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요약

데이터 과학은 통계, 컴퓨터 과학 및 도메인의 지식을 결합하여 데이터에서 귀중한 정보를 추출하는 분야입니다. 데이터 과학은 의사 결정, 혁신 및 경쟁력을 향상시키고 자하는 회사와 조직에게 필수 도구가되었습니다. 데이터 분석에서 데이터 과학의 기본 개념, Numpy, Pandas, Matpletlib 또는 Scikit-Learning과 같은 데이터 분석에 Python 사용 및 주요 서점 사용과 같은 데이터 분석에 필요한 도구 및 다양한 실제 사례에이를 적용하는 방법을 배웁니다. 또한 데이터 및 개인 정보를 보호하기 위해 고려해야 할 법적 측면을 알고 있습니다.

목표

- 데이터 과학이 무엇인지, 응용 프로그램과 혜택이 무엇인지 알고 있습니다. - 데이터 분석을 위해 가장 인기 있고 다재다능한 언어 중 하나 인 Python을 사용하는 방법을 배우십시오. - 데이터 분석을 위해 메인 파이썬 서점에 익숙해집니다. - 구조화되지 않은 데이터 또는 분산 데이터의 관리를 용이하게하는 두 시스템 인 MongoDB와 Hadoop 사용을 배웁니다. - 획득 한 지식을 다른 실제 사례에 적용하십시오.

전문가 출구

- 데이터 분석가는 유용한 정보로 데이터를 해석하고 전환하는 데 담당자 - 데이터 과학적, 대량 정보의 모델링 및 트렌드 제공 - 데이터 엔지니어, 데이터 인프라의 생성 및 유지 관리에 중점을 둔 데이터 과학적, 데이터 기반 전략 - 시각화 전문가, 의사 결정을 위해 그래픽 표현을 설계하는 데 중점을 둡니다.

당신을 준비하기 위해

데이터 분석을 통해 Python 및 기타 도구로 데이터를 처리, 분석 및 해석 할 수있는 데이터 과학자가 될 수 있습니다. 과정이 끝나면 각 사례에 가장 적합한 기술과 방법론을 사용하여 0에서 데이터 과학 프로젝트를 수행 할 수 있습니다. 그래픽, 테이블 또는 보고서를 사용하여 분석 결과를 명확하고 효과적으로 전달할 수 있습니다.

누가 해결 되었습니까?

데이터 분석은 데이터 과학 및 데이터 분석 세계에서 시작하려는 모든 사람들을 대상으로합니다. 수학적, 논리적 기반을 갖는 것이 좋습니다. 이 과정은 데이터 과학에 대한 이론적이고 실용적인 소개를 제공하도록 설계되었습니다.