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데이터, AI, 클라우드 강의

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776 강의

강의

Claude를 활용한 보험금 청구 거부 뒤집기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 27개

환자의 보험 청구가 부당하게 거부됐을 때, 증거를 빠르게 종합해 이의를 제기하세요. Claude Cowork로 해결하세요!

AI

15 min

강의

R로 배우는 범주형 데이터 추론

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 124개

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

확률 및 통계

4시간

강의

개발자를 위한 AWS 보안 활용

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 17개

배포하는 AWS 워크로드를 안전하게 보호하세요: 최소 권한 IAM, 단기 자격 증명, API 권한 부여, 시크릿 관리, 암호화, CloudTrail 증적.

클라우드

3시간

강의

R에서 tidymodels로 모델링하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 194개

tidymodels로 머신러닝 워크플로를 효율적으로 구축하는 방법을 배우십시오.

머신 러닝

4시간

강의

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 35개

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

클라우드

1시간

강의

Google: Optimize Agent Behavior

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 56개

Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.

클라우드

2시간

강의

Google Sheets에서 조건부 서식

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 102개

기본 옵션과 사용자 지정 수식을 활용해 데이터에 조건부 서식을 적용하는 방법을 학습하세요.

데이터 조작

2시간

강의

Tableau로 배우는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 170개

이 과정에서는 시계열을 분류·처리·분석하는 법을 배웁니다. 분석 전문가로 도약하려면 꼭 필요한 역량입니다.

데이터 시각화

2시간

강의

Tidyverse로 배우는 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 124개

tidyr와 purrr 패키지를 tidyverse에서 활용해 머신 러닝 모델을 생성, 탐색, 평가합니다.

머신 러닝

5시간

강의

MATLAB 사용자를 위한 Python

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 33개

MATLAB에서 전환하며 핵심 Python 개념을 익히고, NumPy와 Matplotlib로 실습해 보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

방어적 R 프로그래밍

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 96개

R에서 방어적 프로그래밍을 배워 코드의 견고성을 높이세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 IoT 데이터 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 120개

Python으로 IoT 데이터를 가져오고, 정제·가공하여 머신 러닝에 적합한 형태로 준비하는 방법을 학습하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Weaviate로 배우는 End-to-End RAG

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 22개

Weaviate로 RAG 마스터하기! 검색용 텍스트와 이미지를 임베드하고, vector, BM25, hybrid search를 실험합니다.

AI

2시간

강의

KNIME로 하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 219개

KNIME로 설득력 있는 데이터 시각화를 학습하세요. 차트, 컴포넌트, 대시보드를 모두 다룹니다.

데이터 시각화

2시간

강의

Python에서의 Survival Analysis

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 76개

생존분석으로 사건 발생까지의 시간 데이터를 다루고, 생존 시간을 예측합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

PostgreSQL에서의 트랜잭션과 오류 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 114개

동시성 환경에서 트랜잭션을 활용하고 오류를 처리하여 데이터 일관성을 보장하는 방법을 학습합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 시계열 데이터 시각화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 190개

R로 시계열 시각화 방법을 익히고, 주식 선별 사례 연구로 실습하세요.

데이터 시각화

4시간

강의

Python으로 추천 엔진 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 155개

Machine Learning 기법을 활용해 Python으로 추천 엔진을 구축하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

pandas로 경찰 활동 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 32개

Stanford Open Policing Project 데이터셋을 탐색하고, pandas로 성별이 경찰 행동에 미치는 영향을 분석합니다.

데이터 조작

4시간

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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