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데이터, AI, 클라우드 강의

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79 강의

강의

Python에서 Spark SQL 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 457

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

데이터 조작

4시간

강의

PySpark로 하는 Feature Engineering

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 453

데이터 과학자가 시간의 70–80%를 쏟는 핵심, 데이터 정제와 피처 엔지니어링의 실무를 깊이 있게 학습하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • 고급기술 수준
  • 4.5+
  • 450

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

AI

3시간

강의

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 445

의미 있는 위험·성과 지표 계산법과 원하는 위험–수익 균형에 맞춘 최적 포트폴리오 구성 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

AWS Kinesis와 Lambda로 배우는 스트리밍 데이터

  • 고급기술 수준
  • 4.5+
  • 443

AWS의 서버리스 기술로 스트리밍 데이터를 다루는 방법을 학습하세요.

클라우드

4시간

강의

Python으로 배우는 Generalized Linear Models

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 433

로지스틱·포아송 회귀로 도구를 확장하고, 학습·해석·검증 방법과 예측까지 단계별로 익히세요.

확률 및 통계

5시간

강의

R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 433

이 과정에서는 랜덤 효과가 포함된 계층적 모델을 적합하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • 고급기술 수준
  • 4.3+
  • 433

인간적 가치를 충실히 반영하는 GenAI 모델을 설계하고, 최신 LLM을 직접 다루며 실무 역량을 키우십시오.

AI

4시간

강의

Databricks with the Python SDK

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 387

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

AI

3시간

강의

Python으로 Kaggle 대회 공략하기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 365

Kaggle 대회를 공략하고 우승으로 이끄는 전략을 학습하세요.

머신 러닝

4시간

강의

Python으로 Machine Learning 모니터링

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 356

이 과정은 Python으로 기본 머신 러닝 모니터링 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 내용을 다룹니다.

머신 러닝

3시간

강의

R에서 S3와 R6로 배우는 Object-Oriented Programming

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 330

S3와 R6 기반 객체지향 프로그래밍으로 코드 복잡도를 효과적으로 관리하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 설계하는 Machine Learning 워크플로

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 325

시간의 시험을 견디는 파이프라인 구축법을 익히세요.

머신 러닝

4시간

강의

Keras로 배우는 언어 모델링을 위한 순환 신경망(RNN)

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 318

RNN으로 감정 분류, 문장 생성, 언어 간 번역을 학습합니다.

AI

4시간

강의

Hierarchical and Recursive Queries in SQL Server

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 314

Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Optimizing Code in Java

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 311

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

소프트웨어 개발

3시간

강의

Python으로 배우는 음성 언어 처리

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 309

Python으로 원시 오디오 파일에서 음성을 로드, 변환, 전사하는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

LlamaIndex로 에이전틱 워크플로 구축하기

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 309

LlamaIndex를 사용하여 계획, 검색, 기억 및 협업이 가능한 AI 에이전트 워크플로를 구축하세요.

AI

2시간

강의

Java에서 PostgreSQL 데이터베이스 질의하기

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 308

JDBC로 Java와 PostgreSQL을 연결하세요. 안전한 쿼리 작성, 트랜잭션 관리, 대규모 데이터셋 효율 처리까지 다룹니다.

소프트웨어 개발

3시간

강의

R에서 수치형 데이터에 대한 추론

  • 고급기술 수준
  • 4.5+
  • 308

이 강의에서는 수치 데이터에 대한 통계적 추론 기법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 연습하는 Machine Learning 면접 질문

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 297

Python 머신러닝 면접 질문을 연습해 지식을 다지고 다음 면접을 준비하세요.

머신 러닝

4시간

강의

R로 배우는 범주형 데이터 추론

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 294

이 과정에서는 범주형 데이터를 다루기 위해 통계 기법을 활용하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • 고급기술 수준
  • 4.1+
  • 294

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

데이터 가져오기 및 정리

3시간

강의

케이스 스터디: Python으로 소프트웨어 만들기

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 290

Python으로 실제 애플리케이션을 구축하세요. OOP와 소프트웨어 공학 원칙으로 깔끔하고 유지보수 가능한 코드를 연습합니다.

소프트웨어 개발

3시간

강의

R로 배우는 요인분석

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 278

탐색적·확인적 요인분석으로 성격 등 잠재변수를 탐구합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Building Recommendation Engines with PySpark

  • 고급기술 수준
  • 4.5+
  • 277

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

머신 러닝

4시간

강의

Python으로 통계 면접 문제 연습하기

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 267

조건부확률, A/B 테스트, 편향-분산 트레이드오프 등 핵심 개념을 복습해 다음 통계 면접을 준비하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Inference for Linear Regression in R

  • 고급기술 수준
  • 4.3+
  • 260

In this course youll learn how to perform inference using linear models.

확률 및 통계

4시간

강의

Introduction to Testing in Java

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 259

Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.

소프트웨어 개발

3시간

강의

고급 확률: 데이터의 불확실성 다루기

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 243

고급 확률, 위험 평가 및 시뮬레이션 기법에 대한 직관력을 향상시켜 데이터 기반의 비즈니스 의사 결정을 확신을 가지고 내릴 수 있도록 합니다.

확률 및 통계

2시간

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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모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.