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데이터, AI, 클라우드 강의

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181 강의

강의

Model Context Protocol (MCP) 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 170개

Model Context Protocol(MCP)로 AI/LLM 애플리케이션을 API, 데이터베이스, 파일 시스템과 그 어느 때보다 쉽게 통합하세요.

AI

3시간

강의

NumPy 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,459개

뉴욕시 나무 인구 조사 데이터를 활용하여 배열 생성, 정렬, 필터링 및 업데이트 방법을 학습함으로써 NumPy 기술을 숙달하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Python으로 배우는 트리 기반 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 736개

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

머신 러닝

5시간

강의

Python으로 배우는 가설 검정

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,529개

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

확률 및 통계

4시간

강의

Python의 데이터 타입

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 515개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,737개

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

LangGraph로 배우는 Multi-Agent Systems

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 568개

LangGraph 프레임워크에서 새로운 에이전트 설계 패턴을 적용해 강력한 멀티 에이전트 시스템을 구축하세요.

AI

2시간 45 min

강의

Python으로 시작하는 Deep Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 224개

신경망의 기초를 배우고 Python의 Keras 2.0을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하는 방법을 익히세요.

AI

4시간

강의

Polars 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 431개

빠른 데이터 조작용 Python 라이브러리 Polars로 데이터를 효율적으로 변환·정제·분석하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

3시간

강의

Python 테스트 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,324개

pytest와 unittest로 Python 테스트를 마스터하세요. 다양한 기법을 배우고 체크를 작성해 오류 없는 코드를 보장합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

데이터 엔지니어링 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 816개

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

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Python으로 하는 웹 스크레이핑

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,055개

Python 라이브러리 Scrapy를 사용하여 인터넷에서 정보를 수집하고 파싱하는 방법을 배우세요.

데이터 준비

4시간

강의

Python으로 범주형 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,632개

pandas와 seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 알아보세요.

데이터 조작

4시간

강의

pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,844개

CSV 파일, 스프레드시트, JSON, SQL 데이터베이스, API 등 일반적인 파일 형식과 시스템에서 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

4시간

강의

Python의 객체 지향 프로그래밍

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 770개

뛰어들어서 클래스를 생성하고 상속과 다형성을 활용하여 코드를 재사용하고 최적화하는 방법을 배워보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 264개

Gradient boosting의 핵심을 배우고, XGBoost로 분류·회귀 문제를 해결하는 최첨단 머신 러닝 모델을 구축하세요.

머신 러닝

4시간

강의

Python으로 배우는 Explainable AI

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,105개

Scikit-learn, SHAP 및 LIME을 활용하여 투명하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있는 AI 시스템을 테스트하고 구축하는 데 필요한 핵심 기술을 습득하세요.

AI

4시간

강의

Python으로 배우는 선형 분류기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 331개

이 과정에서는 로지스틱 회귀와 SVM 등 선형 분류기의 원리를 자세히 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

Python으로 배우는 실험 설계

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,812개

실험 설계를 구현하고 견고한 통계 분석을 수행하여 정확하고 타당한 결론을 도출하세요!

확률 및 통계

4시간

강의

금융을 위한 중급 Python

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 962개

금융을 위한 Python 역량을 확장하세요. datetime, if문, DataFrame 등 핵심 기능을 익혀 더 깊이 있는 분석을 수행합니다.

응용 금융

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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