5주 데이터 경력 부트 캠프는 데이터 경력을 이해하고 배경이나 배경에 관계없이 다양한 사람들이 학습에 액세스할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 LuxDevHQ 프로그램입니다. 전문 지식을 무료로 제공합니다.

이 프로그램은 '세계적 수준의 데이터 경력'을 구축하는 데 필요한 모든 자료를 얻을 수 있는 학습 구조와 참조 공간을 제공합니다.

프로그램에서 우리는 데이터 경력이 다양한 영역과 산업에 귀중한 통찰력과 솔루션을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 인식하고 있으므로 이 분야를 이해하고 민주화하는 것이 중요합니다.

데이터 경력에는 데이터 마이닝, 통계 분석, 기계 학습 및 시각화와 같은 다양한 기술을 사용하여 크고 복잡한 데이터 세트에서 지식과 통찰력을 추출하는 것이 포함됩니다. 이러한 모든 프로세스는 데이터 과학의 성공에 기여합니다. 전통적으로 데이터 과학은 수학, 통계, 프로그래밍, 도메인 지식에 대한 탄탄한 배경 지식을 요구하는 전문 기술 및 기술적 전문 지식과 관련되어 왔습니다.

이 무료 부트캠프는 개인이 복잡한 알고리즘이나 프로그래밍 언어를 깊이 이해하지 않고도 데이터를 탐색하고 분석할 수 있도록 하는 명확한 의사소통, 직관적인 시각화, 사용자 친화적인 도구의 필요성을 강조합니다.

전반적으로 우리는 기술 전문가와 비기술 전문가 사이의 격차를 해소하여 더 많은 청중이 데이터의 힘을 활용하고 데이터 분석에서 얻은 증거와 통찰력을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

전체 프로그램 기대치

• 적극적인 참여.
• 마감일 준수
• 지속적인 학습과 개선
• 과제 및 프로젝트 완료

규칙 및 규정

• 행동강령
• 학문적 진실성
• 출석 요건
• 통신 프로토콜

이 프로그램은 초보자에게 친숙하도록 구성되어 있습니다.

###도구 및 기술을 위한 환경 설정

다음은 귀하가 설치해야 하는 도구 및 기술 목록입니다.
1). Python 환경
2). SQL 환경
삼). GitHub 계정
4). Power BI 계정
5). 옵션 무료 클라우드 데이터베이스
4).WakaTime 계정 - 매주 코딩에 소비한 시간을 추적합니다.

프로그램의 중요 시점과 단계에 따라 더 많은 도구와 기술을 계속 추가할 예정입니다.

다음은 이 프로그램에서 살펴볼 가능한 데이터 경력 목록입니다.

1). 데이터 분석가.

데이터 분석가는 데이터를 조사하여 조직에 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 중점을 둡니다. 데이터 정리, 데이터 시각화 및 기본 통계 분석을 수행하여 기업이 추세와 패턴을 이해하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

• 데이터 분석가는 금융, 마케팅, 의료 등 다양한 산업 분야에서 일할 수 있습니다.

2). 데이터 과학자.

데이터 과학자는 대규모 데이터 세트를 수집, 정리, 분석하여 귀중한 통찰력을 추출하고 데이터 기반 결정을 내리는 일을 담당합니다. 다양한 기계 학습 및 통계 기술을 사용하여 예측 모델을 구축하고 복잡한 문제를 해결합니다.

• 데이터 과학자는 종종 비즈니스 이해관계자와 긴밀히 협력하여 데이터를 활용하여 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는 기회를 식별합니다.

삼). 데이터 엔지니어.

데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인과 인프라의 설계, 구축, 유지 관리를 담당합니다. 데이터 과학자와 분석가가 분석을 위해 데이터를 수집, 저장하고 액세스할 수 있도록 보장합니다.

• 데이터 엔지니어는 Hadoop, Spark, 데이터베이스와 같은 도구를 사용하여 대용량 데이터를 효율적으로 관리하고 처리합니다.

4). 데이터 설계자.

데이터 설계자는 조직 내 데이터의 전반적인 구조와 구성을 설계합니다. 그들은 데이터 모델을 만들고, 데이터 표준을 정의하며, 데이터가 효과적으로 저장, 통합 및 액세스되도록 보장합니다.

• 데이터 설계자는 데이터 거버넌스를 확립하고 데이터 품질을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

메모:

• 다음은 데이터 과학 및 분석 분야의 다양한 진로 중 일부에 불과합니다. 귀하의 관심과 기술에 따라 기계 학습 엔지니어, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 통계학자 또는 자연어 처리(NLP) 엔지니어 또는 컴퓨터 비전 엔지니어와 같은 전문 역할도 고려할 수 있습니다.

• 데이터 과학 분야는 지속적으로 발전하고 있습니다. 따라서 기술이 발전하고 비즈니스가 데이터 중심으로 변모함에 따라 항상 새로운 기회와 역할이 나타나고 있습니다. 자신의 관심분야와 경력 목표에 맞는 경로를 선택하는 것이 중요합니다.

또한 모든 주제와 개념을 다룰 수는 없지만 데이터 경력을 위한 견고한 기반을 마련해 드릴 것입니다.