데이터, AI, 클라우드 강의

• 기초기술 수준
• 4.7+
• 39.1K

코딩 없이 AI 에이전트의 기본 개념, 구성 요소, 실무 활용까지 학습하세요.

• 기초기술 수준
• 4.6+
• 38.1K

원칙, 공정성, 편향성 감소 및 AI 설계에 대한 신뢰에 초점을 맞춘 AI 윤리를 탐구합니다.

• 기초기술 수준
• 4.6+
• 34.3K

인공지능(AI)이 무엇인지 알아보고, 더 스마트하고 생산적인 업무를 위해 책임감 있게 활용하는 방법을 탐구해 보세요!

• 기초기술 수준
• 4.7+
• 25.8K

코딩 없이 배우는 데이터 사이언스 입문

• 기초기술 수준
• 4.7+
• 19.2K

비개발자를 위한 클라우드 컴퓨팅 입문서: 핵심 개념, 용어 및 도구를 다룹니다.

• 기초기술 수준
• 4.5+
• 18K

인공지능의 기본 개념인 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리(NLP), 생성형 인공지능 등을 배워보세요.

• 기초기술 수준
• 4.7+
• 17.2K

데이터 엔지니어가 데이터 과학을 가능하게 하는 기반을 어떻게 마련하는지 알아보세요. 코딩이 필요 없습니다!

• 기초기술 수준
• 4.6+
• 14.6K

이 실습 중심 강좌에서 데이터에 대한 기초를 익히세요. 데이터 유형과 구조의 기초, DIKW 프레임워크, 데이터 윤리 등을 배워보세요.

• 기초기술 수준
• 4.6+
• 12.6K

코딩 없이 배우는 머신러닝 입문

• 기초기술 수준
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• 12.4K

데이터는 우리 주변에 널려 있어, 데이터 리터러시는 필수적인 생활 기술입니다.

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• 4.5+
• 10.8K

LLM의 응용 분야, 훈련 방법론, 윤리적 고려 사항 및 최신 연구를 다루는 개념적 과정을 통해 대규모 언어 모델(LLM)의 완전한 잠재력을 발견하세요.

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• 4.6+
• 9.8K

책임감 있게 생성형 AI를 활용하는 방법을 알아보세요. 생성형 AI 모델이 어떻게 개발되는지, 그리고 앞으로 사회에 어떤 영향을 미칠지 알아보세요.

• 기초기술 수준
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• 9.7K

통계학의 기초를 코딩 없이 배워보세요! 중심 측정값과 분산 측정값, 확률 분포, 가설 검정 등을 포함합니다.

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데이터 기반 조직은 지속적으로 통찰력을 바탕으로 행동을 촉진하고 변화를 주도합니다.

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코딩 없이 배우는 데이터 시각화 입문

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생성형 인공지능이 현재 비즈니스 환경에서 수행하는 역할과 미래에 수행할 역할을 알아보세요.

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MCP, A2A 같은 프레임워크를 활용해 AI 에이전트를 확장하는 데 필요한 핵심을 배워보세요.

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데이터 스토리텔링 역량을 한 단계 높이고, 청중과 함께 변화를 이끌어내는 훌륭한 이야기를 전달하는 방법을 발견하세요.

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조직 내에서 강력한 데이터 문화를 구축하는 핵심 구성 요소를 익히십시오.

• 기초기술 수준
• 4.5+
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AI로부터 비즈니스 가치를 창출하는 방법을 알아보세요. AI 적용 기회를 발굴하고, 개념 증명(POC)을 구축하며, 솔루션을 구현하고, AI 전략을 수립하는 방법을 익히십시오.

• 기초기술 수준
• 4.4+
• 4K

스프레드시트 보는 걸 좋아하는 사람은 아무도 없어요! 데이터에 생명을 불어넣으세요. 프레젠테이션 능력을 향상시키고 기술적 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 방법을 배우세요.

• 중급기술 수준
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이 입문 및 개념 과정은 데이터 웨어하우징의 기초를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

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비즈니스 질문을 체계적인 분석 질문으로 전환하는 방법을 배우고 적절한 분석 솔루션을 선택하세요.

• 중급기술 수준
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• 3K

MLOps가 어떻게 머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 운영 환경의 실행 가능한 모델로 전환하는지 알아보세요.

• 기초기술 수준
• 4.5+
• 2.9K

비즈니스·데이터·AI를 통합하고 확장 가능한 AI 전략으로 성공을 이끄는 목표 수립 방법을 학습하세요.

• 기초기술 수준
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원격 근무 정책을 분석해 데이터 리터러시 역량을 향상하세요.

• 기초기술 수준
• 4.7+
• 2.8K

데이터 개인정보 보호 원칙과 개인정보 보호 및 보안 프로세스 구현 방법을 명확히 이해하십시오.

• 기초기술 수준
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아이디어부터 배포까지 LLMOps를 학습하고, 수명 주기와 과제를 이해하며, 개념을 실제 애플리케이션에 적용하는 방법을 익히십시오.

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데이터 거버넌스에 대한 소개를 통해 그 의미와 목적, 그리고 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하는 방법을 살펴봅니다.

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Large Language Models(LLMs)의 개념과, 이들이 비즈니스 판도를 어떻게 바꾸는지 학습합니다.