데이터 과학 기술을 연습하기위한 상위 10 개 플랫폼

데이터 과학 기술 향상 : 최고 플랫폼에 대한 안내서

빅 데이터 분석에 대한 의존도가 높아짐에 따라 데이터 과학은 매우 인기있는 직업으로 만들었습니다. 이 분야에서의 성공은 기술 및 비 기술적 기술의 조화를 요구합니다. 이 기사는 경험 수준에 관계없이 중요한 데이터 과학 기술을 연마하기위한 주요 플랫폼을 탐구합니다.

필수 데이터 과학 기술 및 플랫폼 혜택 :

이 안내서는 프로그램, 통계 분석, 머신 러닝, 데이터 시각화 및 데이터 랭글링과 같은 주요 데이터 과학 기술과 다양한 플랫폼이 이러한 영역의 숙달을 촉진하는 방법을 강조합니다. 우리는 Kaggle, Coursera, Edx 및 Udacity와 같은 최고의 플랫폼을 검토하여 고유 한 과정 제공, 프로젝트 및 지역 사회 자원을 자세히 설명합니다. 실제 프로젝트 및 경쟁을 통해 실제 응용 프로그램의 중요성도 강조 될 것입니다.

목차 :

• 소개
• 핵심 데이터 과학 역량
• 실습 연습의 가치
• 데이터 과학 기술 개발을위한 최고의 플랫폼
  • Kaggle
  • Coursera
  • EDX
  • udacity
  • Udemy
  • 복수
  • LinkedIn 학습
  • IBM 데이터 과학 커뮤니티
  • Intellipaat
  • 구비
• 결론
• 자주 묻는 질문

핵심 데이터 과학 역량 :

데이터 과학은 본질적으로 학제간에 기술 및 소프트 기술이 필요합니다. 필수 역량에는 다음이 포함됩니다.

1. 프로그래밍 숙련도 :

• Python 및 R : 광범위한 라이브러리로 인한 데이터 과학의 지배적 인 언어 통계 분석 및 기계 학습을 단순화합니다.
• SQL : 데이터베이스 관리 및 조작에 중요합니다.

2. 통계 분석 전문 지식 :

• 설명 및 추론 통계 : 데이터 분포 이해, 가설 테스트 및 신뢰 구간 이해가 중요합니다.
• 확률 : 불확실성 및 예측 모델링 모델링에 필수적입니다.

3. 기계 학습 숙달 :

• 감독 학습 : 회귀, 분류 및 의사 결정 트리 기술의 숙련.
• 감독되지 않은 학습 : 클러스터링 방법 및 주요 구성 요소 분석 이해.
• 딥 러닝 : 특히 이미지 및 음성 인식에 대한 신경망에 대한 친숙 함.

4. 데이터 시각화 기술 :

• 도구 : 효과적인 시각화를 만들기위한 Matplotlib, Seaborn, Tableau 및 Power BI의 역량.
• 데이터 스토리 텔링 : 통찰력을 명확하고 강력하게 제시하는 능력.

5. 데이터 랭글 링 기술 :

• 데이터 정리 : 오류 및 불일치 식별 및 수정.
• 데이터 변환 : 분석을위한 데이터 준비.

6. 빅 데이터 기술 :

• Hadoop 및 Spark : 대형 데이터 세트 처리 도구.
• NOSQL 데이터베이스 : MongoDB 및 Cassandra와 같은 데이터베이스 이해.

7. 도메인 전문 지식 :

• 관련 통찰력을 창출하기위한 산업 별 지식.

8. 소프트 기술 :

• 커뮤니케이션 : 기술 및 비 기술적 관객에게 결과를 명확하게 전달합니다.
• 문제 해결 : 데이터 중심의 과제를 식별하고 해결합니다.
• 협업 : 팀 내에서 효과적으로 작업합니다.

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실습 연습의 가치 :

실제 응용 프로그램은 데이터 과학 기술을 크게 향상시킵니다.

1. 최신 상태를 유지하면 최신 발전을 유지합니다.
2. 문제 해결 향상 : 복잡한 문제를 해결하는 능력을 향상시킵니다.
3. 포트폴리오 빌딩 : 능력을 보여주는 강력한 포트폴리오를 만듭니다.
4. 기술 능력 향상 : 정확도와 효율성을 높입니다.
5. 적응성 : 다양한 데이터 세트와 문제를 처리하는 능력을 향상시킵니다.
6. 혁신과 창의성 : 창의적인 솔루션을 불러 일으 킵니다.
7. 경력 발전 : 고용 및 경력 전망을 향상시킵니다.
8. 효과적인 의사 소통 : 결과를 효과적으로 제시하는 능력을 개선합니다.

데이터 과학 기술 개발을위한 최고의 플랫폼 :

Kaggle

데이터 세트, 경쟁 및 노트북 (이전 커널)을 제공하는 인기있는 플랫폼. 사용자는 경쟁을 통해 연습하고 공개 노트북을 탐색하며 커뮤니티와 교류 할 수 있습니다.

주요 학습 :

• 데이터 탐색 및 시각화
• 기계 학습 및 딥 러닝
• 데이터 정리 및 전처리
• 모델 평가 및 최적화

가격:

• 주로 무료; 대회는 현금 상을 제공 할 수 있습니다.

Coursera

주요 대학 및 조직의 과정을 제공합니다. AI, 데이터 분석 및 기계 학습의 전문 인증서 및 전문화를 제공합니다.

주요 학습 :

• 기계 학습 및 AI
• 데이터 분석 및 시각화
• 빅 데이터 기술
• 통계 및 확률
• 프로그래밍 (Python, R)

가격:

• 일부 재료에 대한 무료 액세스; 전체 액세스 및 인증을위한 유료 옵션.

EDX

Coursera와 마찬가지로 평판이 좋은 대학의 과정을 제공합니다. 종종 실습 프로젝트가 있습니다.

주요 학습 :

• 데이터 과학 기초
• 기계 학습 및 AI
• 데이터 분석 및 시각화
• 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅

가격:

• 무료 감사; 확인 된 인증서에 대한 유료 옵션.

udacity

업계 전문가와 협력하여 프로젝트 기반 Nanodegree 프로그램을 제공합니다. 커리어 서비스 및 멘토링이 포함됩니다.

주요 학습 :

• 데이터 분석 및 시각화
• 기계 학습 및 AI
• 데이터 엔지니어링
• 파이썬 및 SQL 프로그래밍

가격:

• Nanodegree 프로그램에 대한 월별 구독.

(Udemy, Pluralsight, LinkedIn Learning, IBM Data Science Community, Intellipaat 및 Guvi에 대한 설명은 유사한 구조를 따라 주요 학습 영역과 가격 모델을 강조합니다.)

결론:

지속적인 실습과 기술 향상은 데이터 과학의 역동적 인 분야에서 성공하는 데 중요합니다. 이 플랫폼은 포괄적 인 기술을 개발하기위한 다양한 길을 제공하여 다양한 도전과 기회를 위해 야심 찬 데이터 과학자를 준비합니다.

자주 묻는 질문 :

(FAQ는 데이터 과학 기술 실습, 숙련 방법, 최고의 플랫폼 및 데이터 과학자 급여에 대한 질문에 대답 할 것입니다.)

위 내용은 데이터 과학 기술을 연습하기위한 상위 10 개 플랫폼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!