Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) - 1편

🌟 [강의 교안 제공] "현직 데이터사이언티스트 전문가가 전하는 빅데이터 개발 및 분석 실무 노하우 시작편!" 🌟

🚀 Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.1: 빅데이터 수집 1 🚀

🔍 데이터 사이언스의 기초부터 심도 있는 이해!

• 데이터 사이언스 정의, 사례, 도구, 라이프사이클: 데이터 사이언스가 무엇인지, 실제 사례를 통해 그 가치를 경험하고, 필요한 도구들을 알아보며 라이프사이클을 통해 전반적인 흐름을 이해합니다.

📊 수집 방법의 이해와 실천!

• 수집 방식의 종류: 데이터 수집의 다양한 방식을 배우고,
• 수집 방식의 결정: 각 상황에 맞는 최적의 수집 방법을 결정하는 전략을 습득합니다.

🛠️ [HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.1: 빅데이터 수집 2 (시스템구성) 🛠️

🔧 실질적인 빅데이터 수집 모델 설계부터 개발까지!

• 빅데이터 수집 모델 설계 및 검증하기: 효과적인 수집 모델을 설계하고, 그 효능을 검증하는 방법을 배웁니다.
• 빅데이터 수집 모�� 개발: 실제로 사용할 수 있는 수집 모듈를 개발해보며, 기초적인 프로그래밍 언어와 데이터 처리 도구를 활용하는 방법을 익힙니다.

📚 [HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.2: 빅데이터 적재 📚

🗂️ 효율적인 데이터 저장과 관리!

• 빅데이터 저장 모델 설계: 대용량 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 모델을 설계하는 방법을 배웁니다.
• 관계형 데이터베이스: SQL과 같은 관계형 데이터베이스 시스템의 기본 개념부터 실제 적용까지, 데이터를 안정적으로 관리하는 방법을 배우게 됩니다.

🔍 [HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.3: 탐색 및 통계기반 데이터분석 1 & 2 🔍

📈 데이터 분석의 본질을 깊이 있게!

• 추정: 데이터로부터 정보를 추출하는 추정 방법을 배웁니다.
• 신뢰구간: 결과의 신뢰도를 평가하고, 더욱 강력한 데이터 분석을 위한 신뢰구간을 계산하는 방법을 학습합니다.

👉 이 과정을 통해, 현장에서 필요한 실무 기술을 습득하고, 데이터 사이언티스트로서의 경력을 키울 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다!

🚀 당신의 데이터 사이언티스트 여정이 여기에 시작됩니다! 🚀

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