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데이터, AI, 클라우드 강의

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329 강의

강의

SQL로 하는 데이터 기반 의사결정

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 3K

SQL 테이블을 분석하고 경영진에게 인사이트를 보고하는 방법을 배우세요.

데이터 리터러시

4시간

강의

MLOps 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 2.9K

MLOps가 어떻게 머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 운영 환경의 실행 가능한 모델로 전환하는지 알아보세요.

머신 러닝

2시간

강의

Python으로 배우는 트리 기반 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.9K

이 강좌에서는 scikit-learn을 사용하여 회귀 및 분류를 위한 트리 기반 모델과 앙상블을 활용하는 방법을 배웁니다.

머신 러닝

5시간

강의

OpenAI API로 AI 시스템 개발하기

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 2.8K

OpenAI API를 활용하여 AI 애플리케이션을 생산 환경에 준비하세요.

AI

3시간

강의

Introduction to LLMs in Python

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 2.8K

Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!

AI

3시간

강의

PyTorch로 배우는 Intermediate Deep Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 2.6K

이미지 및 순차적 데이터 모델링을 위한 CNN, RNN, LSTM, GRU와 같은 기본적인 딥러닝 아키텍처에 대해 알아보세요.

AI

4시간

강의

고급 Excel 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.6K

실습으로 Excel의 고급 참조, 조회, 데이터베이스 함수를 익혀 역량을 강화하세요.

데이터 조작

2시간

강의

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.6K

Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!

AI

3시간

강의

컨테이너화와 가상화 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 2.5K

가상 머신(VM), 컨테이너, Docker 및 Kubernetes의 핵심 개념을 익히세요. 시작하기 위해 차이점을 이해하세요!

소프트웨어 개발

2시간

강의

LangChain으로 배우는 Retrieval Augmented Generation (RAG)

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.5K

LangChain을 활용한 검색 강화 생성(RAG)으로 외부 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하는 최신 기법을 익히세요.

AI

3시간

강의

Python에서 statsmodels로 살펴보는 회귀 소개

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.4K

Python의 statsmodels를 활용하여 회귀 분석을 구현, 분석 및 해석함으로써 주택 가격과 광고 클릭률을 예측합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 배우는 가설 검정

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 2.4K

Python에서 t-검정, 비율 검정, 카이제곱 검정과 같은 일반적인 가설 검정을 언제 어떻게 사용하는지 알아보세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 함수 작성하기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.3K

유지보수 가능하고 재사용 가능한 복잡한 함수를 작성하는 모범 사례를 익히고, 이를 위한 훌륭한 문서화를 작성하는 방법을 배우십시오.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python의 데이터 타입

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.2K

파이썬 데이터 유형(리스트, 딕셔너리, 튜플 등)에 대한 지식을 통합하고 확장하여 데이터 과학 문제 해결에 활용하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Preprocessing for Machine Learning in Python

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 2.2K

Learn how to clean and prepare your data for machine learning!

머신 러닝

4시간

강의

FastAPI 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.2K

FastAPI로 프로덕션급 견고한 API를 구축하세요. HTTP 작업, 검증, 비동기 실행을 익혀 효율적인 데이터·ML 파이프라인을 만드세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Kubernetes 소개

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.2K

이 과정에서는 Kubernetes 기본을 배우고, Manifests와 kubectl 명령으로 컨테이너를 배포·오케스트레이션합니다.

소프트웨어 개발

3시간

강의

Python으로 배우는 Natural Language Processing (NLP)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 2.2K

전처리부터 고급 Transformer 모델까지 핵심 NLP 기법으로 텍스트 분석을 마스터하세요.

AI

4시간

강의

Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.2K

제한된 데이터로부터 결론을 도출하는 방법을 파이썬과 통계를 활용하여 배우세요. 이 과정은 무작위 표본 추출부터 계층화 표본 추출 및 군집 표본 추출에 이르기까지 모든 내용을 다룹니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Excel로 하는 Financial Modeling

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 2.1K

엑셀 재무 모델링에 대해 알아보세요. 여기에는 현금 흐름, 시나리오 분석, 시간 가치, 자본 예산 편성이 포함됩니다.

응용 금융

3시간

강의

GitHub Copilot을 활용한 소프트웨어 개발

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 2.1K

GitHub Copilot을 마스터하여 컨텍스트, 맞춤 설정 및 스마트 기능을 활용해 코드를 이해하고 작성하며 개선하세요.

AI

2시간

강의

개발자를 위한 AI 보조 코딩

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 2K

AI로 코딩 능력을 향상시키세요—코딩 어시스턴트를 활용해 코드를 효과적으로 작성, 테스트, 문서화하세요.

AI

2시간

강의

Exploratory Data Analysis in R

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 1.9K

Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

Python에서 날짜와 시간 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 1.9K

Python에서 날짜와 시간을 다루는 방법을 알아보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

GitHub 중급 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 1.9K

GitHub Projects, Administration, 고급 보안 기능을 다루는 중급 과정으로 GitHub 역량을 한층 강화하세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 1.8K

LangChain 에이전트의 기본 구성 요소를 숙지하고 맞춤형 채팅 에이전트를 구축하세요.

AI

3시간

강의

Snowflake로 시작하는 데이터 모델링

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 1.8K

Snowflake로 역동적인 데이터 모델링의 세계에 지금 뛰어드세요!

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Databricks SQL 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.4+
  • 1.8K

Lakehouse 아키텍처에서 데이터 엔지니어링, 분석, 실시간 데이터 워크플로우를 위한 Databricks SQL을 학습하십시오.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

R로 하는 가설 검정

  • 중급기술 수준
  • 4.4+
  • 1.8K

R에서 가설검정 활용 시기와 방법을 익힙니다. t-test, 비율검정, 카이제곱검정을 포함해 실전 적용법을 학습하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

데이터 엔지니어링 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 1.7K

이 단기 과정을 통해 ETL 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 도구와 주제를 다루는 데이터 엔지니어링의 세계를 알아보세요.

데이터 엔지니어링

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