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6 주 과정은 초보자에게 기술 능력을 가르치고 데이터 과학에 대한 강력한 통찰력을 자신의 업무에 적용하는 데 필요한 이론 지식을 데이터 과학에서의 경력 기반을 제공하기 위해 개발되었습니다.

개요

사우 샘프 턴 대학 (University of Southampton)의 세계적인 데이터 과학 팀이 독점적으로 고안 한이 과정은 데이터 기술을 습득하는 실습 방식을 제공합니다. 대화 형 온라인 연습을 통해 학습 된 교과서에서 공부 한 많은 개념과 기술을 시험해 볼 수 있습니다.

파이썬을 사용하여 코스의 기술적 측면을 구현합니다. 모든 신청자가 파이썬 또는 이와 유사한 언어에 대한 경험이 있음을 강력히 권고합니다.

구조

코스는 6 주 이상 진행됩니다.

1 주 : 교사와 다른 참가자들을 만날 기회, 향후 6 주 동안의 과정 내용을 숙지하고 우리가 제공하는 지원을 찾아보십시오. Jupyter의 모든 실습과 과제에 사용되는 웹 기반 환경의 '직접 체험'을 받게됩니다. 프로그래밍 언어에 익숙하지 않은 사용자를 위해 이번 주에는 Python Primer 활동도 포함되어 있습니다.

2 주차 : 데이터 과학의 기본 용어와 프로세스를 배우는 시간. 방대한 데이터에 숨겨진 가치를 창출하기 위해 데이터 과학자들이 사용하는 도구뿐 아니라 데이터 폭발을 가속화하는 데 도움이 된 기술 환경에 대해서도 소개 될 것입니다. 우리는 또한 파이썬과 데이터 과학에서 그것의 사용에 대해 자세히 살펴 봅니다.

3 주차 : 데이터 과학에 대한 실제 경험을 제공합니다. 수집, 저장 및 데이터 관리에 중점을두고 잠재적 인 통찰력을 높이기 위해 다양한 데이터 소스를 결합하는 방법을 배웁니다.

4 주차 : 데이터 분석 방법을 이해하는 데 도움이됩니다. 기계 학습에서 통계에 이르기까지 데이터 과학 팀에서 일반적으로 사용하는 다양한 기술을 다룰 것입니다. Python을 사용하면 이러한 분석 기법을 실제 데이터 세트에 적용 할 수 있습니다.

5 주 : 데이터 과학 작업의 결과를보고하기 위해 다양한 데이터 시각화 기법을 사용하는 방법을 가르칩니다. 주요 결과를 강조 표시하여 보고서의 영향을 개선하기 위해 특정 유형의 데이터를 표시하는 다양한 방법을 발견하게됩니다.

6 주차 : 과제 완료에 대한 지원에 중점을두고 데이터 과학의 미래를 살펴 봅니다.



선행 조건 : 프로그래밍에 대해 제대로 이해하고 있어야하며 Python 또는 유사한 언어를 사용하는 것이 좋습니다.

대상 그룹 : 데이터 과학 경력에 관심이 있거나 현재의 비즈니스 과제에 데이터 과학의 변형 기술을 적용하는 방법을 배우는 사람.

학습 자료 : 비디오 튜토리얼, 온라인 연습, 프리젠 테이션, 추가 읽기.

평가 및 피드백 : 세 가지 과목을 완료해야합니다. 코스 전체에 걸쳐 전문가 교사가 안내 및 형성 피드백을 제공합니다.

실무 경험 및 과제 : 매주 실제 온라인 연습 및 활동을 통해 독학 및 자습 학습 자료가 혼합되어 있습니다.

1 주차에는 옵션으로 제공되는 파이썬에 대한 소개 / 새로 고침이 포함되어 있습니다.이 시간에는 온라인 연습이 포함되어 있습니다.

2 주째에는 파이썬 실습 연습이 더 이상 진행되지 않습니다. 과제는 과제 수행에 도움이되며 모든 학생들이 과제를 완료하도록 권장합니다.

3 주, 4 주 및 5 주 각각에는 등급이 매겨지지 않은 온라인 연습과 관련된 채점 된 교과 과제가 있습니다.

목표 및 학습 결과

이 과정은 능숙한 데이터 과학자가 될 수있는 지식과 전문 지식을 제공합니다.

성공적으로 완료되면 수료증과 성적 증명서를 받게됩니다. 너는 할 수있을 것이다:

  • 데이터 과학자가 사용하는 툴킷 및 실제 응용 프로그램을 포함하여 데이터 과학의 핵심 개념을 이해합니다.
  • 데이터 과학이 데이터를 수집, 관리 및 저장하는 방법을 설명하십시오.
  • MongoDB를 사용하여 데이터 수집 및 관리 스크립트를 구현하십시오.
  • 데이터 학습에 필수적인 기계 학습 개념 및 통계에 대한 이해를 돕습니다.
  • 데이터 세트를 통계적으로 분석하기위한 Python 코드를 생성하십시오.
  • 데이터 시각화를 사용하여 데이터의 스토리를 전달하고 설계를 비판적으로 평가하십시오.
  • Python과 Bokeh를 사용하여 데이터에서 시각화를 계획하고 생성하십시오.

기술 스택

  • 시각화 : Bokeh (Python)
  • 관리 / 질의 : MongoDB (Python 사용)
  • 자료 : 파이썬
  • 통계 / 분석 : NumPy / ScyPy / 팬더

강의 계획서

1 주차 : 환영 및 코스 정보

토픽

  • 환영 및 소개
  • 이번 주 학습 결과
  • 어떤 데이터 과학이 중요하며 왜 중요한가?
  • 강좌 및 학습 결과
  • 토론 포럼 사용
  • 자기 소개
  • 도움말 및 개인 교습 지원
  • 코스 배정 세부 정보
  • '실습'주피터 익숙 활동
  • 파이썬 입문서
  • 용어 해설

2 주차 : 핵심 개념 및 기술 소개

토픽

  • 소개
  • 이번 주 학습 결과
  • 간단히 말해서 데이터 과학
  • 술어
  • 데이터 과학 과정
  • 데이터 과학 도구 키트
  • 데이터 유형
  • 예제 애플리케이션
  • 추가 읽기
  • 개요

3 주차 : 데이터 수집 및 관리

토픽

  • 소개
  • 이번 주 학습 결과
  • 데이터 소스
  • 데이터 수집 및 API
  • 데이터 탐색 및 수정
  • 데이터 저장 및 관리
  • 여러 데이터 소스 사용
  • 추가 읽기
  • 개요

4 주차 : 데이터 분석

토픽

  • 소개
  • 이번 주 학습 결과
  • 용어 및 개념
  • 통계 소개
  • 통계 및 소개의 성격
  • 중심 경향과 분포
  • 변화
  • 배포 속성 및 산술
  • 샘플 / CLT
  • 기본 기계 학습 알고리즘
  • 선형 회귀
  • SVM
  • 나이브 베이 즈
  • 추가 읽기
  • 개요

5 주차 : 데이터 시각화

토픽

  • 소개
  • 이번 주 학습 결과
  • 데이터 시각화 유형
  • 탐색 적
  • 설명적인
  • 시각화를위한 데이터
  • 데이터 유형
  • 데이터 인코딩
  • 망막 변수
  • 인코딩에 변수 매핑
  • 비주얼 인코딩
  • 시각화를위한 기술
  • Bokeh (파이썬)
  • 추가 읽기
  • 개요

6 주차 : 데이터 과학의 미래

토픽

  • 소개
  • 이번 주 학습 결과
  • 데이터 과학의 미래
Program taught in:
영어

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이 과정은 온라인
시작 날짜
3월 2019
4월 2019
Duration
60 시간
파트타임
가격
1,500 GBP
Deadline
By locations
By date
시작 날짜
3월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
4월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
5월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
6월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
7월 2019
종료 날짜
Application deadline
시작 날짜
8월 2019
종료 날짜
Application deadline

3월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

4월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

5월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

6월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

7월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜

8월 2019

Location
Application deadline
종료 날짜