데이터 엔지니어링
강좌 둘러보기
courses
Designing Forecasting Pipelines for Production
- 고급의숙련도 수준
- 4.5+
- 486
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
머신러닝
머신러닝
확률 및 통계
인공지능
데이터 조작
courses
R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq
- 중급숙련도 수준
- 4.4+
- 477
RNA-Seq 차등 발현 분석으로 다양한 질환·상태에서 중요한 유전자 후보를 식별합니다.
확률 및 통계
courses
Graph RAG with LangChain and Neo4j
- 고급의숙련도 수준
- 4.6+
- 476
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
인공지능
courses
Python에서 Spark SQL 입문
- 고급의숙련도 수준
- 4.3+
- 474
Python에서 SQL을 사용하여 Spark에서 데이터를 조작하고 머신러닝 특징 집합을 생성하는 방법을 배워보세요.
데이터 조작
courses
Unsupervised Learning in R
- 중급숙련도 수준
- 4.6+
- 473
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
머신러닝
데이터 조작
인공지능
데이터 엔지니어링
courses
Introduction to Julia
- 기초적인숙련도 수준
- 4.8+
- 448
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
소프트웨어 개발
구름
courses
Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R
- 중급숙련도 수준
- 4.6+
- 447
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
확률 및 통계
courses
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문
- 중급숙련도 수준
- 4.5+
- 446
Python의 Great Expectations 라이브러리로 데이터 사이언스·데이터 엔지니어링 워크플로에서 높은 데이터 품질을 보장하세요.
데이터 엔지니어링
확률 및 통계
courses
사례 연구: Power BI로 하는 공급망 분석
- 중급숙련도 수준
- 4.5+
- 439
이 사례 연구로 공급망 분석에 Power BI를 활용하세요. Make vs. Buy 분석 도구를 만들고, 비용 계산 및 생산량 분석을 수행합니다.
데이터 시각화
courses
Python에서의 앙상블 기법
- 고급의숙련도 수준
- 4.6+
- 437
Python에서 bagging, boosting, stacking 등 앙상블 기법으로 고급·효과적인 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 학습합니다.
머신러닝
courses
Databricks with the Python SDK
- 고급의숙련도 수준
- 4.3+
- 436
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
인공지능
courses
Microsoft Copilot in Word
- 기초적인숙련도 수준
- 4.6+
- 435
Master Microsoft Copilot in Word to write faster, understand documents instantly, and collaborate more effectively.
인공지능
머신러닝
courses
Python으로 배우는 Generalized Linear Models
- 고급의숙련도 수준
- 4.7+
- 427
로지스틱·포아송 회귀로 도구를 확장하고, 학습·해석·검증 방법과 예측까지 단계별로 익히세요.
확률 및 통계
응용 금융
소프트웨어 개발
머신러닝
courses
사례 연구: Tableau로 채용 시장 데이터 분석
- 기초적인숙련도 수준
- 4.5+
- 421
이 사례 연구에서 시각화 기법으로 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어에게 가장 수요가 높은 기술을 파악합니다.
데이터 시각화
courses
PySpark로 하는 Feature Engineering
- 고급의숙련도 수준
- 4.6+
- 418
데이터 과학자가 시간의 70–80%를 쏟는 핵심, 데이터 정제와 피처 엔지니어링의 실무를 깊이 있게 학습하세요.
데이터 조작
데이터 준비