데이터, AI, 클라우드 강의

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이 과정에서는 분류를 위한 머신러닝 기초를 학습합니다.

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원시 데이터에서 유의미한 인사이트로 빠르게 나아가도록, 데이터를 신속하고 정확하게 정제하는 방법을 학습합니다.

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Learn to work with Plain Old Java Objects, master the Collections Framework, and handle exceptions like a pro, with logging to back it all up!

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Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.

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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.

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머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기능을 생성하십시오.

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Apache Kafka 완전 정복! 핵심부터 고급 아키텍처까지, 실무 스트리밍을 위한 Kafka 생성·관리·문제 해결을 학습하세요.

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이 과정에서는 Microsoft SQL Server에서 사용하는 SQL 변형인 T-SQL을 활용해 데이터 분석을 수행합니다.

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더 적은 데이터로도 정확한 통계를 얻도록, 샘플링을 정교하게 익히세요.

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

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Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.

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BigQuery의 핵심을 익히고, 쿼리를 실행하며, 워크플로를 최적화해 효율적인 데이터 분석을 수행하세요.

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

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

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ggplot2에서 패싯, 좌표계 및 통계를 활용하여 의미 있는 설명적 플롯을 생성하는 방법을 익히세요.

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더 빠른 R 코드를 작성하고, benchmarking·profiling을 익히며, 병렬 프로그래밍의 핵심을 파악하세요.

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모델 검증의 기초와 주요 기법을 배우고, 검증된 고성능 모델을 직접 만들어 보세요.

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대부분의 데이터를 tidy 형식으로 변환해 분석을 더 쉽게 만드세요.

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MongoDB를 활용하여 유연하게 구조화된 데이터를 조작하고 분석하는 방법을 배우세요.

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SQL 보고서와 대시보드를 직접 구축하는 방법을 배우고, 데이터 탐색, 정리 및 검증 기술을 연마하세요.

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Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.

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넓은 형식을 긴 형식으로 변환하고, 행·열을 stack/unstack하며, 멀티 인덱스 DataFrame을 효율적으로 다룹니다.

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Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.

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시계열 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 필요한 핵심 기법을 익히십시오.

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Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.

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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

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이 과정에서는 관계형 데이터베이스의 기초와 이를 활용하는 방법을 배우게 됩니다.

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Python에서 자동 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 학습합니다. Grid, Random, Informed Search를 포함합니다.

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R에서 시계열 데이터 처리 마스터: zoo, lubridate, xts로 가져오기, 요약, 서브셋팅을 익히세요.

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