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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-scientists-tools-ko
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课程名称：数据科学家的工具箱 概述：本课程介绍了数据科学家的主要工具和思想，涵盖数据分析师和数据科学家在工作中使用的数据、问题和工具的概述。课程分为两个部分：第一部分是将数据转化为可操作知识的概念性介绍；第二部分则是对实际使用的各种工具的介绍，包括版本控制、Markdown、Git、GitHub、R及RStudio等程序。 课程大纲： 第一部分：数据科学基础 描述：本模块介绍和定义数据科学及其相关数据内容，并探讨数据科学家在遇到问题时使用的一些资源。 第二部分：R及RStudio 描述：本模块帮助学生入门和运行R及RStudio，学习这两者的一些基本知识以及数据科学家为何使用它们的原因。 第三部分：版本控制与GitHub 描述：本模块讲授版本控制及其对数据科学家的重要性，学生将学习如何使用Git和GitHub来管理数据科学项目中的版本控制。 第四部分：R Markdown、科学思维与大数据 描述：在最后一个模块中，学生将学习如何使用R Markdown，并介绍数据科学家至关重要的三个概念：提出好问题、实验设计和大数据。 通过本课程，学员将获得数据科学基础知识和相关工具的实用技能，为将来的数据科学工作打下坚实的基础。
Part: 1
Title:데이터 과학 기초
Description:이 모듈에서는 데이터 과학과 데이터 자체를 소개하고 정의합니다. 또한 문제가 발생했을 때 데이터 과학자가 도움을 받기위해 사용하는 일부 리소스에 대해서도 살펴봅시다.
Part: 2
Title:R 및 RStudio
Description:이 모듈에서는 R 및 RStudio를 시작하고 실행하는 데 도움을 줍니다. 그 과정에서 두 가지 모두에 대한 몇 가지 기본 사항과 데이터 과학자가 이를 사용하는 이유를 학습합니다.
Part: 3
Title:버전 관리 및 GitHub
Description:이 모듈에서는 버전 관리와 데이터 과학자에게 버전 관리가 중요한 이유를 학습합니다. 또한 Git 및 GitHub를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 버전 관리를 매니징하는 방법을 배우게 됩니다.
Part: 4
Title:R Markdown, Scientific Thinking 및 Big Data
Description:이 마지막 모듈에서는 R Markdown을 사용하는 방법을 배우고 모든 성공적인 데이터 과학자에게 매우 중요한 세 가지 개념인 좋은 질문하기, 실험적 설계, 빅 데이터에 대해 소개합니다.
이 과정에서는 데이터 과학자의 도구 상자에 있는 메인 도구와 아이디어를 소개합니다. 본 과정은 데이터 분석가와 데이터 과학자가 작업하는 데이터, 질문 및 도구의 개요에 대해 설명합니다. 이 과정에는 두 가지 구성 요소가 있습니다. 첫 번째는 데이터를 실행 가능한 지식으로 바꾸는 아이디어에 대한 개념적 소개입니다. 두 번째는 버전 관리, 마크다운, git, GitHub, R 및 RStudio와 같은 프로그램에서 사용할 도구에 대한 실용적인 소개입니다.
