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데이터, AI, 클라우드 강의

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770 강의

강의

Databricks에서의 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 624개

Databricks로 시각화 및 동적 대시보드를 생성하여 원시 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하세요.

데이터 시각화

3시간

강의

Gemini in Google Sheets

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 247개

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

AI

30 min

강의

SQL로 리포트 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 822개

SQL 보고서와 대시보드를 직접 구축하는 방법을 배우고, 데이터 탐색, 정리 및 검증 기술을 연마하세요.

보고

4시간

강의

Google Sheets의 Pivot Table

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 222개

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

데이터 조작

2시간

강의

Snowflake에서 시작하는 생성형 AI

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 359개

Snowflake Cortex의 내장형 LLM 기능을 활용하여 텍스트 분석, 생성 및 다단계 워크플로를 위한 AI 애플리케이션 구축 방법을 배우세요.

AI

2시간

강의

효율적인 R 코드 작성

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 136개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

Google Sheets로 배우는 통계 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 607개

스프레드시트를 활용하여 통계 기법을 효과적으로 적용하는 방법을 배우고, 데이터를 보다 효율적으로 다루며 인사이트를 도출하는 방법을 익히세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Input/Output and Streams in Java

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 419개

Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Tableau로 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 849개

데이터 분석가에게 가장 필요한 역량 중 하나는 시각화입니다. 이 과정에서 Tableau로 인사이트를 더 효과적으로 전달하세요.

데이터 시각화

6시간

강의

PostgreSQL 데이터베이스 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 638개

PostgreSQL 데이터베이스를 생성하고 구조, 데이터 타입을 탐색하며 정규화 방법을 학습합니다.

데이터 준비

4시간

강의

Oracle SQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 255개

Oracle SQL 기술을 연마하세요. SQL 기본, 데이터 집계, 결합 및 맞춤 설정을 포함합니다.

데이터 조작

4시간

강의

PySpark로 데이터 정제하기

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 495개

Python에서 Apache Spark로 데이터 정제 방법을 학습하세요.

데이터 준비

4시간

강의

마케팅을 위한 AI

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 189개

마케팅용 AI를 마스터해 더 스마트한 캠페인을 기획하고, 고품질 콘텐츠를 만들며, 맞춤형 AI 에이전트를 구축하세요.

AI

3시간

강의

Gemini in Google Drive

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 234개

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

AI

30 min

강의

Python에서의 하이퍼파라미터 튜닝

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 834개

Python에서 자동 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 학습합니다. Grid, Random, Informed Search를 포함합니다.

머신 러닝

4시간

강의

Polars로 하는 데이터 변환

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 120개

텍스트 조작, 롤링 통계, DataFrame 조인, 고급 분석으로 Polars를 더 깊이 활용하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 44개

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

AI

3시간

강의

Python으로 배우는 A/B Testing

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 364개

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

확률 및 통계

4시간

강의

Alteryx에서의 데이터 변환

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 799개

이 실습형 과정에서 Alteryx로 데이터 변환을 익히고, Crosstab·Transpose와 워크플로 최적화까지 마스터하세요.

데이터 조작

2시간

강의

KNIME 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 539개

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

데이터 준비

3시간

강의

Azure 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 667개

컴퓨팅, 스토리지, 자동화 등 Azure 서비스를 직접 체험해 보세요.

클라우드

1시간

강의

Google: Agent Fundamentals

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 71개

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

클라우드

1시간

강의

Python에서 Spark SQL 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 168개

Python에서 SQL을 사용하여 Spark에서 데이터를 조작하고 머신러닝 특징 집합을 생성하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

4시간

강의

Python으로 배우는 차원 축소

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 886개

데이터의 차원 축소 개념을 이해하고, Python을 사용해 이를 수행하는 기술을 숙달하세요.

머신 러닝

4시간

FAQs

데이터 사이언스란 무엇인가요?

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

데이터 사이언스를 어떻게 배울 수 있나요?

Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 사이언스 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 사이언스를 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 사이언스에 필요한 기술은 무엇인가요?

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

데이터 사이언스를 무엇에 활용할 수 있나요?

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

데이터 사이언스는 좋은 직업인가요?

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

데이터 사이언티스트가 되기 어려운가요?

여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 사이언스 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 사이언스에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 인내가 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직책을 확보하려면 많은 실무 경험이 필요합니다.

데이터 사이언스에 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 사이언티스트가 되는 데 얼마나 걸리나요?

사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 사이언티스트 수준에 도달하려면 7~12개월의 집중적인 학습이 필요합니다. 하지만 데이터 사이언스의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 사이언티스트가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터 사이언스 내에서 어떤 주제를 공부할 수 있나요?

데이터 사이언스의 기초를 마스터한 후에는 머신러닝, 인공지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.

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