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데이터, AI, 클라우드 강의

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776 강의

강의

데이터베이스 설계

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 8,693개

데이터를 효율적으로 처리·저장·구조화할 수 있도록 SQL로 데이터베이스 설계 방법을 학습하세요.

데이터 엔지니어링

4시간

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Java 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,616개

이 초보자 친화적인 강좌로 자바를 기초부터 배우고, 핵심 프로그래밍 개념과 기술을 마스터하세요.

소프트웨어 개발

4시간

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확장 가능한 Agentic 시스템 구축

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,683개

MCP와 A2A 같은 프레임워크의 도움으로 AI 에이전트를 확장하는 데 필요한 것을 알아보세요.

AI

1시간 30 min

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PyTorch로 배우는 딥러닝 입문

  • 중급기술 수준
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PyTorch에서 첫 번째 신경망을 구축하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 분류 및 회귀 문제를 해결하는 방법을 배워보세요.

AI

4시간

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Hugging Face 활용하기

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Hugging Face Hub에서 제공되는 방대한 모델 및 데이터 세트 저장소를 탐색하고 활용하세요.

AI

2시간

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Python으로 시작하는 데이터 사이언스

  • 기초기술 수준
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파이썬을 활용한 데이터 과학에 도전하여 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하는 방법을 배워보세요. 코딩 경험이나 기술이 필요하지 않습니다.

소프트웨어 개발

4시간

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Python으로 데이터 정제하기

  • 중급기술 수준
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더러운 데이터를 진단하고 처리하는 방법을 배우고, 원시 데이터를 정확한 통찰력으로 전환하는 데 필요한 기술을 개발하세요!

데이터 준비

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GitHub 중급 개념

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

소프트웨어 개발

3시간

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Python 도구 상자

  • 기초기술 수준
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이터레이터와 리스트 이해에 대해 학습하여 현대적인 데이터 사이언스 기술을 계속해서 쌓아 나가세요.

소프트웨어 개발

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Finance를 위한 Python 입문

  • 기초기술 수준
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파이썬 기술을 습득하여 금융 커리어를 한 단계 업그레이드하세요. 금융 분석을 마스터하기 위해 리스트, 배열 및 데이터 시각화 작업 방법을 익히세요.

응용 금융

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Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

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Seaborn 라이브러리를 사용하여 Python으로 유익하고 매력적인 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.

데이터 시각화

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AWS 개념

  • 기초기술 수준
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아마존 웹 서비스(AWS)의 세계를 탐험하고, 왜 클라우드 컴퓨팅의 선두에 서 있는지 알아보세요.

클라우드

2시간

강의

PostgreSQL 요약 통계와 윈도 함수

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Window functions, SQL의 비밀 병기로 분석·데이터 엔지니어링용 쿼리 작성법을 학습합니다.

소프트웨어 개발

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Python으로 배우는 API 입문

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파이썬을 사용해 웹 API를 활용하고 작업하는 기본을 소개하며, 흥미진진한 API의 세계로 여러분을 초대합니다.

소프트웨어 개발

2시간

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Python으로 배우는 Unsupervised Learning

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dplyr로 데이터 조작하기

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dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.

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Python 함수 입문

  • 기초기술 수준
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파이썬에서 함수를 직접 작성하는 기술과 스코핑, 오류 처리 같은 핵심 개념을 익혀보세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

Python에서 데이터 가져오기 입문

  • 기초기술 수준
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다양한 소스(예: Excel, SQL, SAS 및 웹)에서 Python으로 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

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Introduction to Agent Skills

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Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

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Shell 입문

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유닉스 명령줄은 사용자가 기존 프로그램을 새로운 방식으로 결합하고, 반복적인 작업을 자동화하며, 클러스터 및 클라우드에서 프로그램을 실행하는 데 도움을 줍니다.

소프트웨어 개발

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강의

R로 시작하는 통계학 입문

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통계 기술을 향상시키고 데이터를 수집, 분석하며 정확한 결론을 도출하는 방법을 배우세요.

확률 및 통계

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PySpark 입문

  • 중급기술 수준
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PySpark를 마스터하여 빅데이터를 손쉽게 처리하세요—대규모 데이터셋을 처리하고 쿼리하며 최적화하여 강력한 분석을 수행하는 방법을 배우세요!

데이터 엔지니어링

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개발자를 위한 AI 보조 코딩

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

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1시간 30 min

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Claude Code로 배우는 Software Development

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Claude Code로 터미널에서 AI 지원을 받아 보세요. 실제 소프트웨어 개발에서 이를 신뢰할 수 있는 도구로 활용하게 해주는 워크플로를 익혀 보세요.

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Artificial Intelligence Governance

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2시간

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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