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179 강의

강의

Python으로 시작하는 Deep Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 233개

신경망의 기초를 배우고 Python의 Keras 2.0을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하는 방법을 익히세요.

AI

4시간

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Python으로 배우는 금융 트레이딩

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 315개

Python으로 맞춤형 트레이딩 전략을 구현하고, 백테스트하며, 성과를 평가하세요!

응용 금융

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Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 390개

포트폴리오 위험·수익을 평가하고, 시가총액 가중 주식 포트폴리오를 구성하며, 시나리오 생성으로 시장 위험을 예측·헤지합니다.

응용 금융

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Python에서의 정규 표현식

  • 기초기술 수준
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문자열 조작과 정규 표현식 활용 능력 향상

소프트웨어 개발

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XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 286개

Gradient boosting의 핵심을 배우고, XGBoost로 분류·회귀 문제를 해결하는 최첨단 머신 러닝 모델을 구축하세요.

머신 러닝

4시간

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엔드 투 엔드 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 404개

머신러닝의 세계로 뛰어들어 엔드투엔드 모델을 설계하고, 훈련시키고, 배포하는 방법을 알아보세요.

머신 러닝

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강의

Python으로 배우는 A/B Testing

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 416개

Python으로 A/B 테스트를 수행·분석하는 실전 방법을 학습하세요. p-value, sanity check, 분석을 익혀 비즈니스 의사결정을 이끕니다.

확률 및 통계

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Python에서의 모델 검증

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
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모델 검증의 기초와 주요 기법을 배우고, 검증된 고성능 모델을 직접 만들어 보세요.

머신 러닝

4시간

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Python으로 배우는 군집 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,103개

이 과정에서는 SciPy 라이브러리를 활용한 계층적 클러스터링 및 k-평균 클러스터링과 같은 기법을 통해 비지도 학습을 소개합니다.

머신 러닝

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Python 패키지 개발하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,036개

자신만의 Python 패키지를 만들어 코드를 더 쉽게 사용하고 타인과 공유하는 방법을 학습하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 배우는 신용 리스크 모델링

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 317개

신용 신청 데이터를 준비하고, 머신 러닝과 비즈니스 규칙을 적용해 위험을 줄이고 수익성을 확보하는 방법을 배우세요.

응용 금융

4시간

강의

pandas로 마케팅 캠페인 분석하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 448개

판다스 기술을 쌓고 병합, 분할, 시각화 등을 통해 마케팅 질문에 답하세요!

탐색적 데이터 분석

4시간

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Python으로 배우는 확률 기초

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 221개

확률 변수, 평균과 분산, 확률 분포, 조건부 확률 등 확률의 기본 개념을 배웁니다.

확률 및 통계

5시간

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Python으로 배우는 차원 축소

  • 중급기술 수준
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데이터의 차원 축소 개념을 이해하고, Python을 사용해 이를 수행하는 기술을 숙달하세요.

머신 러닝

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Polars로 하는 데이터 변환

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 172개

텍스트 조작, 롤링 통계, DataFrame 조인, 고급 분석으로 Polars를 더 깊이 활용하세요.

데이터 조작

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Python으로 배우는 Market Basket Analysis

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 309개

파이썬을 활용하여 서점 데이터를 통한 시장 바구니 분석에서 연관 규칙을 탐구하고 영화 추천 시스템을 구축해 보세요.

머신 러닝

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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