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코스 개요
소개
- Data Science 프로세스
- 데이터 과학자의 역할과 책임
개발 환경 준비
- 라이브러리, 프레임워크, 언어 및 도구
- 지역 개발
- 협력적인 웹 기반 개발
데이터 수집
- 다양한 유형의 데이터
- 구조화된
- 로컬 데이터베이스
- Database 커넥터
- 일반적인 형식: xlxs, XML, Json, csv, ...
- 비구조화된
- 클릭, 검열, 스마트폰
- 아피스
- Internet of Things (IoT)
- 문서, 사진, 영상, 사운드
- 구조화된
- 사례 연구: 대량의 비정형 데이터를 지속적으로 수집
데이터 저장
- 관계형 데이터베이스
- 비관계형 데이터베이스
- Hadoop: 분산 파일 시스템(HDFS)
- Spark: 탄력적인 분산 데이터 세트(RDD)
- 클라우드 스토리지
데이터 준비
- 섭취, 선택, 정화 및 변환
- 데이터 품질 보장 - 정확성, 의미성 및 보안
- 예외 보고서
Languages 제조, 처리 및 분석에 사용됨
- R 언어
- R 소개
- 데이터 조작, 계산 및 그래픽 표시
- Python
- Python 소개
- 데이터 조작, 처리, 정리 및 분석
데이터 분석
- 탐색 분석
- 기본 통계
- 초안 시각화
- 데이터를 이해하다
- 인과관계
- 특징 및 변형
- Machine Learning
- 감독받는 vs 감독받지 않는
- 어떤 모델을 언제 사용해야 하나요?
- Natural Language Processing (NLP)
Data Visualization
- 모범 사례
- 적절한 데이터에 적합한 차트 선택
- 색상 팔레트
- 다음 단계로 넘어가기
- 대시보드
- 대화형 시각화
- 데이터를 활용한 스토리텔링
요약 및 결론
요건
- 데이터베이스 개념에 대한 일반적인 이해
- 통계에 대한 기본 이해
35 시간
회원 평가 (3)
Hands-on examples allowed us to get an actual feel for how the program works. Good explanations and integration of theoretical concepts and how they relate to practical applications.
Ian - Archeoworks Inc.
코스 - ArcGIS Fundamentals
All the topics which he covered including examples. And also explained how they are helpful in our daily job.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
코스 - QGIS for Geographic Information System
The thing I liked the most about the training was the organization and the location
