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727 강의

강의

효율적인 Python 코드 작성

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,390개

효율적인 코드 작성법을 익혀 불필요한 오버헤드를 피하고, 빠르게 실행되며 자원을 능숙하게 할당하도록 하십시오.

소프트웨어 개발

4시간

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Power BI로 하는 탐색적 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,622개

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

탐색적 데이터 분석

3시간

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PyTorch로 배우는 Intermediate Deep Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,069개

이미지 및 순차적 데이터 모델링을 위한 CNN, RNN, LSTM, GRU와 같은 기본적인 딥러닝 아키텍처에 대해 알아보세요.

AI

4시간

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사례 연구: Power BI로 HR 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,707개

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

데이터 조작

3시간

강의

Power BI 보고서

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,865개

이미 보유한 기술로 Power BI 시각화를 한 단계 업그레이드하세요. 대시보드 구축을 넘어선 대체 데이터 스토리텔링 기법을 익히세요.

데이터 시각화

3시간

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데이터 보안 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,705개

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+
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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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Python으로 배우는 트리 기반 Machine Learning

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  • 4.8+
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이 강좌에서는 scikit-learn을 사용하여 회귀 및 분류를 위한 트리 기반 모델과 앙상블을 활용하는 방법을 배웁니다.

머신 러닝

5시간

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NumPy 소개

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,422개

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

데이터 조작

4시간

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개발자를 위한 AI 보조 코딩

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
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AI로 코딩 능력을 향상시키세요—코딩 어시스턴트를 활용해 코드를 효과적으로 작성, 테스트, 문서화하세요.

AI

1시간 30 min

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AI Strategy

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,876개

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

AI

3시간

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Python으로 배우는 Apache Airflow 입문

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데이터 엔지니어링 워크플로우를 구현하고 스케줄링하는 방법을 알아보세요.

데이터 엔지니어링

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생성형 AI로 데이터 정제하기

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

AI

1시간

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Python으로 함수 작성하기

  • 중급기술 수준
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유지보수 가능하고 재사용 가능한 복잡한 함수를 작성하는 모범 사례를 익히고, 이를 위한 훌륭한 문서화를 작성하는 방법을 배우십시오.

소프트웨어 개발

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Data Governance 개념

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

데이터 관리

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고급 Excel 함수

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실습으로 Excel의 고급 참조, 조회, 데이터베이스 함수를 익혀 역량을 강화하세요.

데이터 조작

2시간

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Power BI 트렌드 분석

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시계열, 분해 트리, 주요 영향 요인 등의 추세 분석 기법을 활용하여 보고서의 질을 높여보세요.

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Tableau로 데이터 분석하기

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Google Sheets 입문

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

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FastAPI 입문

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FastAPI로 프로덕션급 견고한 API를 구축하세요. HTTP 작업, 검증, 비동기 실행을 익혀 효율적인 데이터·ML 파이프라인을 만드세요.

소프트웨어 개발

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컨테이너화와 가상화 개념

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가상 머신(VM), 컨테이너, Docker 및 Kubernetes의 핵심 개념을 익히세요. 시작하기 위해 차이점을 이해하세요!

소프트웨어 개발

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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

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Introduction to Model Context Protocol (MCP)

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Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).

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GitHub 중급 개념

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Power BI에서 리포트 디자인하기

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데이터 시각화를 이어가며, 보고서에 DAX measure와 점진적 공개를 적용하는 실무 기법을 학습합니다.

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AI for Finance

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Python에서 t-검정, 비율 검정, 카이제곱 검정과 같은 일반적인 가설 검정을 언제 어떻게 사용하는지 알아보세요.

확률 및 통계

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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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