데이터 과학 및 엔지니어링의 기초

원시 데이터가 어떻게 강력한 통찰력으로 변환되는지 궁금하지만, 다양한 역할과 용어 때문에 혼란스러우신가요? 이 과정은 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링이라는 구별되지만 연결된 분야에 대한 명확하고 실용적인 소개를 제공합니다. 초기 수집부터 최종 분석에 이르기까지 전체 데이터 여정에 대한 확실한 이해를 얻게 될 것입니다. 핵심 원칙, 일반적인 도구 및 협업 워크플로우를 탐색함으로써, 데이터 엔지니어가 데이터 과학자가 가치를 발견하는 데 사용하는 기반을 어떻게 구축하는지 배우고, 현대 데이터 환경을 이해하게 될 것입니다. 학습 내용: - 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 구별하는 핵심 책임과 기술을 이해합니다. - 데이터 모델링, 스토리지 솔루션, 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인(ETL/ELT) 구축의 기본을 배웁니다. - 탐색적 데이터 분석, 통계 방법 및 machine learning의 주요 개념을 파악합니다. - 관계형 데이터베이스에서 데이터를 쿼리하고 조작하기 위한 기초 SQL을 연습합니다. - 현대 데이터 스택의 구성 요소와 MLOps의 기본 원칙을 탐색합니다. - 개념부터 결론까지 완전한 데이터 프로젝트의 단계를 계획하여 지식을 적용합니다. 이 과정은 기초 용어와 개념으로 시작하여 엔지니어링과 과학 모두의 실질적인 단계로 넘어갑니다. 명확한 서면 설명과 예시를 통해 데이터 라이프사이클의 각 부분을 검토할 것입니다. 이 과정은 완전 초보자를 위해 설계되었습니다. 프로그래밍, 통계 또는 데이터 시스템에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 데이터 세계로의 여정을 시작하세요.