소프트웨어 개발
데이터, AI, 클라우드 강의
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강의
R로 하는 Supervised Learning: 회귀
- 중급기술 수준
- 4.6+
- 리뷰 110개
이 강의에서는 선형 회귀, Generalized Additive Models, Random Forests, XGBoost로 미래 사건을 예측하는 방법을 학습합니다.
머신 러닝
강의
AI로 배우는 중급 SQL 쿼리
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 305개
데이터를 정렬, 그룹화, 필터링 및 분류하기 위한 쿼리를 생성하는 AI 프롬프트를 작성하여 SQL 기술을 습득하세요.
데이터 조작
강의
Google: Enterprise Agents and Use Cases
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 219개
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
클라우드
데이터 엔지니어링
클라우드
강의
Gemini in Google Docs
- 기초기술 수준
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- 리뷰 368개
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
AI
강의
Gemini in Google Sheets
- 기초기술 수준
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- 리뷰 370개
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
AI
강의
사례 연구: Tableau로 고객 이탈 분석하기
- 기초기술 수준
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- 리뷰 1,101개
Tableau에서 가상의 회사 Databel의 데이터셋을 분석해 고객 이탈 원인을 규명합니다.
데이터 시각화
강의
CI/CD for Machine Learning
- 고급기술 수준
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- 리뷰 464개
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
머신 러닝
강의
Snowflake에서 데이터 조작
- 기초기술 수준
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Snowflake에서 CASE, 서브쿼리, CTE 등으로 데이터 조작과 분석 기법을 체계적으로 마스터하세요.
데이터 조작
강의
Microsoft Fabric로 데이터 수집과 Semantic Model 다루기
- 기초기술 수준
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- 리뷰 406개
Microsoft Fabric에 데이터를 가져오는 방법을 학습합니다. Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, 보안, 모델 새로 고침을 다룹니다.
기타
강의
SQL Server에서 함수와 저장 프로시저 작성하기
- 중급기술 수준
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SQL Server 프로그래밍을 익혀 함수와 저장 프로시저를 만들고, 업데이트하고, 실행하는 방법을 배우세요.
소프트웨어 개발
머신 러닝
강의
데이터 유창성(Data Fluency)
- 기초기술 수준
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데이터 유창성을 마스터하세요! 개인과 조직의 역량을 키우고, 행동을 이해하며, 데이터 중심 문화를 구축합니다.
데이터 리터러시
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데이터 스토리텔링 케이스 스터디: 친환경 비즈니스
- 기초기술 수준
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실전 사례로 데이터 스토리텔링을 연습하세요. 인증된 친환경 기업 데이터로 복잡한 인사이트를 명확히 전달합니다.
데이터 리터러시
강의
Snowflake 관리, 거버넌스 및 협업
- 기초기술 수준
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Snowflake를 척도에 맞게 보호, 거버넌스, 관리하는 방법을 배우세요. RBAC, 데이터 마스킹, 비용 모니터링, Time Travel, 보안 데이터 공유를 다룹니다.
데이터 관리
데이터 시각화
강의
Gemini in Google Slides
- 기초기술 수준
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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
AI
응용 금융
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Gen AI: Unlock Foundational Concepts
- 기초기술 수준
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- 리뷰 268개
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
클라우드
소프트웨어 개발
소프트웨어 개발
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Snowflake 데이터 파이프라인 자동화
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COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables와 쿼리 성능 도구로 Snowflake에서 데이터 파이프라인을 적재·자동화·최적화합니다.
데이터 엔지니어링
응용 금융
데이터 준비
확률 및 통계
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Claude로 경비 감사하기
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정책 위반 지출을 찾으려고 비용 내역을 일일이 살펴보는 데 지치셨나요? 더 이상은 아닙니다! Claude Cowork로 비용 규정 위반 보고서를 빠르고 명확하게 작성하세요.
AI
데이터 조작
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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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