R에서 파이썬까지…데이터과학 학습 사이트 8곳 (블로터 황유덕 기자)

 

 

 

 

R에서 파이썬까지…데이터과학 학습 사이트 8곳 (블로터 황유덕 기자)

 

* 출처 : http://www.bloter.net/archives/237013 어디서 뭘 배울까? 데이터사이언스는 아직 논의가 진행 중인 학문이다. 마땅히 대학에 ‘데이터과학’과가 있는 것도 아니다. 특히 국내에서는 오프라인으로 배울 수 있는 곳이 많지 않다. 하지만 온라인이라면 배울 수 있는 곳이 많다. 데이터과학 강좌 가운데 오픈소스 커리큘럼이 있다. 여기서 무료로 데이터과학의 이론과 기술 기초를 다져나갈 수 있다. ‘입문’에 초점을 두고 총 5개의 카테고리의 강좌를 모았다. 슬프게도 모두 영어 강좌다. 데이터 과학 입문 R, 파이썬 프로그래밍 기계학습(머신러닝) 통계학 시각화 1. 데이터과학 입문 ☞코세라 / 워싱턴대 데이터과학 입문 : https://www.coursera.org/course/datasci 워싱턴대학교에서 데이터과학 입문(Introduction to Data Science) 강의를 코세라에 제공한다. 코세라에 가입만 하면 무료로 수강할 수 있다. 이 강좌에서는 데이터과학의 기초적인 기술들을 배운다. SQL과 NoSQL을 활용한 데이터 관리, 데이터 마이닝을 위한 알고리즘, 기초 통계 모델링을 가르친다. 총 8주 과정으로 주당 10~12시간의 공부 시간이 필요하다. 영어 자막 제공을 제공한다. ☞하버드대 데이터과학 강의  : http://cm.dce.harvard.edu/2014/01/14328/publicationListing.shtml 하버드대 데이터과학 강의에서는 데이터과학에서 사용되는 5가지 기술을 배운다. 데이터 랭글링, 정제, 샘플링 데이터 관리 탐색적 데이터 분석 통계 모델을 활용한 예측 시각화와 스토리를 활용한 데이터 커뮤니케이션 이 강좌에서는 프로그래밍 과제나 프로젝트 모두 파이썬으로 진행된다. 강좌 전반에 대한 링크는 여기서, 강의 비디오 자료는 여기(링크)서 볼 수 있다. 2. R, PYTHON 프로그래밍 데이터를 다루기 위한 도구로 주로 R와 파이썬이 사용된다. 각각 패키지와 라이브러리로 기능을 확장할 수 있어, 데이터 수집과 정제 등 데이터를 다루는 일 전반에 사용된다. ☞데이터캠프 / R 입문 : https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r R는 전세계 200만명이 넘는 사람이 사용하고 있고, 해마다 이용자가 40% 성장하는 오픈소스 언어다. 데이터캠프는 R로 데이터과학를 가르치는 사이트다. 수강생은 직접 R 코드를 작성해나가며 R의 문법을 학습한다. 문제를 해결해야만 다음 진도로 넘어가기 때문에 차근차근 배워나갈 수 있다. 문제를 푸는 게 재밌어서 시간 가는 줄 모르고 하게 될 수 있으니 주의하자. 입문 강좌는 무료로 수강할 수 있지만 나머지 강좌는 일정 금액을 내야 한다. 일반 수강생은 한 달에 25달러, 학생은 9달러로 모든 강좌를 수강할 수 있다. R 공부를 쉽게 시작할 수 있는 교육 사이트다. 나도 여기서 처음 R 공부를 시작했다. ☞코드카데미 파이썬 : https://www.codecademy.com/tracks/python 코드카데미 강의는 코딩을 처음 접하는 사람도 차근차근 따라할 수 있다. 강좌 구성이 세밀하게 짜여 있고, 실습 위주로 프로그래밍을 가르쳐주기 때문이다. 파이썬 강좌는 총 13시간 정도 소요된다. 코딩을 아예 처음 접하는 사람은 더 오래 걸릴 수 있다. 하지만 겁먹지 마시길. 파이썬은 초보자가 익히기 쉬운 프로그래밍 언어 중 하나다. ☞구글 파이썬 클래스  : https://developers.google.com/edu/python/?csw=1 구글에서도 파이썬 강좌를 제공한다. 컴퓨터에 파이썬을 설치하는 것부터, 코드 작성까지 알려준다. 이 강좌는 문서 자료와 비디오 강의로 구성됐다. 문서 자료 끝마다 코딩 실습과제 링크가 담겨 있다. 이 강좌는 사실 구글에서 현장 강의로 진행됐다. 그래서 비디오 강의가 1일, 2일로 나뉘어 있다. 처음 파이썬을 접해 어려운 사람은 2일안에 하려고 하지 말고 차근차근 공부해보자. 3. 기계 학습 ☞코세라 / 스탠포드 머신 러닝 / 앤드류 응  : https://www.coursera.org/learn/machine-learning 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 지속적한 학습을 통해 패턴을 찾아내고 문제에 대한 답을 얻어내는 방법이다. 머신러닝을 통해 구현된 기술들에는 자동주행 자동차, 음성인식, 검색 알고리즘 등이 있다. 이 강좌에서는 효과적인 머신러닝 기술들을 배운다. 이 강좌의 교수 앤드류 응은 바이두의 데이터과학자로서 머신러닝에 관한 실질적인 노하우를 알려준다. 인공신경망, 클러스터링, 딥러닝 등 다양한 머신러닝에 대해 강의한다. 모든 기술을 케이스 스터디를 통해 가르쳐줘 로봇, 텍스트 인식, 컴퓨터 비전, 오디오, 데이터베이스 등 다양한 분야에 머신러닝을 활용하는 데 도움이 될 수 있다. 총 11주 기간의 강좌다. 4. 통계학 ☞유튜브 / 프린스턴대 통계 1 : https://www.youtube.com/watch?v=VJlpQs4a5LI&list=PLgIPpm6tJZoTlY4A-xikgjXmlscqduP5k 통계 입문자를 위한 기본 강의이다. ‘통계를 배우지 못할 것 같아’라고 생각하는 당신을 위한 강의라고 적혀 있다. R 프로그래밍도 같이 강의하고, R로 예제를 보여주고 실습과제도 진행한다. 강좌에서 R를 가르쳐주며 진행하기 때문에 R를 접해보지 않은 사람도 수강할 수 있다. 현재는 코세라에서 강의가 열리지 않았지만, 유튜브에서 볼 수 있다. 5. 데이터 시각화 ☞D3 튜토리얼 / 스콧 머레이 블로그  : http://alignedleft.com/tutorials ‘D3.js : 쉽고 빠른 인터랙티브 데이터 시각화’를 집필한 스콧 머레이의 블로그에서 제공하는 튜토리얼이다. D3는 자바스크립트 기반 라이브러리로 웹페이지에서 인터랙티브 데이터 시각화를 만드는 데 사용된다. D3는 <뉴욕타임스>, <복스미디어> 등 데이터 시각화를 활용하는 미디어에서 많이 활용된다. 스콧 머레이의 튜토리얼에서 웬만한 D3의 문법을 익힐 수 있다. 이후에 D3를 더 공부하고 싶으면 d3js.org의 라이브러리를 공부해보자. 보다 심도 있는 강좌들 및 기타 데이터 과학 오픈소스 강좌가 알고 싶다면, 다음의 웹페이지를 참고하자. ☞깃허브 : 데이터 사이언스 마스터즈 : https://github.com/datasciencemasters/go

R 프로그래밍 국내도서 저자 : 유충현 출판 : 자유아카데미 2010.11.08 상세보기