들어가기 전에
데이터 분석은 데이터 분야에서 필수적인 기술이며, 이러한 기술에 가장 많이 요구되는 프로그래밍 언어는 파이썬(Python)입니다. 파이썬에서 데이터 분석을 마스터하는 데 도움이 되는 최고의 코스 10가지를 소개합니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: Top Courses for Learning Data Analysis in Python
- URL: https://www.analyticsinsight.net/data-analysis/top-courses-for-learning-data-analysis-in-python
1. IBM 데이터 과학 전문가 자격증
Coursera의 IBM Data Science Professional Certificate는 Python 기반 데이터 분석을 포함한 데이터 과학의 측면을 포괄하는 프로그램입니다. 초보자에게도 완벽하며, 배운 내용을 적용하는 실습 프로젝트가 특징입니다. 이를 통해 Python, 데이터 시각화, 머신 러닝에 능숙해지며, 이 모든 것이 잠재적인 데이터 분석가에게 완벽한 옵션이 될 것입니다.
2. 파이썬을 이용한 응용 데이터 과학
Coursera는 Python을 이용한 응용 데이터 과학에 대한 이 전문화를 제공하며, University of Michigan은 Python을 사용하여 학생들에게 응용 데이터 과학을 교육합니다. 여기에는 데이터 시각화, 머신 러닝, 텍스트 분석에서 소셜 네트워크 분석까지 다양한 5개 과정이 포함됩니다. 데이터 분석에 대한 심층적인 지식을 얻고 실제 문제에 적용하고자 하는 사람에게 가장 적합합니다.
3. 파이썬을 활용한 데이터 과학자
DataCamp에서 파이썬을 사용하는 데이터 과학자의 커리어 트랙에는 꽤 많은 과정이 포함되어 있으며, 만약 누군가 데이터 과학에서 그런 커리어가 없다면, 그는 또는 그녀는 확실히 그 일을 맡을 것입니다. 결국, 그는 또는 그녀는 브라우저에서 대화형 코딩 연습과 함께 파이썬 프로그래밍, 데이터 조작, 데이터 시각화 및 머신 러닝에 대한 기술을 습득할 것입니다.
4. 데이터 과학을 위한 파이썬(edX의 UC 샌디에이고)
edX의 UC San Diego의 "Python for Data Science"는 데이터 과학 분야의 MicroMasters 프로그램의 일부입니다. 이 과정은 데이터 정리, 시각화 및 통계 분석을 포함한 Python 프로그래밍 및 데이터 분석의 기본을 설명합니다. 초보자에게 좋은 학습 과정이며 고급 학습을 위한 환상적인 기초를 마련합니다.
5. 데이터 과학을 위한 파이썬 기초
데이터 과학을 위한 파이썬 기초는 edX의 또 다른 과정으로, 프로그래밍과 데이터 과학을 처음 접하는 사람들을 대상으로 합니다. 여기에서는 파이썬의 기본 기초를 배우고, 특히 데이터 분석에서 판다스와 맷플롯립을 사용하는 방법에 대한 소개도 합니다. 이 과정은 이 주제를 시작하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
6. 파이썬 부트캠프 완료하기: 파이썬 제로에서 영웅까지
Python에서 가장 인기 있는 코스 중 하나는 Udemy의 "Complete Python Bootcamp"입니다. Python의 모든 측면에 대한 많은 자료를 다루지만 데이터 분석 및 시각화에 전념하는 섹션이 있습니다. 이 코스는 초보자와 Python에 대한 지식을 새롭게 하고 싶은 사람에게 모두 적용됩니다. 실습 프로젝트와 퀴즈는 배우는 것을 연습하고 학습을 강화하여 기술을 실제로 적용할 수 있도록 도와줍니다.
7. 데이터 과학을 위한 파이썬 입문
이것은 DataCamp의 "데이터 과학을 위한 Python 소개"로, 더 소개적이며 Python 프로그래밍과 데이터 분석의 기본 기술을 가르칩니다. Pandas 및 Matplotlib과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 구조를 다루고, 데이터를 조작하고, 정보를 시각화하는 방법을 가르칩니다. 데이터 과학 분야의 초보자를 위한 훌륭한 시작 과정입니다.
8. 데이터 과학 및 머신 러닝을 위한 파이썬 부트캠프
이것은 Udemy의 학습 과정으로, Python을 사용하여 데이터 과학과 머신 러닝을 다룹니다. 이 과정에서 논의되는 개념은 포괄적인 데이터 분석, 시각화 및 머신 러닝 알고리즘입니다. 이 과정은 실제 사례와 연습 응용 프로그램을 포함하므로 초보자와 데이터 과학에 대한 지식을 넓히고자 하는 사용자 모두에게 적합합니다.
9. 데이터 과학을 위한 파이썬 마스터하기
LinkedIn Learning에는 "데이터 분석을 위한 Python의 기본을 다루는 데이터 과학을 위한 Python 마스터"가 있습니다. 여기에는 데이터 조작, 시각화 및 통계 분석이 포함됩니다. LinkedIn Learning을 사용하면 다른 모든 리소스를 활용하여 자신의 속도에 맞춰 학습할 수 있는 유연성이 있습니다.
10. O'Reilly의 데이터 과학 핸드북
Jake VanderPlas의 "Python Data Science Handbook"은 강의가 아니라 데이터 분석에서 Python을 사용하는 방법을 배우는 훌륭한 책입니다. 데이터 조작 및 시각화에서 머신 러닝에 이르기까지 다양한 주제가 다루어집니다. 초보자와 지식의 저장소를 확장하려는 전문가 모두에게 중요한 참고 자료가 됩니다.
마치며
비즈니스, 금융, 의료 및 기술 분야의 이러한 모든 길은 Python을 사용한 데이터 분석을 배우면서 열리고 있습니다. 위에서 소개한 과정은 Python에서 데이터 분석을 마스터하는 절차적 접근 방식을 이해하는 데 매우 유익할 것이며, 초보자이든 기술을 향상시키고 싶은 사람이든 모두에게 도움이 되리라 생각합니다.
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