데이터 과학을 무료로 배울 수 있는 대학 강좌 5가지

숙련된 데이터 전문가에 대한 수요가 계속 높아지고 있고, 지금은 데이터 과학에 뛰어들기에 좋은 시기입니다. 데이터 과학을 배우기 위해 부트캠프, 전문 자격증, 대학원 프로그램에 등록할 수도 있지만 무료로 데이터 과학을 배우고 경력을 전환할 수도 있습니다. 데이터 과학을 처음부터 배우는 데 도움이 되는 무료 고품질 대학 과정을 소개합니다.

 

권현욱(엑셀러) | 아이엑셀러 닷컴 대표 · Microsoft Excel MVP · Excel 솔루션 프로바이더 · 작가

 

(이미지: 아이엑셀러 닷컴)

 

※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.

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• 원문: 5 Free University Courses to Learn Data Science
• URL: https://www.kdnuggets.com/5-free-university-courses-to-learn-data-science

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1. 파이썬을 이용한 데이터 과학 입문 ㅡ Harvard

데이터 과학 학습을 시작하기 전에 Python 프로그래밍을 다시 한 번 복습해야 한다면 Harvard University에서 강의하는 CS50의 Python 프로그래밍 입문을 확인하세요.

 

Python을 사용하여 프로그래밍 기본 사항을 학습한 후 역시 Harvard에서 제공하는 Python을 통한 데이터 과학 소개 과정을 확인할 수 있습니다.

 

이 과정에서는 다음 주제를 배우게 됩니다.

• 프로그래밍 기초
• 코딩, 통계 및 데이터 스토리텔링에 Python 사용
• Python 데이터 과학 라이브러리( NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn 등)
• 기계 학습 모델 구축 및 평가
• 머신러닝 응용

 

2. 컴퓨팅 사고력과 데이터 과학 입문 ㅡ MIT

MIT의 컴퓨팅 사고력 및 데이터 과학 입문은 데이터 과학 기초를 배우기 위한 또 다른 좋은 과정입니다. 이 과정은 데이터 과학 및 필수 통계 개념에 익숙해지는 데 도움이 됩니다.

이 과정에서 다루는 내용에 대한 개요는 다음과 같습니다.

• 최적화 문제
• 확률론적 사고
• 무작위 산책
• 몬테카를로 시뮬레이션
• 신뢰 구간
• 실험 데이터 이해
• 클러스터링
• 분류(Classification)

 

3. 통계 학습 ㅡ Stanford

스탠포드 대학의 통계 학습은 다양한 기계 학습 알고리즘의 작동 방식을 배울 수 있는 또 다른 인기 과정입니다. 이 과정의 프로그래밍 연습은 R로 진행되지만 Python을 사용하여 연습할 수도 있습니다. 또한 이 과정의 동반자로 통계 학습 소개 책 (무료)의 Python 버전을 사용하는 것이 좋습니다.

이 과정에서는 다음 주제를 다룹니다.

• 선형 회귀
• 분류
• 리샘플링 방법
• 모델 선택
• 정규화
• 트리 기반 방법
• 지원 벡터 머신
• 비지도 학습(Unsupervised learning): 이 과정에서 다루는 주제 중 일부

 

4. 데이터 과학의 수학 주제 ㅡ MIT

Python 및 scikit-learn과 같은 Python 라이브러리를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 데 익숙하더라도 특정 수학 개념도 이해해야 합니다.

기계 학습 연구에 참여하고 싶다면 수학 개념을 배우는 것이 도움이 될 것이며 기술 인터뷰에서도 우위를 점할 수 있을 것입니다. 이것이 당신이 우위를 점하는 데 도움이 될 것이라는 점을 배우는 것이 중요합니다. 기술 면접에서 우위를 점할 수 있을 것입니다.

MIT의 데이터 과학 수학 주제 과정 에서는 데이터 과학과 관련된 특정 수학 주제를 가르칩니다. 특히 고급 차원 축소 및 클러스터링 개념입니다.

다음은 이 과정에서 배우게 될 몇 가지 주제입니다.

• 주요 구성 요소 분석
• 스펙트럼 클러스터링
• 압축 감지
• 근사 알고리즘

 

5. 데이터 과학: 머신 러닝 ㅡ Harvard

Harvard의 데이터 과학: 기계 학습 과정은 기계 학습 기본 사항을 검토하고 이를 적용하여 추천 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.

이 과정에서는 다음을 가르칩니다.

• 머신 러닝 기초
• 교차 검증
• 인기 있는 기계 학습 알고리즘
• 정규화 기술
• 추천 시스템 구축

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