 기초 개념부터 실용적인 실습 데이터 과학 기술까지 안내하도록 설계된 구조화된 학습 경로입니다.
파이썬 기초: 프로그램은 변수, 데이터 유형, 제어 흐름, 함수 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 구성 요소로 시작됩니다. 이전에 코드 한 줄을 작성해 본 적이 없더라도 Python에서 탄탄한 기반을 구축할 수 있습니다.
팬더를 이용한 데이터 조작: 다양한 파일 형식의 데이터 세트를 로드하고, 지저분한 데이터를 정리 및 변환하고, 정보를 필터링 및 집계하고, 누락된 값을 처리하고, 데이터 형태를 변경하는 방법을 배우게 됩니다. 이는 데이터 전문가가 매일 사용하는 기술입니다.
matplotlib를 사용한 데이터 시각화: 기본 선 그래프와 막대 차트부터 히트맵, 추세선이 있는 산점도, 다중 패널 그림에 이르기까지 명확하고 유용한 차트와 그래프를 만드는 방법을 배우게 됩니다.
통계 분석 및 확률: 이 프로그램은 분포, 가설 검정, 신뢰 구간 및 회귀 분석과 같은 기본적인 통계 개념을 다룹니다. 이러한 개념은 데이터에서 유효한 결론을 도출할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
기계 학습 기본 사항: 선형 회귀 및 분류와 같은 지도 학습 기술을 사용하고 실제 데이터 세트를 사용하여 모델을 구축, 교육 및 평가하는 실무 경험을 쌓게 됩니다.
실제 데이터세트: 프로그램 전반에 걸쳐 인위적인 교과서 예제가 아닌 실제 데이터 세트를 사용하여 작업하게 됩니다. 실제 데이터는 지저분하고 불완전하며 놀라움으로 가득 차 있으며, 이를 사용하여 작업하면 고용주가 관심을 갖는 문제 해결 본능이 형성됩니다.
경력 변경자: 현재 다른 분야에서 일하고 있고 데이터 과학으로 전환하고 싶다면 이 인증서는 체계적인 경로를 제공합니다. 자기 주도형 형식을 통해 현재 직장을 그만두지 않고도 학습할 수 있습니다.
레벨업을 원하는 분석가: 이미 Excel이나 Google Sheets에서 데이터 작업을 하고 있지만 해당 도구로 수행할 수 있는 작업의 한계에 도달한 경우 Python을 배우면 완전히 다른 분석 기능의 세계가 열립니다.
연구원 및 학계: Python은 사회 과학, 생물학, 경제학 및 기타 분야 전반에 걸쳐 데이터 분석을 위해 점점 더 선택되는 도구입니다.
자신의 옵션을 탐색하는 학생들: 하버드의 데이터 과학 자격증은 수요가 높은 분야에 대한 주도성, 기술적 능력, 진정한 관심을 보여줍니다.
그만큼 미국 노동통계국 조직에서 분석해야 하는 데이터 양이 증가함에 따라 수요가 높아지면서 데이터 과학자 역할의 평균 성장보다 훨씬 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 데이터 과학 역할은 또한 전국 평균보다 훨씬 높은 경쟁력 있는 급여를 받습니다.
기술은 산업 전반에 걸쳐 이전됩니다. 의료 기관에는 환자 결과를 분석하기 위해 데이터 과학자가 필요합니다. 금융 회사는 위험 모델링을 위해 이러한 도구가 필요합니다. 기술 회사에서는 제품 분석을 위해 이러한 정보가 필요합니다. 소매업체에서는 수요 예측을 위해 이러한 정보가 필요합니다. 어떤 산업에 관심이 있더라도 그 산업 내에서 데이터 과학 역할이 거의 확실하게 존재합니다.
하버드 대학교 소개가 필요 없습니다. edX를 통해 전문 자격증 프로그램을 통해 Harvard는 전 세계 학습자가 접근할 수 있는 커리큘럼을 제공합니다. 캠퍼스 내 학생들과 동일한 수준의 교육을 받을 수 있으면서도 원하는 속도에 맞춰 어디에서나 유연하게 학습할 수 있습니다.
Harvard의 Python 인증서는 다른 여러 프로그램과 잘 어울립니다. 그만큼 하버드 컴퓨터 과학 및 AI 전문 자격증 인공지능과 더 넓은 CS 개념으로 확장됩니다. 통계 및 수학적 기초에 대해 더 자세히 알아보려면 MIT 통계 및 데이터 과학 MicroMasters 여기에서 얻게 될 실용적인 Python 기술을 보완하는 대학원 수준의 엄격함을 제공합니다.
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