데이터 경력으로 전환하려는 경우 Python을 배우는 것이 매우 유용합니다. Python 프로그래밍의 기초부터 데이터 분석, 기계 학습, 코딩 인터뷰 크래킹에 이르기까지 배울 것이 많습니다. 이 모든 것을 배울 수 있는 최고의 리소스를 어떻게 찾을 수 있을지 소개합니다.
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: 5 Free Courses to Master Python for Data Science
- URL: https://www.kdnuggets.com/5-free-courses-to-master-python-for-data-science
1. 초보자를 위한 파이썬
Mosh의 초보자를 위한 Python 과정 은 Python 프로그래밍의 절대 기본 사항에 익숙해지는 데 도움이 됩니다. 약 한 시간 안에 다음 기본 사항을 바탕으로 실행을 시작할 수 있습니다.
- 변수
- 입력 받기
- 유형 변환
- 문자열
- 연산자 및 연산자 우선 순위
- If 문
- while 및 for 루프
- 목록과 튜플
2. 중급 파이썬 프로그래밍
기본 사항을 알았으므로 이 중급 Python 프로그래밍 과정을 수강할 수 있습니다. 이 과정은 다양한 Python 내장 데이터 구조를 논의하는 것으로 시작됩니다. 그리고 언어의 고급 기능으로 진행됩니다. 이 과정에서 다루는 주제는 다음과 같습니다.
- 파이썬의 내장 데이터 구조
- 컬렉션
- Itertools
- 람다 함수
- 예외 및 오류
- 로깅
- JSON으로 작업하기
- 난수 생성
- 데코레이터
- 제너레이터
- 멀티스레딩 및 멀티프로세싱
- 함수 인자
- 얕은 복사와 깊은 복사
- 컨텍스트 관리자
3. 파이썬을 이용한 데이터 분석
Python을 잘 이해하고 나면 다양한 Python 데이터 과학 라이브러리에 대해 배울 수 있습니다. freeCodeCamp의 Python을 사용한 데이터 분석 인증 은 필요한 모든 Python 데이터 과학 라이브러리를 배우는 데 도움이 됩니다.
- 넘파이
- 팬더
- Matplotlib
- Seaborn
또한 몇 가지 데이터 분석 프로젝트를 구축하게 됩니다. Python을 사용한 데이터 분석 인증을 받으려면 완료해야 합니다.
4. 파이썬과 Scikit-Learn을 사용한 머신러닝
이제 Python을 사용한 프로그래밍과 Python 데이터 과학 라이브러리 작업에 익숙해졌을 것입니다. 이제 머신러닝 탐색을 시작할 수 있습니다.
Python 및 Scikit-Learn을 사용한 기계 학습은 이론(기계 학습 알고리즘의 작동 방식)과 scikit-learn을 사용한 기계학습 알고리즘 구현을 배우는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서는 기계학습 프로젝트에 접근하고 계획하는 방법, 기계학습 애플리케이션을 구축 및 배포하는 방법도 배웁니다. 다루는 주제에 대한 개요는 다음과 같습니다.
- 선형 회귀 및 경사하강법
- 분류를 위한 로지스틱 회귀
- 의사 결정 트리와 랜덤 포레스트
- 머신러닝 프로젝트에 접근하는 방법
- XGBoost를 사용한 그라디언트 부스팅 머신
- 머신러닝 프로젝트 처음부터 시작하기
- 클래스로 머신러닝 프로젝트 배포하기
5. 파이썬의 데이터 구조와 알고리즘
데이터 과학 면접 과정에서 다음 단계로 넘어가기 위해서는 먼저 코딩 면접 문제를 풀어야 합니다. 이 문제를 풀고 코딩 연습 세션을 더 효과적으로 진행하려면 먼저 알고리즘의 데이터 구조에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다.
파이썬의 데이터 구조와 알고리즘은 파이썬을 중심으로 필수 데이터 구조와 알고리즘을 배우는 데 도움이 되는 무료 강좌입니다. 이 데이터 구조와 알고리즘의 알고리즘을 수강하면 다음과 같은 주제를 학습하는 데 도움이 됩니다.
- 이진 검색, 링크된 목록 및 복잡성
- 이진 검색 트리, 순회 및 재귀
- 해시 테이블과 Python 사전
- 정렬 알고리즘, 분할과 정복
- 재귀와 동적 프로그래밍
- 그래프 알고리즘
- Python 인터뷰 질문, 팁, 조언
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