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298 강의

강의

비즈니스를 위한 Large Language Models

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,183개

Large Language Models(LLMs)의 개념과, 이들이 비즈니스 판도를 어떻게 바꾸는지 학습합니다.

AI

1시간

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데이터 보안 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,702개

초급자도 참여 가능한 인터랙티브 코스로 데이터 보안과 보호를 익히고, 신뢰할 수 있는 데이터 수호자로 성장하세요.

데이터 관리

2시간

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SQL Server 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 389개

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

소프트웨어 개발

4시간

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NumPy 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,420개

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

데이터 조작

4시간

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AI Strategy

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,862개

비즈니스, 데이터, AI를 결합하고 목표를 설정해 효과적으로 확장 가능한 AI 전략으로 성공을 이끄는 방법을 배워보세요.

AI

3시간

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Data Governance 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,825개

데이터 거버넌스에 대한 소개를 통해 그 의미와 목적, 그리고 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하는 방법을 살펴봅니다.

데이터 관리

2시간

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생성형 AI로 데이터 정제하기

  • 기초기술 수준
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생성형 AI로 데이터 정제 수행: 중복 제거, null 처리, 형식 표준화로 일관되고 정확한 데이터셋을 구축합니다.

AI

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Google Sheets 입문

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,856개

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

데이터 준비

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Tableau로 데이터 분석하기

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고급 분석 및 시각화를 통해 Tableau 기술을 한 단계 업그레이드하세요.

데이터 시각화

8시간

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Power BI의 데이터 연결

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Power BI 데이터 가져오기 기술을 향상시킬 수 있는 다양한 방법을 알아보세요.

데이터 조작

2시간

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AI for Finance

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금융 분야에 AI를 적용해 데이터 분석, 효과적인 프롬프트 작성, 워크플로 자동화로 더 나은 의사결정을 이끌어 보세요.

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Replit와 함께하는 Vibe Coding

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Replit로 바이브 코딩을 배워보세요. Typeform 복제 앱을 만들고, Replit 앱의 보안 설정 및 배포를 마스터하세요.

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대시보드 디자인 개념

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임팩트 있는 대시보드를 만드는 핵심 역량을 익히세요. 설계 기본 원칙, 시각 분석 구성 요소, 대시보드 유형을 체계적으로 이해합니다.

데이터 시각화

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데이터 품질 입문

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데이터 품질 관리의 기본을 살펴보세요. 데이터 품질을 모니터링하고 개선하기 위한 핵심 개념, 차원 및 기법을 학습하십시오.

데이터 관리

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Tableau로 대시보드 만들기

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데이터 중심의 세상에서 대시보드는 필수 요소입니다. Tableau 대시보드로 비즈니스 성과에 미치는 영향력을 높이세요.

데이터 시각화

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R에서 데이터 가져오기 소개

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이 강좌에서는 R에서 readxl 및 data.table과 같은 도구를 사용하여 CSV, XLS 및 텍스트 파일을 읽는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

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Microsoft Copilot in Excel

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Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.

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AI Security와 Risk Management

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AI 보안의 기초를 익혀 위협으로부터 시스템을 보호하고, 비즈니스 목표에 맞춘 보안을 구축하며, 주요 위험을 완화합니다.

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비즈니스를 위한 Machine Learning

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머신 러닝의 기본 원리와 비즈니스 현장에서의 적용 방식을 이해합니다.

머신 러닝

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중급 Java

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methods, 제어 흐름, 반복문으로 더 깔끔하고 스마트한 Java 코드를 작성하세요.

소프트웨어 개발

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Sigma 입문

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Sigma 시작하기! 실시간 분석을 위한 간단한 대화형 대시보드를 구축하고 맞춤화하는 방법을 학습합니다.

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Excel의 Power Pivot

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Excel에서 Power Pivot을 마스터해 데이터 가져오기, 관계 설정, DAX 활용을 익히세요. 동적 대시보드로 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

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Alteryx에서의 데이터 준비

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신입부터 숙련 분석가까지 Alteryx Designer로 데이터 준비, 정제, 분석을 체계적으로 마스터하세요.

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Excel 이해하기

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Excel 기본을 빠르게 익히세요: 스프레드시트 탐색, 수식 적용, 데이터 분석, 첫 차트 만들기!

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Snowflake 아키텍처

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Snowflake의 3계층 아키텍처를 익히고, Snowflake에서 효율적으로 일하기 위한 사고 모델을 구축하세요.

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Microsoft Fabric 입문

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패브릭의 주요 사용 사례를 이해하기 위해, 여러분은 일곱 가지 패브릭 경험에서 다양한 도구를 탐구하게 될 것입니다.

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EU AI Act 이해하기

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EU AI Act의 의무, 위험, 요구사항을 명확히 이해하고 대비하세요.

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데이터 윤리 입문

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데이터 윤리 입문 과정입니다. 원칙, AI 윤리, 실무 역량을 학습해 책임 있는 데이터 활용을 보장합니다.

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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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