인터넷에서는 수 많은 데이터 과학 관련 강좌들이 존재합니다. MOOC(온라인 공개수업(영어Massive Open Online Course)은 웹 서비스를 기반으로 이루어지는 상호참여적, 거대규모의 교육을 의미합니다. 비디오나 유인물, 문제집이 보충 자료가 되는 기존의 수업들과는 달리, 온라인 공개수업은 인터넷 토론 게시판을 중심으로 학생과 교수, 그리고 조교들 사이의 커뮤니티를 만들어 수업을 진행하는 것이 특징입니다(출처: 위키백과).

수많은 데이터 분석가들이 이런 MOOC의 발전과 더불어 스킬업이 이루어 졌고, 그 중의 대표라 할 수 있는 코세라(Coursera.com) 는 스탠퍼드대학 Andrew Ng 교수의 Machine Learning 강좌가 폭발적인 인기를 끌면서 여타 수많은 MOOC의 발전을 촉진시켰습니다.

R과 관련된 강좌도 상당히 많은편인데, 영어로 되어있음에도 불구하고 국내 수많은 R 데이터 분석가들도 제일 많이 접해봤다는 강좌들이 포함되어있어 이번 기회에 정리해 봤습니다. 필자의 경우 특히 Johns Hopkins 대학에서 개설한 Data Science Specialization 에 포함된 10개 강좌를 모두 수료해 봤는데 R 입문자들에게 강추하고 싶을정도로 짜임새 있게 구성이 되어 있습니다.

 

강좌 강좌 정보 코스
  • 수강 대상 : 입문자
  • 강의 시간 : 137 시간
  • 강의 내용 :  R 작업 환경 , R 프로그래밍, Github, 회귀분석, 머신러닝, 탐색적 데이터 분석
  1. The Data Scientist’s Toolbox
  2. R Programming
  3. Getting and Cleaning Data
  4. Exploratory Data Analysis
  5. Reproducible Research
  6. Statistical Inference
  7. Regression Models
  8. Practical Machine Learning
  9. Developing Data Products
  10. Data Science Capstone

 

 

 

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