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데이터, AI, 클라우드 강의

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727 강의

강의

GitHub 개념 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,456개

GitHub의 다양한 기능을 활용하는 방법, 인터페이스를 탐색하는 방법, 그리고 일상적인 협업 작업을 수행하는 방법을 배워보세요.

소프트웨어 개발

2시간

강의

Tidyverse 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,119개

R의 강력하고 인기 있는 데이터 사이언스 도구 모음인 tidyverse를 활용해 데이터를 탐색하고 시각화하는 여정을 시작해 보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

PostgreSQL 요약 통계와 윈도 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 7,118개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

데이터 문화 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 6,201개

조직 내에서 강력한 데이터 문화를 구축하는 핵심 구성 요소를 익히십시오.

데이터 리터러시

1시간

강의

Python으로 배우는 Unsupervised Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,096개

scikit-learn과 scipy를 사용하여 라벨이 없는 데이터셋을 클러스터링, 변환, 시각화하고 인사이트를 추출하는 방법을 배워보세요.

머신 러닝

4시간

강의

Java 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,990개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

R 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 958개

조건문, 반복문, 벡터 함수로 R 닌자가 되는 여정을 이어가세요.

소프트웨어 개발

6시간

강의

데이터 스토리텔링 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,946개

데이터 스토리텔링 역량을 한 단계 높이고, 청중과 함께 변화를 이끌어내는 훌륭한 이야기를 전달하는 방법을 발견하세요.

데이터 리터러시

2시간

강의

ChatGPT 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 5,335개

더 나은 프롬프트, 정확한 응답, 안전한 AI 사용으로 ChatGPT의 힘을 발휘하세요. 효율성을 높이고 AI 대화에서 최대한의 효과를 얻으세요!

AI

1시간

강의

Python에서 데이터 가져오기 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,381개

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

데이터 준비

3시간

강의

Excel로 하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,113개

다양한 데이터 레이아웃에 맞는 다양한 시각화 기법을 Excel에서 만드는 방법을 배우고, 대시보드 구축에 도움이 되는 모범 사례를 적용하는 방법을 익히세요.

데이터 시각화

3시간

강의

PySpark 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,541개

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

데이터 엔지니어링

4시간

강의

분석 질문 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,715개

비즈니스 질문을 체계적인 분석 질문으로 전환하는 방법을 배우고 적절한 분석 솔루션을 선택하세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

Python 함수 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,252개

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

소프트웨어 개발

3시간

강의

Python으로 배우는 API 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,846개

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

소프트웨어 개발

2시간

강의

Python 도구 상자

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,233개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

Snowflake SQL 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 5,299개

이 과정은 Snowflake의 기초 아키텍처부터 고급 SnowSQL 기술 숙달까지 안내합니다.

데이터 엔지니어링

2시간

강의

AWS 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,594개

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

클라우드

2시간

강의

Intermediate Importing Data in Python

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 942개

Python 데이터 가져오기 역량을 강화하고 웹 및 API 데이터로 작업하는 법을 학습하세요.

데이터 준비

2시간

강의

Excel Power Query 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,263개

고급 데이터 변환 및 정제를 위한 Excel Power Query를 활용하여 의사 결정 및 분석 능력을 향상시키세요.

데이터 준비

3시간

강의

Claude 101

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 365개

Learn how to use Claude for everyday work tasks, understand core features, and explore resources for more advanced learning on other topics.

AI

2시간

강의

Software Development with Claude Code

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 238개

Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.

소프트웨어 개발

4시간

강의

중급 ChatGPT

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,843개

GPT 모델의 아키텍처를 이해하고 고급 프롬프트 작성을 숙달하여 ChatGPT의 모든 잠재력을 발휘하세요.

AI

1시간

강의

Python으로 데이터 정제하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 4,749개

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

데이터 준비

4시간

강의

ggplot2로 시작하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,458개

그래픽 문법을 이해하여 ggplot2로 의미 있고 아름다운 데이터 시각화를 제작하는 법을 배워보세요.

데이터 시각화

4시간

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Alteryx 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,300개

Alteryx Designer의 세계로 들어가 데이터를 로드하고, 준비하고, 통합하는 방법을 익히세요.

데이터 준비

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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