탐색적 데이터 분석 기술을 알아보세요
데이터가 새로운 석유가 된 세상에서 데이터를 분석하는 방법을 아는 것은 필수적인 기술입니다. OpenClassrooms에서 제공하는 "탐색적 데이터 분석 수행" 교육은 이 기술을 마스터하려는 모든 사람에게 신의 선물입니다. 15시간 동안 진행되는 이 중급 과정을 통해 주성분 분석(PCA) 및 k-평균 클러스터링과 같은 강력한 방법 덕분에 데이터 세트의 추세를 이해할 수 있습니다.
이 교육을 통해 훌륭한 데이터 분석가를 위한 필수 도구인 다차원 탐색 분석을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. 샘플을 신속하게 분석하고 개인 또는 변수 수의 차원을 줄이기 위해 널리 사용되는 방법을 사용하도록 안내됩니다. PCA와 같은 대표적인 방법을 사용하면 데이터를 표현하는 데 필요한 변수 수를 줄이면서 정보 손실을 최소화하여 표본의 주요 추세를 빠르게 식별할 수 있습니다.
이 과정의 전제 조건은 Terminale ES 또는 S 레벨의 수학 숙달, XNUMX차원 및 XNUMX차원 기술 통계에 대한 우수한 지식, 데이터 과학 맥락에서 Python 또는 R 언어 숙달입니다. Python을 프로그래밍 언어로 선택하는 경우 pandas, NumPy 및 Matplotlib 라이브러리에 대한 좋은 명령이 필요합니다.
풍부하고 체계적인 교육에 참여해보세요
탐색적 데이터 분석을 시작하려면 체계적이고 체계적인 교육이 필요합니다. OpenClassrooms는 다양한 학습 단계를 안내하는 면밀한 교육 경로를 제공합니다. 탐색적 다차원 분석에 대한 소개부터 시작하여 이 접근 방식의 관심을 발견하고 유명한 데이터 과학자인 Emeric Nicolas와 같은 해당 분야의 전문가를 만날 것입니다.
교육을 진행하면서 더욱 고급 개념을 접하게 됩니다. 과정의 두 번째 부분에서는 차원 축소의 문제와 방법을 이해할 수 있는 기술인 주성분 분석(PCA)의 세계에 빠져들게 됩니다. 또한 상관 관계의 원을 해석하고 분석에 사용할 구성 요소 수를 선택하는 방법도 배우게 됩니다.
하지만 이것이 전부는 아닙니다. 과정의 세 번째 부분에서는 데이터 분할 기술을 소개합니다. 데이터를 동종 그룹으로 분류하는 데 널리 사용되는 방법인 k-평균 알고리즘과 계층적 클러스터링 기술에 대해 알아봅니다. 이러한 기술은 대량의 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하려는 데이터 분석가에게 필수적입니다.
이 교육은 포괄적이며 데이터 분석 전문가가 되기 위해 필요한 도구를 제공합니다. 오늘날의 직업 세계에서 매우 요구되는 기술인 탐색적 데이터 분석을 독립적이고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
실용적인 교육을 통해 전문적 시야를 확장하세요
역동적인 데이터 과학 분야에서는 실용적인 기술을 습득하는 것이 중요합니다. 이 교육은 귀하가 미래의 경력에서 직면하게 될 실제 과제에 대처할 수 있도록 준비시켜 줍니다. 실제 사례 연구와 실제 프로젝트에 몰입함으로써 습득한 이론적 지식을 실제로 적용할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.
이 교육의 주요 이점 중 하나는 같은 생각을 가진 학습자와 전문가로 구성된 커뮤니티에 접근할 수 있다는 것입니다. 아이디어를 교환하고, 개념을 논의하고, 프로젝트에 대해 협업할 수도 있어 미래의 경력을 위한 귀중한 네트워크를 만들 수 있습니다. 또한 OpenClassrooms 플랫폼은 맞춤형 모니터링을 제공하므로 해당 분야 전문가의 도움을 받으면서 자신의 속도에 맞춰 진행할 수 있습니다.
또한 이 교육은 비교할 수 없는 유연성을 제공하므로 집에서 편안하게 자신의 속도에 맞춰 과정을 따라갈 수 있습니다. 이러한 자기 주도 학습 접근 방식은 실용적일 뿐만 아니라 오늘날 직업 세계의 귀중한 자산인 자기 훈련 및 시간 관리 기술의 개발을 장려합니다.
간단히 말해서, 이 교육은 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓기 위한 관문입니다. 이는 탄탄한 이론적 기술뿐만 아니라 취업 시장에서 귀하를 돋보이게 할 실무 경험도 제공합니다.
