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Practicing Coding Interview Questions in Python
- 고급의숙련도 수준
- 4.6+
- 677
Prepare for your next coding interviews in Python.
소프트웨어 개발
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소프트웨어 개발
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Databricks로 시각화 및 동적 대시보드를 생성하여 원시 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하세요.
데이터 시각화
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포트폴리오 위험·수익을 평가하고, 시가총액 가중 주식 포트폴리오를 구성하며, 시나리오 생성으로 시장 위험을 예측·헤지합니다.
응용 금융
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실습을 통한 실제 사례를 통해 dbt로 원시 데이터를 깨끗하고 신뢰할 수 있는 모델로 변환하는 방법을 배워보세요.
데이터 엔지니어링
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Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
데이터 엔지니어링
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바이러스·곰팡이·인간·식물 데이터로 핵심 Bioconductor 패키지를 활용해 생물정보학 분석을 학습하세요!
확률 및 통계
데이터 조작
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이 실습형 과정에서 Alteryx로 데이터 변환을 익히고, Crosstab·Transpose와 워크플로 최적화까지 마스터하세요.
데이터 조작
데이터 조작
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선형 모델, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 신경망으로 주가 데이터를 모델링하고 예측하는 방법을 학습합니다.
머신러닝
응용 금융
데이터 조작
데이터 활용 능력
데이터 활용 능력
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Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
데이터 조작
데이터 시각화
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Shiny는 R에서 바로 대화형 웹 앱을 쉽게 구축하는 R 패키지로, 팀이 데이터를 대시보드나 시각화로 탐색할 수 있게 합니다.
소프트웨어 개발
응용 금융
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Windsurf로 코딩 능력을 향상시키세요. AI 기반 IDE인 Windsurf는 더 빠르게 구축하고, 디버깅하고, 배포할 수 있도록 도와줍니다.
인공지능
소프트웨어 개발
머신러닝
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파이썬을 사용하여 추론하고, 행동하며, 실제 세계의 과제를 해결하는 지능형 에이전트를 구축하는 방법을 배워보세요.
인공지능
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이 대화형 Power BI 사례 연구에서 가상의 회사를 지원하세요. Power Query, DAX 및 대시보드를 활용하여 수요가 가장 높은 데이터 관련 직무를 파악하게 됩니다!
데이터 조작
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Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
인공지능
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Python으로 선형 모델의 개념과 활용을 배우고, 데이터 패턴을 설명·예측·통찰 도출을 위한 모델을 구축하세요.
확률 및 통계
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이 강의에서는 선형 회귀, Generalized Additive Models, Random Forests, XGBoost로 미래 사건을 예측하는 방법을 학습합니다.
머신러닝
확률 및 통계
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Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
확률 및 통계
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정교화와 최적화 기법을 포함한 강력한 Deep Reinforcement Learning 알고리즘을 학습하고 활용합니다.
인공지능
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data.table로 필터링, 선택, 그룹별 통계 계산 등 데이터 조작의 핵심 개념을 확실히 익히십시오.
데이터 조작