강의
비즈니스를 위한 데이터 사이언스
기초기술 수준
업데이트됨 2024. 8.
TheoryData Literacy2시간14 동영상51 연습 문제3,350 XP110K+성취 증명서
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비즈니스용으로 체험해 보세요강의 설명
비즈니스에 데이터 과학 활용하기
데이터 과학이란 무엇이며, 이를 어떻게 활용해 조직을 강화할 수 있을까요? 이 강의에서는 데이터 팀에서 필요한 역량과, 조직의 요구를 충족하도록 그 팀을 어떻게 구성할 수 있는지 배우게 됩니다.이 강의는 또한 회사에서 활용할 수 있는 데이터 소스와 그 데이터를 저장, 분석, 시각화하는 방법에 대한 이해를 제공합니다.
데이터 과학 워크플로 이해하기
비즈니스를 위한 데이터 과학 소개로 시작하여 데이터 과학 워크플로와 이를 실제 문제에 적용하는 방법을 살펴봅니다. 데이터 수집이 어떻게 이루어지는지도 살펴보며, 데이터를 어떻게 확보하고 저장할 수 있는지 알아봅니다.데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 배우세요
대시보드와 A/B 테스트를 통해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법도 배우게 됩니다. 강의를 마무리하며, 클러스터링, 시계열 예측, 자연어 처리(NLP), 딥러닝, 설명 가능한 AI를 포함한 머신 러닝의 흥미로운 주제들을 다룹니다.그 과정에서 데이터 과학의 다양한 실제 활용 사례를 배우고, 실습을 통해 이러한 개념을 더 잘 이해하게 됩니다.
이 과정은 관리자들을 위한 데이터 과학 입문으로, 강력한 비즈니스 도구인 데이터 과학을 배울 수 있는 기회를 제공합니다.
선수 조건
이 강의에는 선수 과목이 없습니다1
Introduction to Data Science
We'll start the course by defining what data science is. We'll cover the data science workflow, and how data science is applied to real-world business problems. We'll finish the chapter by learning about ways to structure your data team to meet your organization's needs.
2
Data Collection and Storage
Now that we understand the data science workflow, we'll dive deeper into the first step: data collection. We'll learn about the different data sources your company can draw from, and how to store that data once it's collected.
3
Analysis and Visualization
In this chapter, we'll discuss ways to explore and visualize data through dashboards. We'll discuss the elements of a dashboard and how to make a directed request for a dashboard. This chapter will also cover making ad hoc data requests and A/B tests, which are a powerful analytics tool that de-risk decision-making.
4
Prediction
In this final chapter, we'll discuss the buzziest topic in data science: machine learning! We'll cover supervised and unsupervised machine learning, and clustering. Then, we'll move on to special topics in machine learning, including time series prediction, natural language processing, deep learning, and explainable AI!
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