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데이터, AI, 클라우드 강의

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776 강의

강의

효율적인 R 코드 작성

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 149개

더 빠른 R 코드를 작성하고, benchmarking·profiling을 익히며, 병렬 프로그래밍의 핵심을 파악하세요.

소프트웨어 개발

4시간

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HR를 위한 AI

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 282개

AI와 협업해 채용, People Ops, 정책 참여를 더 빠르고 공정하게 만드세요.

AI

3시간

강의

MLOps 배포와 라이프사이클링

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,045개

이 과정에서는 최신 MLOps 프레임워크를 배우고, 머신러닝 모델의 라이프사이클과 배포 과정을 탐구합니다.

머신 러닝

4시간

강의

중급 Docker

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 970개

멀티 스테이지 빌드, Docker 네트워킹 도구, Docker Compose를 익혀 최적의 컨테이너형 애플리케이션을 구축하세요!

소프트웨어 개발

4시간

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Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 140개

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

AI

3시간

강의

Python으로 배우는 금융 트레이딩

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 319개

Python으로 맞춤형 트레이딩 전략을 구현하고, 백테스트하며, 성과를 평가하세요!

응용 금융

4시간

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BigQuery 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 486개

BigQuery의 핵심을 익히고, 쿼리를 실행하며, 워크플로를 최적화해 효율적인 데이터 분석을 수행하세요.

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Python에서의 정규 표현식

  • 기초기술 수준
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문자열 조작과 정규 표현식 활용 능력 향상

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 시작하는 Deep Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
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신경망의 기초를 배우고 Python의 Keras 2.0을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하는 방법을 익히세요.

AI

4시간

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Python으로 배우는 A/B Testing

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 425개

Python으로 A/B 테스트를 수행·분석하는 실전 방법을 학습하세요. p-value, sanity check, 분석을 익혀 비즈니스 의사결정을 이끕니다.

확률 및 통계

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엔드 투 엔드 Machine Learning

  • 중급기술 수준
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머신러닝의 세계로 뛰어들어 엔드투엔드 모델을 설계하고, 훈련시키고, 배포하는 방법을 알아보세요.

머신 러닝

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XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

  • 중급기술 수준
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Gradient boosting의 핵심을 배우고, XGBoost로 분류·회귀 문제를 해결하는 최첨단 머신 러닝 모델을 구축하세요.

머신 러닝

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강의

FastAPI로 AI 프로덕션 배포하기

  • 고급기술 수준
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  • 리뷰 478개

FastAPI를 사용해 AI 모델을 지원하는 API를 개발하고, 실제 요구를 충족하도록 구축하는 방법을 배워보세요.

AI

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강의

Java의 입력/출력과 스트림

  • 중급기술 수준
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파일 처리, 데이터 가공, 실전 기법으로 깔끔하고 재사용 가능한 Java 코드 작성 능력 향상

소프트웨어 개발

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Google Sheets의 Pivot Table

  • 기초기술 수준
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피벗 테이블을 만들어 수천 개 데이터 포인트를 몇 번의 클릭으로 빠르게 정리하는 법을 배웁니다.

데이터 조작

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Python으로 배우는 군집 분석

  • 중급기술 수준
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이 과정에서는 SciPy 라이브러리를 활용한 계층적 클러스터링 및 k-평균 클러스터링과 같은 기법을 통해 비지도 학습을 소개합니다.

머신 러닝

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강의

Alteryx에서의 데이터 준비

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
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신입부터 숙련 분석가까지 Alteryx Designer로 데이터 준비, 정제, 분석을 체계적으로 마스터하세요.

데이터 준비

3시간

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마케팅을 위한 AI

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
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마케팅용 AI를 마스터해 더 스마트한 캠페인을 기획하고, 고품질 콘텐츠를 만들며, 맞춤형 AI 에이전트를 구축하세요.

AI

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R 함수 작성 입문

  • 기초기술 수준
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효율적이고 재사용 가능한 함수를 작성해 R 실력을 한 단계 끌어올리세요.

소프트웨어 개발

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Python에서의 모델 검증

  • 중급기술 수준
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모델 검증의 기초와 주요 기법을 배우고, 검증된 고성능 모델을 직접 만들어 보세요.

머신 러닝

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Building AI Agents with Snowflake

  • 중급기술 수준
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Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

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강의

KNIME 소개

  • 기초기술 수준
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코드 작성 없이 KNIME Analytics Platform으로 데이터 접근, 정제, 분석을 익히세요. No-code/low-code 접근을 활용합니다.

데이터 준비

3시간

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Polars 입문

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빠른 데이터 조작용 Python 라이브러리 Polars로 데이터를 효율적으로 변환·정제·분석하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

3시간

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AI for Sales

  • 기초기술 수준
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AI 우선 방식으로 영업 업무를 처리하세요! AI로 잠재고객 발굴을 자동화하고, 맞춤형 이메일을 작성하며, CRM 작업을 간소화하는 방법을 배웁니다.

AI

1시간 40 min

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Gen AI Apps: Transform Your Work

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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

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1시간 15 min

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Replit와 함께하는 Vibe Coding

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Replit로 바이브 코딩을 배워보세요. Typeform 복제 앱을 만들고, Replit 앱의 보안 설정 및 배포를 마스터하세요.

AI

2시간

FAQs

데이터 과학이란 무엇인가요?

데이터 과학은 데이터로부터 정보를 얻는 데 중점을 둔 전문 분야입니다. 프로그래밍 기술, 과학적 방법론, 알고리즘 등을 활용하여 데이터 과학자는 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

데이터 과학을 학습하려면 어떻게 하나요?

Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 과학 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 과학을 배우는 방법은 다양합니다. 학위나 대학 교육과 같은 정규 교육 과정뿐만 아니라 자신만의 속도로 학습할 수 있는 다른 자료들도 많이 있습니다. 온라인 강의와 튜토리얼뿐만 아니라 책, 동영상 등도 있습니다.

데이터 과학에 필요한 기술은 무엇인가요?

수학과 통계학 지식뿐만 아니라 데이터 과학자는 Python, R, SQL과 같은 언어의 프로그래밍 기술이 필요합니다. 또한 데이터 과학과 대용량 데이터세트를 다루는 능력, 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 데이터베이스 관리에 대한 지식이 필요합니다. 머신 러닝과 딥러닝 기술도 유용할 수 있습니다.

데이터 과학은 어디에 활용할 수 있나요?

전문적인 관점에서 거의 모든 산업이 어느 정도 데이터 과학을 활용할 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 과학을 사용해 질병을 발견하고 치료하며, 금융 회사는 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용합니다. 모든 종류의 산업에서 추천 시스템 구축이나 고객 이탈 분석과 같은 마케팅에 데이터 과학을 활용합니다.

데이터 과학은 좋은 커리어인가요?

네, 데이터 과학은 미국과 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 또한 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이기도 합니다. Payscale 데이터에 따르면, 경험 있는 데이터 과학자는 미국에서 평균 $97,609를 벌고 5점 만점에 4점의 만족도를 보입니다.

데이터 과학자가 되기 어려운가요?

여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 과하학 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 과학에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 시간이 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직무를 맡으려면 많은 실무 경험이 필요합니다.

데이터 과학에 코딩이 필요한가요?

네, Python, R, SQL, Java, C/C++와 같은 언어의 코딩 경험이 필요합니다. 하지만 상대적으로 간단한 문법 때문에 Python 프로그래밍 언어가 초보자들 사이에서 선호되는 선택인 경우가 많습니다.

데이터 과학자가 되는 데 얼마나 걸리나요?

사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 과학자 수준에 도달하려면 7~12개월 집중적으로 학습해야 합니다. 하지만 데이터 과학의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 과학자가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터 과학에서는 어떤 주제를 학습할 수 있나요?

데이터 과학의 기초를 마스터한 후에는 머신 러닝, 인공 지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.

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