MoocKorea 인기나노디그리과정...•데이터분석기술및도구 •Excel, SQL...

MoocKorea 인기 나노 디그리 과정 10선

1. AI Product Manager

Time

2 MonthsStudy 10 hrs/week

Prerequisites

No experience required

Built in partnership with

Figure Eight

Software needed

None

Difficulty

Foundational

➢ 일반정보• AI 제품의비즈니스가치를평가하는방법에대한심층적이해

➢ 주요내용• 비즈니스 AI 소개

• 데이터세트생성

• 모델구축

• 영향및업데이트모델측정

➢ 프로젝트예• Figure 8을사용하여의료이미지주석데이터세트생성 – Figure 8 플랫폼에서주석이달린교육데이터

세트를생성합니다. 심각한사례를신고할수있는분류시스템구축

• Google AutoML로모델구축 – 코딩이필요없는데이터부터결과까지자동화된머신러닝을사용하여

모델을구축하십시오. 평가할네가지데이터변형을사용하여모델구현

• Capstone Project – 모든사용사례를기반으로 AI 제품에대한비즈니스제안서개발. 비즈니스사례를

개발하고성공지표를정의하며데이터집합의범위를지정하고배포후모니터링계획수립

➢ 기대효과•과정을마치면학습자는데이터세트의범위를정하고구축하고, 모델을훈련시키고, 비즈니스영향을

평가하는방법의이해

Time


Prerequisites

PrerequisitesAlgebra, Calculus, Statistics, &Python


IBM Watson & Amazon Alexa

Software needed

64-bit version of Windows,Mac OSX or Linux, Anaconda,Python 3.5+ and supportingpackages

Difficulty

Specialist

➢ 일반정보• 이프로그램은 NASA의 Mars Rover에서 Deep Mind의 AlphaGo Zero에이르기까지모든것을지원하는

기본인공지능알고리즘을사용하여프로그램작성

➢ 주요내용

• 파이썬• 검색및최적화• 로그및계획• 베이즈네트

➢ 프로젝트예

• 스도쿠솔버구축 – 기본검색과결합된제한조건전파를사용하여스도쿠를효율적으로해결할수

있는프로그램개발• 전방계획에이전트구축 – 상징적논리와검색을사용하여일련의목표를달성하기위한최적의

계획을개발할수있는시스템구축. 계획및스케줄링시스템은광범위한자동화및물류운영, 항공

우주응용프로그램등에사용됨.

• Speech Tagging의일부 – Natural Language Processing의일반적인전처리단계인 Speech Tagging을

위해 HMM (Hidden Markov Model)을사용하여패턴인식수행

➢ 기대효과

• 인공지능영역을다양한응용및기능에적용

2. Artificial Intelligence

Time


Prerequisites

Experience working with datain SQL and/or a spreadsheettool, descriptive statistics


Insight

Software needed

None

Difficulty

Practitioner

➢ 일반정보• 데이터모델설계, 데이터웨어하우스및데이터레이크를구축하고, 데이터파이프라인의자동화및빅데이터활용

➢ 주요내용•데이터모델링•클라우드데이터웨어하우스•스파크가있는데이터레이크•데이터파이프라인자동화

➢ 프로젝트예• Postgres 및 Apache Cassandra를사용한데이터모델링 – Sparkify라는음악스트리밍앱의사용자활동데이터모델링. Postgres와 Apache Cassandra에서데이터베이스와 ETL 파이프라인생성•사용자가듣고있는노래를이해하기위해쿼리를최적화• Spark를사용한빅데이터-데이터레이크를위한 ETL 파이프라인구축. 데이터는 S3, 앱의사용자활동에대한 JSON 로그온디렉토리및앱의노래에 JSON 메타데이터가있는디렉토리구축•공기흐름이있는데이터파이프라인 – 데이터파이프라인집합을생성하고자동화하여음악스트리밍회사의데이터인프라에대한프로젝트작업

•데이터파이프라인구성및예약•공기흐름과함께생산파이프라인을모니터링하고디버그

➢ 기대효과•사용자친화적인관계형및 NoSQL 데이터모델생성•확장가능하고효율적인데이터웨어하우스개발•다양한빅데이터기술에적합한사용사례식별

3. Data Engineer

Time


Prerequisites

Experience working with datain SQL and/or a spreadsheettool, descriptive statistics


Kaggle & Mode

Software needed

None

Difficulty

Practitioner

➢ 일반정보

• Python 및 SQL과같은강력한도구를사용하여데이터를분석하고통찰력을전달하는주요구성요소학습

➢ 프로젝트예

• 날씨추세탐색 – 로컬및글로벌온도데이터를분석하고로컬및글로벌온도간의온도추세를비교

•데이터세트조사 – Udacity의선별된데이터세트중하나를선택하고 NumPy 및 Pandas를사용하여조사

•질문을제기하고최종결과를공유하여마무리하면서전체데이터분석프로세스진행

•실험결과분석 – 실험에서수집한데이터를반영하는데이터집합으로통계기법을사용하여데이터에

대한질문에대답하고최종보고서에결론및권장사항보고

•데이터결과전달 – Python의데이터시각화도구를사용하여속성및변수간관계에대해선택된데이터

세트를체계적으로탐색

➢ 기대효과

• Python 및 SQL과같은강력한도구를사용하여데이터를분석하고통찰력확보

• Tableau를사용하여유익한데이터시각화기술습득

4. Data Analyst

Time


Prerequisites

Python & basic algebra

Software needed

None

Difficulty

Practitioner

➢ 일반정보• 100개이상의연습문제를해결함으로써데이터구조및알고리즘에대한포괄적인지식습득

➢ 주요내용

•데이터구조

•기본알고리즘

•고급알고리즘

➢ 프로젝트예•컴퓨터과학문제해결 – 일련의개방형문제를더작은구성요소 (예 : 입력, 출력, 일련의기능)로분해•데이터구조표시 – LRU 캐시, 프라이빗블록체인, 파일재귀등과같은일련의개방형실습문제해결•문제대알고리즘 – 웹서버에대한요청라우팅, 검색어자동완성및피보나치힙(Fibonacci heap)과같은

일련의실제개방형문제•경로플래너 –지도에서두지점사이의최단경로를계산하기위해 Google지도에서사용되는것과같은

경로계획알고리즘구축•적절한데이터구조를선택하고구현하여맵에서점을나타내고 A * 알고리즘을구현하여최단경로발견

➢ 기대효과

•모든개방형문제에대한다양한데이터구조와알고리즘을평가하고설계선택에따라솔루션구현

5. Data Structures and Algorithms

Time


Prerequisites

PrerequisitesBasic algebra andprogramming knowledge

Software needed

Python 3, a code/text editor, aweb browser, a command lineeditor

Difficulty

Foundational

➢ 일반정보

• 모바일앱또는웹페이지를작성하거나데이터를분석하는데사용하는기본기술학습

➢ 주요내용

• HTML 및 CSS

• 자바스크립트

• 파이썬

➢ 프로젝트예

• 동물트레이딩카드 – 좋아하는동물을위한트레이딩카드제작. HTML 지식을활용하여트레이딩카드의

구조개발. CSS 스타일을사용하여카드디자인

• Rock, Paper, Scissors – 객체지향프로그래밍을사용하여 Python에서대화형게임제작

• 프로그래밍논리및기능과기본적인문제해결기술에대한주요이해의확인

• Pixel Art Maker – 사용자정의가가능한캔버스에픽셀아트를그릴수있는단일페이지웹앱구축

➢ 기대효과

• 기본프로그래밍개념의강력한기반개발

6. Intro to Programming

Time


Prerequisites

None


Tableau & Mode

Software needed

Tableau - license included,Microsoft Excel

Difficulty

Practitioner

➢ 일반정보• 비즈니스데이터분석의기본전문가에게적합

➢ 주요내용• 데이터분석기술및도구• Excel, SQL 및 Tableau를사용하여데이터를조작, 분석및시각화하는방법• 데이터에기반한더나은의사결정

➢ 프로젝트예• 디지털뮤직스토어데이터베이스쿼리 – 매장의미디어, 직원및고객에대한정보를보유한디지털뮤직

스토어데이터베이스구축데이터베이스를사용하여상점에서구매한음악유형, 고객이거주하는지역

및회사가비즈니스관행을최적화하는방법의이해• 설문조사데이터분석 – 통계및 Excel을사용하여 Udacity Nanodegree 프로그램동문에게전송된설문조

사결과를요약하고데이터를정리하고일반적인데이터문제에맞게조정하며통계및시각화를사용하

여데이터를탐색하고주요결과를데이터시각화• 데이터대시보드구축 – Tableau를사용하여대화형대시보드를구축하고이를사용하여데이터에서통찰

력을발견하고전달. 미국의항공편지연데이터세트를사용하여항공사및공항의품질을시각화하고비

행하기가장좋은시간설계

➢ 기대효과• 효과적인데이터중심솔루션을찾고구현하는데도움이되는데이터분석기술을습득

7. Business Analytics

Time


Prerequisites

None


Facebook, Google, Hootsuite,Hubspot, Mailchimp, MOZ

Software needed

None

Difficulty

Foundational

➢ 일반정보• 최고의회사가소중히여기는플랫폼별기술을습득하는동시에전체디지털마케팅생태계에대한광범

위한이해를구축할수있는기회제공

➢ 주요내용• 마케팅컨텐츠를만드는법• Google 웹로그분석으로측정및최적화• 애드워즈캠페인을운영하고 Facebook에광고• 소셜미디어를사용하여메시지증폭

➢ 프로젝트예• Facebook 캠페인실행 – Facebook에서 B2C 또는 B2B 제품에대한광고캠페인을만들고관리여최고의

ROI를달성하기위해캠페인의개발및테스트• SEO 감사수행 – 웹사이트를감사하고검색엔진결과에서순위를최적화하기위한조치권장• 디스플레이광고캠페인평가 – 디스플레이광고캠페인의결과를평가하고관리결과를제시• 이메일마케팅 – 회사의 B2C 또는 B2B 제품또는 Udacity가제공하는 '샌드박스'에대한이메일마케팅

캠페인을계획하고준비

➢ 기대효과• 디지털마케팅에대한이해와강력한디지털광고플랫폼을최적화하는방법의이해

8. Digital Marketing

Time


Prerequisites

None

Software needed

None

Difficulty

Practitioner

➢ 일반정보• 마케팅에적용되는기본데이터기술습득

➢ 주요내용• 데이터분석• 데이터시각화• Google 웹로그분석• 마케팅분석

➢ 프로젝트예• 데이터를이용한스토리텔링 – 영국에기반을둔온라인소매업체의실제전자상거래데이터분석 Excel과같은스프레드시트소프트웨어를사용하여데이터시각화를생성하고고객이자신의데이터를보다효과적으로이해할수있도록통찰력제공

• 데이터대시보드구축 – Tableau를사용하여대화형대시보드를구축하고이를사용하여데이터에서통찰력을발견하고전달. 미국의항공편지연데이터세트를사용하여항공사및공항의품질을시각화하고비행하기가장좋은시간등을설계

• 고급디스플레이, 세그먼트및보기 – 고급리포팅디스플레이및기능을사용하여보다자세한관찰을수행하고 Google Analytics 고급세그먼트를해당선거구에매핑

• 마케팅및테스트를위한잠재고객을식별하는데사용할 Google 웹로그분석데이터를개선하고보강하기위해보기필터및설정구성

➢ 기대효과• 기초적인데이터기술, Google 웹로그분석및마케팅분석에대한심층적인이해• Excel, Data Studio를사용하여데이터를분석하고모델을작성하고 Tableau를사용하여유익한데이터시각화방법학습

9. Marketing Analytics

Time


Prerequisites

Significant experience withPython, probability andstatistics, deep learningarchitecture, differential maththat drives backpropagation


Affectiva & NVIDIA

Software needed

64-bit version of Windows,Mac OSX or Linux, Anaconda,Python 3.5+ and supportingpackages

Difficulty

Practitioner

➢ 일반정보

• Predictive Analytics for Business의주요구성요소에대한심층적학습제공

➢ 주요내용

• Alteryx

• Tableau

•비즈니스문제를해결하기위한예측모델

➢ 프로젝트예

• A / B 메뉴출시테스트 – 커피숍체인에서새로운메뉴출시를고려하는상황에서 A / B 테스트를설계및

분석하고새메뉴를도입할지여부에대한권장사항작성

•대출불이행위험예측 – 최근은행에대출신청이늘어나는상황에서은행이대출해야하는대출

신청자에대한맟춤형관련정보를제공하기위한분류모델구축

•카탈로그출시에대한판매예측 – 가정용품제조업체는카탈로그출시에따른예상수익을예측을하고

있고문제를통해작업에대한프레임워크를적용하고결과와추천을제공하기위해선형회귀모델구축

➢ 기대효과

•핵심분석기술을강화하여비즈니스문제를해결하기위해다양한예측모델구현

10. Predictive Analytics for Business

MoocKorea 핵심 나노 디그리 과정 10선

Time


Prerequisites

Intermediate Pythonprogramming knowledge andbasic knowledge of probabilityand statistics


Kaggle & AWS

Software needed

None

Difficulty

Foundational

➢ 일반정보

• AI 제품의비즈니스가치를평가하는방법에대한심층적인이해

➢ 주요내용

•지도학습

•딥러닝

•비지도학습

➢ 프로젝트예

• Charity ML 기부자찾기 – Charity ML은기계학습을이해하려는사람들에게재정적지원을제공하기위해

설립된가상의자선단체. 여러학습자를평가하고최적화하여기부금수익률을극대화하는알고리즘을

결정하고, 기부요청을위해발송되는총편지수의최소화

•이미지의분류만들기 - 이미지의데이터세트에딥러닝모델을사용하여이미지분류응용프로그램을

구현하고새이미지분류

•고객분류하기 – 비지도학습기술과다양한클러스터링기술을사용하여고객을개별범주로분류

•이러한세분화는비즈니스가보다현명한마케팅및제품결정을내리는데효과적

➢ 기대효과

•데이터클리닝및지도및비지도학습의이해

1. Intro to Machine Learning

Time


Prerequisites

Python programming,inferential statistics,probability, linear algebra andcalculus


AWS & Kaggle

Software needed

Python 2.7/3.6, Anaconda5.0.1, Jupyter Notebooks

Difficulty

Specialist

➢ 일반정보• 머신러닝기술을습득하고이알고리즘의배포방법의이해

➢ 주요내용•지도머신러닝

•비지도머신러닝

•딥러닝

•강화학습기술

➢ 프로젝트예• 보스턴주택가격예측 – 사용가능한내역데이터의통계분석을기반으로보스턴지역의고객주택에

대한베스트셀러가격을추정하기위한머신러닝모델구축• 쿼드콥터훈련비행방법 – 쿼드콥터를조종할수있는에이전트를설계한다음강화학습알고리즘을

사용하여훈련• 혁신적인아이디어를시험해보고어떤것이가장효과적인지테스트• Capstone 제안및프로젝트 – 문제를식별하는 Capstone 제안을제출한다음머신러닝알고리즘및기술을

적용하여해결

➢ 기대효과

•머신러닝모델배포등개념과기술의활용

2. Machine Learning Engineering

Time


Prerequisites

None


Tableau

Software needed

None

Difficulty

Foundational

➢ 일반정보

• Learn the programming fundamentals required for a career in data science. By the end of the program, you will

be able to use Python, SQL, Command Line, and Git.

➢ 주요내용

• SQL 소개

• Python 프로그래밍소개

• Version Control 소개

➢ 프로젝트예

•데이터베이스조사 – 관계형데이터베이스 (Postgre SQL)로작업수행

•질문을제기, 적절한 SQL 쿼리실행, 결과를공유하여전체데이터분석프로세스를완료

•미국자전거공유데이터탐색 – R을사용하여미국 3 개도시에서수집한자전거공유여행데이터에

대한분석질문에답변. 데이터를수집하고기술통계량을계산하며질문에대한답변을제시하는대화식

경험을터미널에서작성하는코드활용

•터미널에서 Github를사용하여 GitHub – Learn 버전제어에대한작업게시. 코스에서학습을캡처하는

Jupyter Notebook의두가지버전을게시하고프로젝트 Git 저장소에커밋추가

➢ 기대효과

• 데이터과학자가사용하는가장유용한프로그래밍도구및언어숙지

3. Programming for Data Science with Python

4. Become a C++ Developer:

Time


PrerequisitesBasic HTML, CSS and JavaScript

Built in partnership withAT&T, Google, GitHub

Software needed

None

Difficulty

Practitioner

➢ 일반정보

• 자율주행차, 로봇공학, 웹브라우저, 미디어플랫폼, 서버, 비디오게임에가장많이사용되는프로그래밍

언어인 C++ 학습

➢ 주요내용

• C++ Foundations

• Object-Oriented Programming (OOP)

• Memory Management

• Concurrency

➢ 프로젝트예

• Capstone Project에서는새로운 C++ 기술을모두사용하여객체지향프로그래밍, 메모리관리, 동시성등

핵심개념을활용하여 C++를사용하여자신만의애플리케이션구축

➢ 기대효과

• 실제 C++ 활용기술을사용하여다양한프로그램을개발에적용가능

5. AI Programming with Python

Time


Prerequisites

Java, Git, GitHub


Google

Software needed

Android Studio

Difficulty

Foundational

➢ 일반정보

• AI 제품의비즈니스가치를평가하는방법의효과적인이해

➢ 주요내용

• Python 소개

• Jupyter Notebook, NumPy, Anaconda, Pandas 및 Matplotlib

• 선형대수기초

• 미적분학기초

• 신경망

➢ 프로젝트예

• 사전훈련된이미지분류기를사용하여개품종식별 – 세가지사전훈련된이미지분류기로작업하여

Python 기술테스트

• 미니프로젝트 – NumPy를사용하여 ndarray를정규화하고여러개의작은 ndarray로분리

• Pandas를사용하여주식데이터에서플롯하고통계를확보

• 이미지분류기만들기 – 이미지분류응용프로그램제작(신경망적용)

➢ 기대효과

• 모바일개발에대한모범사례를얻고, 앱포트폴리오를구축하고, Android 개발자로서기반개발

6. Full Stack Web Developer

Time


Prerequisites

HTML, CSS, and JavaScript


AT&T, Google, GitHub, AWS

Software needed

None

Difficulty

Practitioner

➢ 일반정보

• HTML, CSS 및 Java script에대한탄탄한기초를가지고있으며프론트엔드개발기술에백엔드전문지식을

추가하려는학습자에게효과적

➢ 주요내용

• 복잡한서버측웹애플리케이션구축

• 복잡한관계형데이터베이스개발

• 자체 Linux 기반서버의보안및구성

➢ 프로젝트예

• 로그분석 – 웹서비스로그의데이터를분석하여고급 SQL 쿼리를사용하여 "가장인기있는페이지는

무엇입니까?“ 및 "언제오류율이높았습니까?"와같은질문에답변

• 항목카탈로그 – 다양한범주의항목목록을제공하고사용자등록및인증시스템을제공하는응용

프로그램개발

➢ 기대효과

• 관계형데이터베이스를 구축및관리하여응용프로그램데이터를저장및처리하고강력한서버응용

프로그램을구축하여모든유형의응용프로그램에해당데이터제공가능

7. Blockchain Developer

Time


PrerequisitesObject-oriented programming inJavaScript

Software needed

None

Difficulty

Specialist

➢ 일반정보• 블록체인개발자가되기위해필수적인기본기술, 툴링, 사고방식및보안모범사례를배우는데사용할

수있는가장포괄적인커리큘럼

➢ 주요내용• 스위프트프로그래밍기술• 변수및유형• 부울연산자및표현식

➢ 프로젝트예• 블록체인아이덴티티관리 – 자신의블록체인 "아이덴티티"를생성하여개인식별정보가잘못된

사람에게유출될때문제를해결하는데어떻게사용되는지확인• 공급망을통한품목추적을위한 Ethereum Dapp - 제품이공급망으로이동함에따라블록체인제품소유권

을관리하며스마트계약을통해공증서비스를개선하여소유권이전, 제품감사및공급망관리지원• 개인블록체인만들기 – 블록체인데이터모델로데이터수집을설계하고, 각블록이데이터를저장하는

방법을구성하고, 블록의유효성을검사하는방법을배우고, 체인무결성을검증하는방법개발

➢ 기대효과

• Bitcoin Core 및 Ethereum 플랫폼의작동기술을습득하고개인블록체인을구축하고배포

6. IOS Developer

Time


Prerequisites

None


AT&T, Lyft, Google

Software needed

None

Difficulty

Specialist

➢ 일반정보• 학습자가이미프로그래밍중이든시작중이든첫번째 iOS 앱을게시할수있도록준비

➢ 주요내용• 스위프트프로그래밍기술• 변수및유형• 부울연산자(boolean algebra) 및표현식

➢ 프로젝트예

• Pitch Perfect – 앱개발을위한 Apple의프로그래밍환경인 Swift 및 X code로앱빌드. 자동레이아웃,

UI Button 및 UI Labels를사용하여인터페이스를만드는방법• View Controller 및여러보기를사용하여앱의터치이벤트에반응• Meme Editor – 빠르고강력한웹인터페이스개발을위한 Apple의프론트엔드프레임워크인 UI Kit을

사용하여앱개발• 모델, 뷰및컨트롤러. 앱에테이블보기및탐색기능추가• 가상관광 – 단순지속성, iOS 파일시스템및 "샌드박스“ 활용. 모델오브젝트작성, 저장및삭제를

가능하게하기위해코어데이터를시작하고실행하는데필요한클래스의설정. 모델이변경될때마다

사용자인터페이스가반응적으로업데이트하고버전간에사용자데이터를안전하게마이그레이션

➢ 기대효과

• iPhone 및 iPad 용앱을구축하는데필요한기술습득

9. Deep Learning

Time


Prerequisites

Java, Git, GitHub


Google

Software needed

Android Studio

Difficulty

Practitioner

➢ 일반 정보

• AI 제품의 비즈니스 가치를 평가하는 방법의 효과적인 이해

➢ 주요 내용

• 신경망, 회선 네트워크, 반복 신경망 및 생성 적대적 네트워크

• 심층 강화 학습

• Keras 및 NumPy 및 PyTorch

➢ 프로젝트 예

• 신경망 구축 – 처음부터 신경망을 구축 및 훈련하여 특정 날짜의 자전거 공유 사용자 수를 예측

• TV 스크립트 생성 – Tensor Flow에서 반복적인 신경망을 구축하여 텍스트 처리. 기존 스크립트를 기반

으로 TV 프로그램의 새로운 에피소드를 생성

• 얼굴 생성 – 한 쌍의 다중 레이어 신경망을 구축하고 실제 얼굴을 생성하기 위해 서로 경쟁. 유명인 얼

굴에 대해 훈련을 시도하고 컴퓨터에서 나오는 새로운 얼굴 확인

➢ 결과

• 유익하고 수익성 높은 AI 기반 미래를 정의하는데 도움이 되는 차세대 딥러닝 기술 습득

10. Android Developer

Time


Prerequisites

Java, Git, GitHub


Google

Software needed

Android Studio

Difficulty

Specialist

➢ 일반정보

• 중급기술을보유한사람들을 Android 플랫폼을사용하여전문가로전환하도록설계

➢ 주요내용

• Android 앱개발 : 클라우드연결 Android 앱빌드

• 고급 Android 개발 (홈화면위젯, 타사라이브러리, 리치미디어통합, 테스트사용자인터페이스)

➢ 프로젝트예

• 베이킹앱 – 레시피의비디오연습을볼수있는앱개발. 미디어로딩처리, UI 테스트를통해사용자

인터페이스확인, 타사라이브러리통합및홈으로완벽한 UX 제공

• 화면위젯

• 농담앱 : 더크게구축 – 무료광고지원버전과유료버전으로농담앱을빌드하고테스트하고농담을위해

웹서비스에연결하도록라이브러리구성

• 앱재질만들기 – 디자인요소, 표면및여러폼팩터에서전환을사용하여재질디자인사양을충족하도록

앱의모양과느낌을업데이트

➢ 결과

• 모바일개발에대한모범사례를얻고, 앱포트폴리오를구축하고, Android 개발자로서탄탄한기반을개발

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