내공냠냠
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이 강의를 통해 데이터 사이언티스트를 처음 접하게 되었고, 정말 많은 도움이 되었습니다. 강의를 듣는 중엔 알고리즘은 저와 상관없는 분야다 생각했는데, 막상 공부를 하다 보니 그쪽에 끌리게 되었습니다. 강의에서 알려주신 내용들 참고하여 저에게 맞는 직무 찾아 취업하도록 하겠습니다. 정말 감사드립니다.
yhukim87
전반적인 개념을 익히는데, 유용했습니다.
제임스
저 믿고 돈 아끼세요,, 다른 수강후기 봤을 때 알맹이가 없어도 배울만한 것 있겠지? 하고 결제해서 봤는데 강의에 알맹이는 단 하나도 없고 허무맹랑한 소리뿐이네요. 정말 저 믿고 다들 돈 아끼세요~~~~~~
마맹초기
음 너무 구체성이 없었어요.. 사람마다 다르겠지만 저는 거의 아는 내용들이었습니다..
hyumok92
저도 나중에 이런 강의를 만들고 싶습니다. 감사합니다
질문&답변
안녕하세요 선생님
안녕하세요 질문 감사합니다. 구체적인 목록은 개인의 목표와 선호에 따라 달라질 수 있지만 일반적인 관점에서 추천드려 볼게요. 우선 데이터 분석 서적은 O'Reilly Media 의 책으로 시작해보시면 좋을 것 같아요. 입문자들도 쉽게 접할 수 있는 핸드북 형식이고 무엇보다 실용적인 내용에 적합합니다. 하지만 데이터 분석으로 어떻게 스토리가 만들어지는지, 데이터 분석의 이런 측면이 궁금하시면 제가 운영하는 비주얼라이징코리아 웹사이트(https://visualisingkorea.com)의 기사들을 참고해보시면 좋을 것 같아요. 온라인 강의는 강의에서 말씀드린 것처럼 데이터 분석의 전과정을 포괄하는 강의를 추천드리는데, 대표적으로는 Udacity 와 Coursera 가 있습니다. 제가 강의를 찾아 볼 때에도 마지막에 이 두 강의를 두고 고민을 했었고, 실제로 Udacity의 Nanodegree 프로그램을 선택해 들었습니다. 챕터마다 연습 프로젝트들이 있어서 프로젝트들을 제출해야 통과가 되도록 설계되어있는 점이 마음에 들었고, 특히 이론보다 실용적인 내용을 가르쳐주는 점이 좋았습니다. Coursera 도 데이터 분석의 전과정을 포괄하지만 보다 원론적인 측면이 강했던 것 같아요. 혹시 Udacity 강의를 듣게 되신다면 제가 제휴하고 있는 링크를 소개드릴게요. 데이터 분석, 데이터 사이언스, 데이터 비주얼라이제이션 프로그램들입니다. 물론 제휴 링크를 활용하지 않으셔도 됩니다 :) Data Analyst Nanodgree: https://imp.i115008.net/a11QRj Data Scientist Nanodgree: https://imp.i115008.net/qnnBnj Data Visualisation Nanodgree: https://imp.i115008.net/e44Pvg 마지막으로 뉴스레터/블로그는 개인의 목표와 선호에 따라서 목록이 가장 많이 달라질 수 있는데, 저 역시도 제 선호에 따라서 구체적인 목록을 가지고 있구요. 하지만 데이터 사이언스 일반적으로도 아래 두 링크에 유용한 포스트들이 많이 있습니다. https://www.kdnuggets.com/ https://towardsdatascience.com/ 그리고 머신러닝/딥러닝 커리어를 생각하신다면 아래 링크도 둘러보세요. 제가 실제 현업에 있으면서도 자주 찾아보는 블로그입니다. https://machinelearningmastery.com/blog/ 추천해드린 목록에서 출발하시다 보면 좀더 궁금한 것들이 생기고, 목표나 선호도도 보다 명확해지게 되니 앞으로 계속 구체적인 내용들의 목록으로 발전해나가셔도 좋을 것 같아요. 그럼 도움이 되었길 바라겠습니다. 감사합니다 :)