课程链接: https://www.udemy.com/course/visual-python/
이번에 소개할 Udemy 강좌는 ‘빅데이터 분석 시각화 머신 러닝 통계 검정 – Visual Python 활용’입니다. 이 강좌는 빅데이터 분석의 기본부터 시작해 데이터 시각화, 머신 러닝, 통계 검정까지 폭넓은 내용을 다루며 실습 위주로 진행되어 초보자도 쉽게 따라할 수 있습니다.
강좌는 총 5단계로 구성되어 있는데, 먼저 데이터 분석의 개요와 머신 러닝의 차이점, 역할에 대해 설명하며 시작됩니다. 이후 파이썬의 기초 문법과 데이터 분석에 필수적인 패키지 활용법을 배웁니다. 특히 IT 비전공자도 쉽게 따라할 수 있도록 Visual Python을 활용한 실습이 포함되어 있어 친근하게 접근할 수 있습니다.
다음으로 Visual Python을 활용한 데이터 분석 실습에서는 numpy, pandas, matplotlib, seaborn 등 핵심 패키지를 이용한 데이터 처리와 시각화 기법을 배울 수 있으며, 예제 데이터로 실제로 분석하는 과정을 경험할 수 있습니다. 머신 러닝 파트에서는 분류, 회귀, 군집화 등 다양한 알고리즘을 scikit-learn을 활용해 실습하며, 이론뿐만 아니라 실무에 바로 적용 가능한 능력을 키울 수 있습니다.
마지막으로 통계 검정 부분에서는 정규성 검정, T-검정, ANOVA, 요인 분석 등 중요한 통계 기법을 실습하며 데이터 분석의 정확성을 높이는 방법을 배웁니다. scipy와 Statsmodels 패키지를 이용해 손쉽게 통계 검정을 수행하는 방법도 함께 배워보세요.
이 강좌는 빅데이터와 머신러닝, 통계 분석을 처음 접하는 분들에게 강력히 추천하며, 실습 중심으로 배움의 효과를 높이고 싶으신 분들에게도 적합합니다. 데이터 분석과 시각화, 머신러닝을 한 번에 배우고 싶다면 지금 바로 도전해보세요!