인터넷에서 30종 인기 블로그나 온라인 사이트를 정리해 공유하였습니다. 참고가 되었으면 좋겠습니다~

인터넷에서 30종 인기 블로그나 온라인 사이트를 정리해 공유하였습니다. 참고가 되었으면 좋겠습니다~

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빅데이터 분석 : 책보다 편한 30종 스터디 사이트

최종 업데이트:2020-5-18


데이터 과학에 관한 작업을 시작했을 뿐이지만 데이터 분석과 빅데이터 분석 전문가(ADP) 라이선스 준비를 위해 전문 서적 외에도 관련 사이트나 블로그로부터 최신 데이터 정보와 지식을 얻어야 합니다. 인터넷에서 30종 인기 블로그나 온라인 사이트를 정리해 공유하였습니다. 참고가 되었으면 좋겠습니다.
실제로 빅데이터 분석 을 할 때 좋은 정보와 데이터가 없는 경우가 많습니다. 오픈 공공데이터 포럼을 정리하고 소개하였습니다. 2 가지 함께 보시면 더 좋을 것 같습니다.

빅데이터 분석 : 온라인 사이트

  1.Dataquest:
https://www.dataquest.io/home

이 빅데이터 분석 사이트는 데이터 사이언스트,데이터 애널리스트, 또는 데이터 엔지니어에 대한 관심을 가지는 분들은 대화형 코딩 과제부터 공부하고 기준 문제 및 데이터 사이언스 프로젝트로 성장할 수 있습니다.

2.Udemy:
https://www.udemy.com

세계 최대급의 온라인 빅데이터 분석 학습 플랫폼으로서 알려졌으며 이제 8000이상의 온라인 코스가 있습니다. 머신러닝(machine learning)부터 데이터 시각화, 그리고 Python 프로그래밍까지를 포함하고 있습니다. 

3.Coursera:
https://www.coursera.org/browse/data-science?languages=en

Coursera는 전 세계 대학 및 기관과 협력하여 온하인 코스를 제공하고 있습니다.  등록자는 온라인 비디오 빅데이터 분석 강의에 엑셀을 할 수 있고, 숙제가 자동 평가되고, 커뮤니티 포럼에도 들어갈 수 있습니다. 코스 종료 후에 전자 수료증명서가 발급됩니다.

4.DataCamp:
 httpswww.datacamp.com

 스킬을 향상시키고 싶은 초보자나 숙련된 전문가에게  되게 훌륭한 학습 자원이라고 할 수 있습니다. DataCamp는 데이터 사이언스, 통계학 및 머신러닝에 관련된 인터랙티브한 R 및 Python 코스를 제공하고 있습니다.

5.Udacity:
https://www.udacity.com/course/data-analyst-nanodegree–nd002

Udacity는 Python、SQL 및 통계 데이터를 통해 인사이트를 통찰하고 중요한 발견을 전하고 데이터 구동형(driven) 솔루션을 구축하기 위해서 힘을 애쓰고 있다는 슬로건이 있습니다. 온라인 비디오 뿐만 아니라, 독자적인 스터디 관리 시스템, 빌트인 (built-in) 프로그래밍 인터페이스 및 포럼도 가지고 있습니다.

6.EdX:
https://www.edx.org/learn/data-science

 EdX에서는 데이터 분석 스킬을 기르고, 지식을 높이기 위한 무료 데이터 사이언스 코스를 제공하고 있습니다. 전 세계의 답대학 및 EdX의 글로벌 파트너의 코스를 통해 데이터 사이언스, 통계, 비즈니스 인텔리전스(BI)에 관련 자료를 함계 공부합시다.

7.CognitiveClass:
https://cognitiveclass.ai

이 사이트에서 데이터 사이언스, 인공지능, 빅데이터, 블록체인 스킬을 무료로 수강할 수 있습니다. 안드로이드 전용의 앱이 있기 때문에 사용하기 편리한다는 장점이 있습니다.

8.Springboard:
https://www.springboard.com/workshops/data-science-career-track?afmc=2h

여기서 데이터 사이언스 기초 지식을 섭득하고, 실제에 따라 high-level의 머신러닝, 자연 언어 처리, 딥러닝 등의 중점 분야를 선택하고 공부할 수 있습니다.  실제 프로젝트 연습 뿐만 아니라 맟춤형 캐리어 코칭 및 구인 사이트도 제공하고 있습니다. 

 9.Data School（YouTube）：
https://www.youtube.com/user/dataschool/featured

Data School는 워싱턴DC에서 데이터 사이언스 교육을 하고 있는 Kevin Markham씨의 채널입니다. 이 채널에서 오픈 소스 툴에 관련 사용방법, Python 및 R 등 다양한 데이터 사이언스에 기반으로 주제에 대해서 소개하는 것입니다.  무료 보기 가능하고, 현재 8만명 이상의 팔로워가 가지고 있습니다.

10.Siraj Raval(YouTube) :
https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A/featured

Siraj Raval씨의 채널은 개발자에게 인공지능 구축을 교육하기 위한 비디오를 제고하고 있는 것입니다. 게임,음악, 채팅봇, 아트 등을 AI로 만드는 과정을 시청자들에게 알려주었습니다. 이제 팔로워는 50만명을 넘고 있습니다.

11.IntelliPaat:
https://intellipaat.com/tutorials/

IntelliPaat의 튜토리얼은 빅데이터 , 비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석, 데이터베이스등 테마를 커버하고 있습니다. 업계 전문가에게 수강을 수료한다면 인정(증면서)를 받을 수 있습니다. 

12.Lynda:
https://www.lynda.com/search?q=data+science

Lynda에서는 빅데이터, 비즈니스 인테리전스, 데이터 분석, 데이터베이스,프로그래밍 언어 등이 포함됩니다. 자신의 수준에 따라 입문, 중급, 상급 코스를 선택할 수 있습니다. 

13.Kaggle:
https://www.kaggle.com/learn/overview

Kaggle는 초보자에게 최우선 선택이라고 할 수 있습니다. Python,머신러닝, 데이터 시각화, Pandas, R, SQL 또는 딥러닝에 관련 코스를 선택할 수 있습니다.


데이터 사이언스 블로그

1. EdwinChen 개안 블로그
http://blog.echen.me

EdwinChen 씨는 매사추세츠공과대학(MIT)에서 수학과 언어학을 전공했으며, MRS음성인식(speech recognition)，Clarium의 양적 거래, Twitter 광고, Dropbox 분석, Google 데이터 사이언스 등의 일을 하고 있었습니다. AI 인공지능과 데이터에 관한 포스트를  볼 수 있습니다.

 2.DataScience.com：
https://www.datascience.com/blog

이 블로그는 데이터 사이언티스트, 비즈니스 애널리스트 및 IT팀을 대상으로 운영하고 있습니다. 그리고 이에 대한 자신의 생각을 전하고 싶다면 여기에 독자들의 투고를 환영합니다. 

3.데이터 사이언스/101
http://101.datascience.community

컴퓨터 과학 및 통계 과학 박사 학위를 취득한 Ryan Swanstrom는 2012년부터 자신의  블로그에서 데이터 과학 자원, 뉴스 및 연구에 대한 뉴스를 공개하고 있습니다.

 4.The Shapeof Data:
https：shapeofdata.wordpress.com

JesseJohnson은 저자원 토폴로지를 연구하던 전직 수학 교수로 현재 구글 소프트워어 엔지니를 하고 있습니다. 블로그에서 현대 데이터 분석의 기본적인 사고방식에 대해 탐색하고 성명하고 있습니다. 

 5.PlanetBig:
http://planetbigdata.com

PlanetBig Matoop는 빅데이터 및 Hadoop등에 관련 블로그를 정리하는 플랫폼입니다. 전세계의 블로그를 모았습니다.

6. 빅데이터 블로그:
http://blog.bigdataweek.com

Big Data Week 회의에서의 인터뷰와 의견을 공개하고 있습니다. 회의에 참석할 수 없는 경우에는 이 블로그에서 최신 정보를 입수할 수 있습니다.

7.ChrisAblon
https://chrisalbon.com/

ChrisAblon은 통계,인공지능 및 소포트웨어 분약에서 10년이상 경험을 가진 데이터 과학자 및 정치학자입니다. 정치, 사회, 인도 활동에 익숙하며 이에 대한 많은 자료를 공유하고 있습니다.

 8.NYC AcienceAcademyAcademy
https://nycdatascience.com/blog/

교육기관인 NYC Data Science Academy의 블로그에서 R, Web 크롤, 머신러닝에 관한 포스트를 공개하고 있으며 온라인 코스도 있습니다. 데이터 사이언스 분야에서 축적하는 경험에 의해서, 기업에 스킬과 전략 트레이닝을 제공하고 있습니다.

9.DBMS2:
http://www.dbms2.com/

DBMS2는 데이터베이스와 데이터 분석 스킬에 관심이 있는 분들에게 업계 전문가의 리뷰를 제공하는 플랫폼입니다. 필자인 Curt Monash씨는 30년 동안 업계에 주목하고 왔습니다.

10.Data36：
https://data36.com/

Tomi Mester씨의 블로그에서는, 온라인 데이터 아날리스트 베스트 프랙티스에 대해 자세하게 해설하고 있습니다. 데이터 분석, AB테스트, 조사연구 및 데이터 사이언스에 관련된 포스트, 코스 및 비디오를 공유하고 있습니다.

11.데이터베이스 관리시스템 운영:
http://www.odbms.org/

이 사이트는 빅데이터, 최신 데이터 관리 테크놀로지 그리고 데이터 사이언스에 관련 자료가 포함된 포털입니다. 필자는 프랑크푸르트 대학의 데이터베이스 및 정보 시스템 교수입니다.

12.Yanir Seroussi 블로그 ：
https://yanirseroussi.com/

Yanir Seoussi씨는 프로그래밍, 컴퓨터 사이언스, 머신러닝 및 통계에서 풍부한 경험을 가진 데이터 사이언티스트 및 소프트웨어 엔지니어입니다.그의 블로그에 고립된 데이터의 문제부터 생산 시스템의 구축까지의 아이디어가 포함되어 있습니다.

13.SimplyStatistics:
https://simplystatistics.org/

이 블로그는 Jeff Leek, Roger Peng, Rafa Irizarry 3명의 생물 통계학 교수에 의해서 쓰여졌습니다. 과학적 논의에 기여하는 흥미로운 포스트에 대해 코멘트하고, 그리고 신인 통계학자와 의견을 공유합니다.

 14.What is big data
https://whatsthebigdata.com/

Gil Press는 라이팅, 리서치, 마케팅 서비스를 제공하는 “gPress”라는 컨설팅 사업을 경영하고 있습니다.  블로그에서는 빅데이터에 관한 정보기술, 비즈니스 업계, 정부기관, 그리고 우리 생활에 미치는 영향에 대한 것을 알아보고 있습니다.

15.Towards Data Science：
https://towardsdatascience.com/

이 블로그는 수천명의 사람들이 의견을 교환하고 데이터 사이언스에 대한 이해를 증진시키는 플랫폼입니다.각 전문적인  데이터 사이언티스트로부터 다양한 내용을 읽을 수 있습니다.

 16.AlexisPerrier:
https://alexisperrier.com/

Alexis Perrier씨는 기업의 머신러닝을 지원한 적이 있는 데이터 사이언스 강사입니다. 자신의 블로그에서 선형회귀 등에 대한 상세한 연구를 공유했습니다.
러닝을 지원한 적이 있는 데이터 사이언스 강사입니다. 자신의 블로그에서 선형회귀 등에 대한 상세한 연구를 공유했습니다.

17.Algobeans:
https://algobeans.com/

Algobeans는 케임브리지대학의 Annalyn 및 스탠퍼드대학의 Kenneth에 의해 설립되었습니다. 데이터 사이언스의 애호가로서 누구나 쉽게 데이터 사이언스를 공부할 수 있도록 사이트를 작성했습니다.
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