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초보자를 위한 데이터 과학 - 커리큘럼

Microsoft의 Azure Cloud Advocates는 데이터 과학에 관한 10주, 20강의 커리큘럼을 기쁘게 제공합니다. 각 강의에는 강의 전후 퀴즈, 강의를 완료하기 위한 서면 지침, 솔루션, 과제가 포함되어 있습니다. 프로젝트 기반 교육법을 통해 학습하면서 직접 만들어보는 방식으로, 새로운 기술을 효과적으로 습득할 수 있습니다.

저자분들께 진심으로 감사드립니다: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 특별 감사 🙏 Microsoft Student Ambassador https://studentambassadors.microsoft.com/ 저자, 리뷰어 및 콘텐츠 기여자분들께, 특히 Aaryan Arora, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

초보자를 위한 데이터 과학 - @nitya의 스케치노트

🌐 다국어 지원

GitHub Action을 통한 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

추가 번역 언어 지원을 원하시면 여기에서 확인하세요

커뮤니티에 참여하세요

우리는 Discord에서 AI와 함께 배우는 시리즈를 진행 중입니다. 자세한 내용과 참여는 Learn with AI Series에서 2025년 9월 18일부터 30일까지 확인하세요. GitHub Copilot을 데이터 과학에 활용하는 팁과 요령을 얻을 수 있습니다.

학생이신가요?

다음 리소스로 시작하세요:

• 학생 허브 페이지 이 페이지에서는 초보자용 자료, 학생 팩, 무료 인증 바우처를 받는 방법 등을 찾을 수 있습니다. 콘텐츠가 매월 교체되므로 즐겨찾기 해두고 수시로 확인하세요.
• Microsoft Learn Student Ambassadors 전 세계 학생 대사 커뮤니티에 참여하세요. Microsoft에 입문하는 좋은 방법이 될 수 있습니다.

시작하기

📚 문서

• 설치 가이드 - 초보자를 위한 단계별 설치 지침
• 사용 가이드 - 예제 및 일반적인 작업 흐름
• 문제 해결 - 일반적인 문제 해결 방법
• 기여 가이드 - 프로젝트에 기여하는 방법
• 교사용 자료 - 교육 지침 및 교실 자료

👨‍🎓 학생용

완전 초보자: 데이터 과학이 처음이신가요? 초보자 친화적 예제부터 시작하세요! 이 간단하고 주석이 잘 달린 예제들은 전체 커리큘럼에 들어가기 전에 기본을 이해하는 데 도움이 됩니다. 학생: 이 커리큘럼을 혼자 사용하려면 전체 저장소를 포크하고 강의 전 퀴즈부터 시작해 스스로 연습 문제를 완료하세요. 그런 다음 강의를 읽고 나머지 활동을 완료하세요. 솔루션 코드를 복사하기보다는 강의를 이해하며 프로젝트를 만들어보는 것을 권장합니다. 각 프로젝트 중심 강의의 /solutions 폴더에 코드가 제공됩니다. 또 다른 방법은 친구들과 스터디 그룹을 만들어 함께 학습하는 것입니다. 추가 학습을 원한다면 Microsoft Learn을 추천합니다.

빠른 시작:

1. 설치 가이드를 확인하여 환경을 설정하세요
2. 사용 가이드를 검토하여 커리큘럼 사용법을 배우세요
3. 1강부터 순서대로 진행하세요
4. 지원이 필요하면 Discord 커뮤니티에 참여하세요

👩‍🏫 교사용

교사분들께: 이 커리큘럼 활용법에 대한 제안을 포함했습니다. 토론 포럼에서 피드백을 기다립니다!

팀을 소개합니다

Gif 제작: Mohit Jaisal

🎥 위 이미지 클릭 시 프로젝트와 이를 만든 사람들에 관한 동영상을 볼 수 있습니다!

교육학

이 커리큘럼을 구축하면서 두 가지 교육 원칙을 선택했습니다: 프로젝트 기반 학습 보장과 빈번한 퀴즈 포함. 이 시리즈가 끝나면 학생들은 윤리적 개념, 데이터 준비, 데이터 작업의 다양한 방법, 데이터 시각화, 데이터 분석, 데이터 과학의 실제 사례 등 기본적인 데이터 과학 원리를 배우게 됩니다.

또한, 수업 전의 낮은 부담 퀴즈는 학생이 주제 학습에 집중하도록 의도를 설정하며, 수업 후 두 번째 퀴즈는 학습 내용을 더 잘 기억하도록 돕습니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되었으며 전체 또는 일부만 수강할 수 있습니다. 프로젝트는 작게 시작하여 10주 주기 끝에 점점 복잡해집니다.

우리의 행동 강령, 기여 가이드, 번역 가이드를 확인하세요. 건설적인 피드백을 환영합니다!

각 수업에는 다음이 포함됩니다:

• 선택적 스케치노트
• 선택적 보조 동영상
• 수업 전 워밍업 퀴즈
• 서면 수업 자료
• 프로젝트 기반 수업의 경우, 프로젝트 구축 단계별 가이드
• 지식 점검
• 도전 과제
• 보조 읽기 자료
• 과제
• 수업 후 퀴즈

퀴즈에 대한 참고: 모든 퀴즈는 Quiz-App 폴더에 포함되어 있으며, 총 40개의 퀴즈가 각각 3문항으로 구성되어 있습니다. 수업 내에서 링크되어 있지만, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다; quiz-app 폴더의 지침을 따르세요. 점차 현지화되고 있습니다.

🎓 초보자 친화적 예제

데이터 과학이 처음인가요? 시작하는 데 도움이 되는 간단하고 주석이 잘 달린 코드를 담은 특별한 예제 디렉터리를 만들었습니다:

• 🌟 Hello World - 첫 번째 데이터 과학 프로그램
• 📂 데이터 불러오기 - 데이터셋 읽기 및 탐색 배우기
• 📊 간단한 분석 - 통계 계산 및 패턴 찾기
• 📈 기본 시각화 - 차트 및 그래프 만들기
• 🔬 실제 프로젝트 - 시작부터 끝까지 완성하는 워크플로우

각 예제에는 모든 단계를 자세히 설명하는 주석이 포함되어 있어 완전 초보자에게 적합합니다!

👉 예제부터 시작하기 👈

수업

초보자를 위한 데이터 과학: 로드맵 - @nitya 제공 스케치노트

수업 번호	주제	수업 그룹	학습 목표	연결된 수업	저자
01	데이터 과학 정의	소개	데이터 과학의 기본 개념과 인공지능, 머신러닝, 빅데이터와의 관계를 학습합니다.	수업 동영상	Dmitry
02	데이터 과학 윤리	소개	데이터 윤리 개념, 도전 과제 및 프레임워크.	수업	Nitya
03	데이터 정의	소개	데이터 분류 방법과 일반적인 출처.	수업	Jasmine
04	통계 및 확률 소개	소개	데이터를 이해하기 위한 확률과 통계의 수학적 기법.	수업 동영상	Dmitry
05	관계형 데이터 작업	데이터 작업	관계형 데이터 소개 및 SQL(“시퀄”로 발음)로 관계형 데이터를 탐색하고 분석하는 기본.	수업	Christopher
06	NoSQL 데이터 작업	데이터 작업	비관계형 데이터 소개, 다양한 유형 및 문서 데이터베이스 탐색과 분석 기본.	수업	Jasmine
07	파이썬 작업	데이터 작업	Pandas 같은 라이브러리를 사용한 데이터 탐색을 위한 파이썬 기본. 파이썬 프로그래밍 기초 이해 권장.	수업 동영상	Dmitry
08	데이터 준비	데이터 작업	누락, 부정확 또는 불완전한 데이터를 처리하기 위한 데이터 정리 및 변환 기법.	수업	Jasmine
09	수량 시각화	데이터 시각화	Matplotlib을 사용해 새 데이터 시각화 배우기 🦆	수업	Jen
10	데이터 분포 시각화	데이터 시각화	구간 내 관찰 및 추세 시각화.	수업	Jen
11	비율 시각화	데이터 시각화	이산 및 그룹화된 백분율 시각화.	수업	Jen
12	관계 시각화	데이터 시각화	데이터 집합과 변수 간의 연결 및 상관관계 시각화.	수업	Jen
13	의미 있는 시각화	데이터 시각화	효과적인 문제 해결과 인사이트를 위한 시각화 기법과 가이드.	수업	Jen
14	데이터 과학 수명주기 소개	수명주기	데이터 과학 수명주기와 데이터 획득 및 추출의 첫 단계 소개.	수업	Jasmine
15	분석	수명주기	데이터 과학 수명주기의 이 단계는 데이터 분석 기법에 중점.	수업	Jasmine
16	커뮤니케이션	수명주기	데이터 과학 수명주기의 이 단계는 의사결정자가 이해하기 쉽게 인사이트를 전달하는 데 중점.	수업	Jalen
17	클라우드에서의 데이터 과학	클라우드 데이터	클라우드에서의 데이터 과학과 그 이점 소개 시리즈.	수업	Tiffany 및 Maud
18	클라우드에서의 데이터 과학	클라우드 데이터	로우 코드 도구를 사용한 모델 훈련.	수업	Tiffany 및 Maud
19	클라우드에서의 데이터 과학	클라우드 데이터	Azure Machine Learning Studio를 사용한 모델 배포.	수업	Tiffany 및 Maud
20	실제 환경에서의 데이터 과학	현장	실제 세계에서 데이터 과학 기반 프로젝트.	수업	Nitya

GitHub Codespaces

이 샘플을 Codespace에서 열려면 다음 단계를 따르세요:

1. Code 드롭다운 메뉴를 클릭하고 Open with Codespaces 옵션을 선택합니다.
2. 창 하단에서 + New codespace를 선택합니다. 자세한 내용은 GitHub 문서를 참조하세요.

VSCode 원격 - 컨테이너

로컬 머신과 VSCode에서 VS Code Remote - Containers 확장 기능을 사용하여 이 저장소를 컨테이너에서 열려면 다음 단계를 따르세요:

1. 개발 컨테이너를 처음 사용하는 경우, 시스템이 시작하기 문서의 사전 요구 사항(예: Docker 설치)을 충족하는지 확인하세요.

이 저장소를 사용하려면, 격리된 Docker 볼륨에서 저장소를 열 수 있습니다:

참고: 내부적으로 Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... 명령을 사용하여 소스 코드를 로컬 파일 시스템 대신 Docker 볼륨에 복제합니다. 볼륨은 컨테이너 데이터를 지속하는 데 권장되는 메커니즘입니다.

또는 로컬에 복제하거나 다운로드한 저장소 버전을 열 수 있습니다:

• 이 저장소를 로컬 파일 시스템에 복제합니다.
• F1을 누르고 Remote-Containers: Open Folder in Container... 명령을 선택합니다.
• 복제한 폴더를 선택하고 컨테이너가 시작될 때까지 기다린 후 사용해 보세요.

오프라인 접근

Docsify를 사용하여 이 문서를 오프라인에서 실행할 수 있습니다. 이 저장소를 포크하고, 로컬 머신에 Docsify 설치 후, 이 저장소 루트 폴더에서 docsify serve를 입력하세요. 웹사이트는 로컬호스트의 3000번 포트에서 제공됩니다: localhost:3000.

참고로, 노트북은 Docsify를 통해 렌더링되지 않으므로 노트북을 실행해야 할 때는 VS Code에서 Python 커널을 실행하여 별도로 수행하세요.

기타 커리큘럼

우리 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해 보세요:

LangChain

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Azure / Edge / MCP / Agents

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생성 AI 시리즈

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핵심 학습

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코파일럿 시리즈

도움 받기

문제가 발생했나요? 일반적인 문제 해결 방법은 문제 해결 가이드를 확인하세요.

AI 앱 개발 중 막히거나 질문이 있으면 MCP에 대해 배우는 동료 학습자 및 경험 많은 개발자들과 토론에 참여하세요. 질문이 환영받고 지식이 자유롭게 공유되는 지원 커뮤니티입니다.

제품 피드백이나 빌드 중 오류가 있으면 다음을 방문하세요:

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면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확한 부분이 있을 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원문 문서는 해당 언어의 권위 있는 자료로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인한 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.