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데이터, AI, 클라우드 강의

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727 강의

강의

Power BI에서 데이터 변환

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 5,033개

테이블을 (언)피벗하고, 전치하고, 추가하고, 결합하는 방법을 배우게 될 것입니다. 사용자 정의 열, M 언어 및 고급 편집기를 통해 기능을 확장하세요.

데이터 조작

3시간

강의

Docker 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,620개

Docker에 대한 소개를 얻고 데이터 전문가의 도구 모음에서 그 중요성을 알아보세요. Docker 컨테이너, 이미지 등에 대해 알아보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

데이터 커뮤니케이션 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 5,304개

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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비즈니스에서 AI 솔루션 구현하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 4,965개

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

AI

2시간

강의

R로 시작하는 통계학 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,026개

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

확률 및 통계

4시간

강의

Power BI의 DAX 함수

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,438개

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

데이터 조작

3시간

강의

Introduction to Shell

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,455개

The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.

소프트웨어 개발

4시간

강의

데이터 프라이버시 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,983개

데이터 개인정보 보호 원칙과 개인정보 보호 및 보안 프로세스 구현 방법을 명확히 이해하십시오.

데이터 리터러시

2시간

강의

Responsible AI 실무

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,298개

현업 사례와 인터랙티브 콘텐츠로 Responsible AI 실무를 체계적으로 마스터하세요.

AI

2시간

강의

Python으로 배우는 소프트웨어 공학 원칙

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 685개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

데이터 웨어하우징 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,686개

이 입문 및 개념 과정은 데이터 웨어하우징의 기초를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

R로 시작하는 회귀 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,433개

R에서 회귀 분석을 구현, 분석 및 해석하여 주택 가격과 광고 클릭률을 예측합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

dbt 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,387개

이 과정은 데이터 모델링, 변환, 테스트 및 문서 생성을 위한 DBT를 소개합니다.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Finance를 위한 Python 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 448개

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

응용 금융

4시간

강의

LLMOps 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,680개

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

AI

1시간

강의

dplyr로 데이터 조작하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 694개

dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.

데이터 조작

4시간

강의

Python 객체 지향 프로그래밍 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,472개

객체 지향 프로그래밍(OOP)의 기본 개념을 발견하고, 사용자 정의 클래스와 객체를 구축해 보세요!

소프트웨어 개발

3시간

강의

Python으로 시작하는 데이터 사이언스

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 467개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

사례 연구: Excel로 고객 이탈 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,772개

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

보고

1시간

강의

Microsoft Azure 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,384개

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

클라우드

3시간

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MLOps 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,568개

MLOps가 어떻게 머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 운영 환경의 실행 가능한 모델로 전환하는지 알아보세요.

머신 러닝

2시간

강의

중급 DAX in Power BI

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,879개

다양한 DAX 계산법을 알아보고 Microsoft Power BI에서 이를 활용하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

3시간

강의

Python으로 배우는 LLM 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,697개

LLM의 핵심과 그 기반인 혁신적 transformer 아키텍처를 체계적으로 학습하세요!

AI

3시간

강의

GitHub Copilot을 활용한 소프트웨어 개발

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 764개

GitHub Copilot을 마스터하여 컨텍스트, 맞춤 설정 및 스마트 기능을 활용해 코드를 이해하고 작성하며 개선하세요.

AI

1시간 30 min

강의

Python으로 ETL과 ELT

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,497개

추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load) 원칙을 활용하여 효과적이고 성능이 우수하며 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축 방법을 익히세요.

데이터 엔지니어링

4시간

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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