데이터 과학은 세계에서 가장 추구되는 경력 경로 중 하나가 되었으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 모든 산업의 회사들은 데이터에 잠겨 있으며, 이 모든 것을 이해할 수 있는 숙련된 전문가가 필요합니다. 데이터 과학으로 전직하거나 분석 기술을 향상시키는 것을 고려했다면, edX의 Harvard Python for Data Science Professional Certificate는 당신이 찾을 수 있는 가장 강력한 출발점 중 하나입니다.
데이터 과학을 배우려고 한다면, Python을 배워야 합니다. 인기 있는 선택지일 뿐만 아니라 — 업계에서 광범위한 차이로 지배적인 언어입니다. 다음에 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. 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 surface-level 개요가 아닙니다. 기초 개념에서 실용적인 hands-on data science 기술까지 당신을 데려가기 위해 설계된 구조화된 학습 경로입니다.
파이썬 기초: 프로그램은 구성 요소로 시작합니다 — 변수, 데이터 유형, 제어 흐름, 함수, 객체 지향 프로그래밍입니다. 이전에 코드 한 줄을 작성한 적이 없더라도, 당신은 Python에서 견고한 기초를 구축할 것입니다.
팬더를 이용한 데이터 조작: 다양한 파일 형식에서 데이터 세트를 로드하고, 지저분한 데이터를 정리하고 변환하며, 정보를 필터링 및 집계하고, 누락된 값을 처리하고, 데이터를 재구성하는 방법을 배웁니다. 이는 데이터 전문가가 매일 사용하는 기술입니다.
matplotlib를 사용한 데이터 시각화: 기본 꺾은선 그래프 및 막대 그래프에서부터 히트맵, 추세선이 있는 산점도, 다중 패널 그림에 이르기까지 명확하고 유익한 차트와 그래프를 만드는 방법을 배웁니다.
통계 분석 및 확률: 프로그램은 분포, 가설 검정, 신뢰도 구간, 회귀 분석과 같은 기본 통계 개념을 다룹니다. 이 개념들은 당신에게 데이터로부터 타당한 결론을 도출하는 프레임워크를 제공합니다.
기계 학습 기본: 선형 회귀 및 분류와 같은 지도 학습 기술을 사용하며, 실제 데이터 세트를 사용하여 모델을 구축, 훈련 및 평가하는 실습 경험을 얻습니다.
실제 데이터세트: 프로그램 내내 당신은 꾸며낸 교과서 예제가 아닌 진정한 데이터셋으로 작업하게 됩니다. 실제 데이터는 지저분하고 불완전하며 놀라움으로 가득 차 있으며, 그것으로 작업하면 고용주가 관심 있어 하는 문제 해결 본능을 구축합니다.
경력 변경자: 현재 다른 분야에서 일하고 있고 데이터 과학으로 전환하고 싶다면, 이 인증서는 구조화된 경로를 제공합니다. 자율 속도 형식은 현재 일을 그만두지 않고도 배울 수 있다는 것을 의미합니다.
레벨을 올리고 싶은 분석가: 이미 Excel 또는 Google Sheets의 데이터로 work하지만 그 도구들이 할 수 있는 것의 ceiling에 hit했다면, Python을 배우는 것은 analytical capability의 완전히 다른 world를 열어줍니다.
연구원 및 학계: Python은 사회 과학, 생물학, 경제학 및 기타 분야 전반에 걸쳐 데이터 분석을 위해 점점 더 선택되는 도구입니다.
자신의 옵션을 탐색하는 학생들: Harvard의 데이터 과학 자격증은 주도적 능력, 기술적 능력, 그리고 수요가 많은 분야에 대한 진정한 관심을 보여준다.
그 미국 노동통계청 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 전역으로 이전됩니다. 의료 조직은 환자 결과를 분석하기 위해 데이터 과학자가 필요합니다. 금융 회사들은 위험 모델링을 위해 그들이 필요합니다. 기술 회사들은 제품 분석을 위해 필요합니다. 소매 회사들은 수요 예측을 위해 필요합니다. 당신이 관심 있는 산업이 무엇이든, 거의 확실히 그 안에 데이터 과학 역할이 있습니다.
Harvard 대학교 소개가 필요 없습니다. edX의 다음을 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 여러 다른 프로그램과 잘 맞습니다. Harvard 컴퓨터 과학 및 AI 전문가 인증서 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.
당신은 또한 다음을 원할 수도 있습니다 사용 가능한 모든 쿠폰 찾기 Class Coupon에서 데이터 과학, 프로그래밍, 전문 개발 프로그램에 현재 사용 가능한 다른 할인이 무엇인지 확인합니다. 보완 영역에서 여러 자격증을 쌓는 것이 잘 반올림된 기술 세트를 구축하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.
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