데이터 과학자가 되는 데 관심이 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르십니까? 일주일에 단 10시간 만에 데이터 과학을 위한 Python을 배우는 데 도움이 되는 학습 계획이 있기 때문에 운이 좋습니다!

먼저 리소스에 대해 이야기해 봅시다. 예산이 충분하다면 문제 없습니다! 요령을 배우는 데 도움이 되는 무료 비디오 리소스를 계속 제공할 것입니다.

시작하기 전에 제안된 리소스와 관련이 없음을 언급하고 싶습니다. 권장 사항은 순전히 저 자신의 경험과 해당 분야의 다른 학습자의 경험을 기반으로 합니다.

1–2주차: Python 기본 사항

Python 프로그래밍의 기초부터 시작하겠습니다. 기초가 탄탄하지 않으면 초고층 건물을 지을 수 없고, 파이썬의 기본을 통달하지 않고는 데이터 과학자가 될 수 없습니다. 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 유용한 리소스는 다음과 같습니다.

• Chuck 박사의 Python for Everyone: 이 YouTube 자습서 시리즈는 초보자를 위한 Python에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 강사는 이해하기 쉬운 방식으로 개념을 설명하고 시작하는 데 도움이 되는 많은 예를 제공합니다. [링크:https://www.youtube.com/watch?v=8DvywoWv6fI&list=PLlRFEj9H3Oj7Bp8-DfGpfAfDBiblRfl5p]
• Corey Schafer의 Python Crash Course: 이 YouTube 자습서 시리즈는 데이터 유형, 제어 흐름 및 함수를 포함하여 Python 프로그래밍의 기본 사항을 다룹니다. 강사는 참여하고 명확한 설명을 제공합니다. [링크:https://www.youtube.com/watch?v=1F_OgqRuSdI&list=PL-osiE80TeTt2d9bfVyTiXJA-UTHn6WwU]

기본 사항을 잘 이해했다면 이제 Python을 사용한 데이터 분석으로 넘어갈 차례입니다. 이 단계에서는 Python을 사용하여 데이터 조작, 데이터 정리 및 데이터 시각화를 포함하여 데이터 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 이 단계에 대한 몇 가지 유용한 리소스는 다음과 같습니다.

• Corey Schafer의 Pandas 자습서: 이 YouTube 자습서 시리즈는 Pandas 라이브러리를 사용하여 Python에서 데이터 작업에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 강사는 시작하는 데 도움이 되는 명확한 설명과 많은 예를 제공합니다. [링크:https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg&list=PL-osiE80TeTsWlCv3ltqybIXRzMrvEvHE]
• Data Visualization with Matplotlib and Seaborn by Edureka: 이 YouTube 자습서에서는 Matplotlib 및 Seaborn을 사용하여 Python에서 데이터 시각화에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 강사는 시작하는 데 도움이 되는 명확한 설명과 많은 예를 제공합니다. [링크:https://www.youtube.com/watch?v=6guP1VeWz2w]

이제 Python 및 데이터 분석에 대한 좋은 기초를 갖추었으므로 기계 학습으로 넘어갈 때입니다. 기계 학습은 데이터 과학의 핵심 구성 요소이며 Python에는 기계 학습 모델을 쉽게 구축할 수 있는 풍부한 라이브러리가 있습니다. 감독 및 비지도 학습과 같은 다양한 유형의 기계 학습에 대해 알아보십시오. 그런 다음 Scikit-learn을 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 방법을 배웁니다. 이 단계에 대한 몇 가지 유용한 리소스는 다음과 같습니다.

• Sentdex의 Python을 사용한 기계 학습: 이 YouTube 자습서 시리즈는 Scikit-learn을 사용하여 Python을 사용한 기계 학습에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 강사는 시작하는 데 도움이 되는 명확한 설명과 많은 예를 제공합니다. [링크:https://www.youtube.com/watch?v=OGxgnH8y2NM&list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v]
• Edureka의 Scikit-learn 자습서: 이 YouTube 자습서 시리즈는 기계 학습을 위한 인기 있는 Python 라이브러리인 Scikit-learn에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 강사는 시작하는 데 도움이 되는 명확한 설명과 많은 예를 제공합니다. [링크:https://www.youtube.com/watch?v=0Lt9w-BxKFQ&list=PL9ooVrP1hQOGtDdGMzQ6K8ew2Tc3A7GyL]

Python 프로그래밍, 데이터 분석 및 기계 학습의 기본 사항을 다루었으므로 이제 기술을 테스트할 시간입니다! 이 단계에서는 학습한 내용을 실제 문제에 적용하는 데 도움이 되는 최종 프로젝트를 수행하게 됩니다.

캡스톤 프로젝트에 대한 몇 가지 훌륭한 아이디어는 다음과 같습니다.

• 추세를 파악하고 개선을 위한 권장 사항을 제시하기 위해 판매 데이터 분석
• 영화나 음악 추천 시스템 구축
• 비즈니스에 대한 고객 이탈 예측과 같은 특정 문제에 대한 예측 모델 개발

• Ken Jee의 데이터 과학 프로젝트: 이 YouTube 재생 목록에는 다양한 데이터 과학 프로젝트 아이디어와 이를 구축하는 방법에 대한 자습서가 있습니다. [링크:https://www.youtube.com/playlist?list=PL2zq7klxX5ASFejJj80ob9ZAnBHdz5O1t]
• Kaggle: Kaggle은 데이터 과학 대회를 위한 플랫폼이자 작업할 데이터 세트를 찾는 훌륭한 리소스입니다. 금융에서 의료, 소셜 미디어에 이르기까지 다양한 주제에 대한 데이터 세트를 찾을 수 있습니다. [링크:https://www.kaggle.com/]