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304 강의

강의

Finance를 위한 Python 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 552개

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

응용 금융

4시간

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Python으로 시작하는 데이터 사이언스

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  • 4.8+
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파이썬을 활용한 데이터 과학에 도전하여 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하는 방법을 배워보세요. 코딩 경험이나 기술이 필요하지 않습니다.

소프트웨어 개발

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Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
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Seaborn 라이브러리를 사용하여 Python으로 유익하고 매력적인 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.

데이터 시각화

4시간

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AWS 개념

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 4,508개

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

클라우드

2시간

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Python 도구 상자

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,427개

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

소프트웨어 개발

4시간

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dplyr로 데이터 조작하기

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 811개

dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.

데이터 조작

4시간

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Python에서 데이터 가져오기 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
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다양한 소스(예: Excel, SQL, SAS 및 웹)에서 Python으로 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

3시간

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Python 함수 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,435개

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

소프트웨어 개발

3시간

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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

4시간

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Artificial Intelligence Governance

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Collibra로 AI 거버넌스를 배우세요. 책임 있는 AI를 도구, 프레임워크, MLOps 워크플로로 구축, 내장, 확장하세요.

AI

2시간

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데이터 커뮤니케이션 개념

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스프레드시트 보는 걸 좋아하는 사람은 아무도 없어요! 데이터에 생명을 불어넣으세요. 프레젠테이션 능력을 향상시키고 기술적 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 방법을 배우세요.

데이터 리터러시

3시간

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LLMOps 개념

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아이디어부터 배포까지 LLMOps를 학습하고, 수명 주기와 과제를 이해하며, 개념을 실제 애플리케이션에 적용하는 방법을 익히십시오.

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Intermediate Importing Data in Python

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

데이터 준비

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Python으로 배우는 소프트웨어 공학 원칙

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모듈화, 문서화, 자동화된 테스트에 대해 알아보고 데이터 과학 문제를 더 빠르고 안정적으로 해결하는 데 활용하세요.

소프트웨어 개발

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Power BI의 DAX 함수

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데이터 분석 표현식(DAX)을 사용하면 사용자 정의 함수를 작성하여 Power BI 기술을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다.

데이터 조작

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사례 연구: Excel로 고객 이탈 분석하기

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가상의 기업인 데이터벨(Databel)의 데이터 세트를 엑셀에서 분석하여 고객 이탈(churning)의 원인을 파악해야 합니다.

보고

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Microsoft Azure 이해하기

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Microsoft Azure와 클라우드 컴퓨팅 소프트웨어의 힘을 알아보고 데이터 엔지니어링 기술을 향상시키는 데 활용하세요.

클라우드

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Power BI로 하는 탐색적 데이터 분석

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Power BI의 탐색적 데이터 분석(EDA)을 활용하여 인사이트를 더 빠르게 발견하고 비즈니스 가치를 창출하는 효과적인 보고서 작성 방법을 알아보세요.

탐색적 데이터 분석

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ChatGPT 입문

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더 나은 프롬프트, 정확한 응답, 안전한 AI 사용으로 ChatGPT의 힘을 활용하세요. AI 대화의 효율을 높이고 최대한 활용하세요!

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Microsoft Copilot in Excel

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엑셀과 씨름은 그만, 이제 대화하세요! Excel에서 Copilot으로 데이터를 정리하고 차트를 만들며 답을 더 빠르게 얻으세요.

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비즈니스에서 AI 솔루션 구현하기

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AI에서 비즈니스 가치를 추출하는 방법을 알아보세요. AI 기회 범위를 설정하고, POC를 만들고, 솔루션을 구현하며, AI 전략을 수립하는 방법을 배웁니다.

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데이터 스토리텔링 개념

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

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NumPy 소개

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

데이터 조작

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분석 질문 만들기

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

데이터 리터러시

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Google Sheets 입문

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수식, 연산, 셀 참조와 같은 기본 기술을 숙달하여 Google 스프레드시트를 활용하는 방법을 익히세요.

데이터 준비

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중급 ChatGPT

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

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SQL Server 입문

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SQL Server를 사용하여 일반적인 데이터 조작 작업을 수행하는 방법을 배우고, 이 데이터베이스 시스템을 활용하여 일반적인 데이터 조작 작업을 숙달하십시오.

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사례 연구: Power BI로 HR 분석

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Power BI를 사용하여 인사(HR) 데이터를 가져오고, 분석하고, 시각화하는 기술을 적용하십시오.

데이터 조작

3시간

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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