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IBM

데이터 과학이란 무엇인가?

IBM via Coursera

Overview

The art of uncovering the insights and trends in data has been around since ancient times. The ancient Egyptians used census data to increase efficiency in tax collection and they accurately predicted the flooding of the Nile river every year. Since then, people working in data science have carved out a unique and distinct field for the work they do. This field is data science. In this course, we will meet some data science practitioners and we will get an overview of what data science is today.

Syllabus

  • 데이터 과학 정의 및 데이터 과학자가 하는 일
    • 이 모듈에서는 이 과정에서 학습할 내용을 알아보기 위해 과정 계획서를 살펴봅니다. 또한 데이터 과학 전문가로부터 데이터 과학의 정의, 데이터 과학자가 하는 일, 데이터 과학자가 매일 사용하는 도구 및 알고리즘에 대해 들어봅니다. 마지막으로, 문서 과제를 완료하여 데이터 과학이 21세기 가장 매력적인 직업으로 여겨지는 이유를 알아봅니다.
  • 데이터 과학 주제
    • 이 모듈에서는 New York University의 Stern Center for Research Computing 학부장인 Norman White가 데이터 과학과 이 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있는 사람에게 필요한 기술에 대해 이야기하고, 데이터 과학 분야에서 경력을 시작하려는 사람들에게 조언을 제공합니다. 마지막으로, 문서 과제를 완료하여 주어진 데이터 세트를 마이닝하는 과정과 회귀 분석에 대해 학습해야 합니다.
  • 비즈니스에서의 데이터 과학
    • 이 모듈에서는 기업이 데이터 과학을 시작하기 위해 무엇을 해야 하는지에 대해 배웁니다. 데이터 과학자를 다른 전문가와 구별하는 몇 가지 자질에 대해서도 배우게 됩니다. 또한 분석과 이 프로세스에서 데이터 과학자가 수행하는 중요한 역할, 스토리텔링 및 효과적인 최종 결과물의 중요성에 대해 배우게 됩니다. 마지막으로 주관식 질문에 답하여 데이터 과학에 대해 배운 내용을 적용해야 합니다.

Taught by

Nora Duong

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