데이터, AI, 클라우드 강의

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JDBC로 Java와 PostgreSQL을 연결하세요. 안전한 쿼리 작성, 트랜잭션 관리, 대규모 데이터셋 효율 처리까지 다룹니다.

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로지스틱·포아송 회귀로 도구를 확장하고, 학습·해석·검증 방법과 예측까지 단계별로 익히세요.

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Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.

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누락 데이터를 진단·시각화하고 다양한 대치 기법으로 처리하세요. 결과 향상을 위한 실전 팁도 제공합니다.

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Accelerator와 Trainer로 분산 학습하여 대규모 언어 모델의 학습 시간을 줄이는 방법을 배우세요

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이 4시간 코스에서 Python으로 통계적 추론을 학습하고, 데이터에 근거한 타당한 결론을 실습으로 도출합니다.

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생존분석으로 사건 발생까지의 시간 데이터를 다루고, 생존 시간을 예측합니다.

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Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.

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변동하는 변동성과 VaR 예측을 위해 GARCH 모델을 정의하고 적합합니다.

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이산 사건 시뮬레이션으로 비즈니스 프로세스를 최적화하세요. Python의 SimPy 패키지로 디지털 트윈 개발을 학습합니다.

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척도나 설문지의 구조를 확인하기 위한 측정 모형을 생성하고 평가하는 방법을 학습합니다.

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Bioconductor 패키지 limma로 차등 유전자 발현 분석을 학습하세요.

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프라이버시 보존 기법으로 민감 정보를 안전하게 처리하는 방법을 학습하세요.

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R로 고객 선택 데이터를 분석하고 모델링하는 방법을 배웁니다.

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이 과정은 분포부터 가설검정, 회귀모형 등 자주 다루는 통계 주제를 철저히 준비하도록 돕습니다.

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Bayesian 추정 기법을 활용해 선형 회귀 모형에 대한 추론을 개선하는 방법을 배우세요.

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시계열 그래프를 분석하고, 이분 그래프를 사용하며, 네트워크 분석의 고급 문제를 해결하는 기술을 익히세요.

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이 과정에서는 RJAGS로 고급 베이지안 모델을 구현하는 방법을 학습합니다.

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Google 번역 같은 제품의 뒤에 있는 모델의 내부 작동 방식이 궁금하신가요?

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Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

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bigmemory와 iotools 패키지를 활용해 R에서 빅데이터를 다루는 확장 가능한 코드를 작성하는 방법을 학습합니다.

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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.

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Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.