데이터, AI, 클라우드 강의

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

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• 2.9K

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

• 기초기술 수준
• 4.8+
• 2.9K

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

• 중급기술 수준
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OpenAI API를 활용하여 AI 애플리케이션을 생산 환경에 준비하세요.

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비즈니스·데이터·AI를 통합하고 확장 가능한 AI 전략으로 성공을 이끄는 목표 수립 방법을 학습하세요.

• 기초기술 수준
• 4.8+
• 2.8K

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

• 중급기술 수준
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Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!

• 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.

• 고급기술 수준
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데이터 엔지니어링 워크플로우를 구현하고 스케줄링하는 방법을 알아보세요.

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

• 중급기술 수준
• 4.8+
• 2.7K

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

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

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Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!

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• 4.8+
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이 강좌에서는 R에서 readxl 및 data.table과 같은 도구를 사용하여 CSV, XLS 및 텍스트 파일을 읽는 방법을 배웁니다.

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LangChain을 활용한 검색 강화 생성(RAG)으로 외부 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하는 최신 기법을 익히세요.

• 중급기술 수준
• 4.8+
• 2.5K

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

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

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• 2.5K

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

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Python의 statsmodels를 활용하여 회귀 분석을 구현, 분석 및 해석함으로써 주택 가격과 광고 클릭률을 예측합니다.

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

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• 2.3K

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

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• 2.3K

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

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Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.

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Learn how to clean and prepare your data for machine learning!

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

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파이썬 데이터 유형(리스트, 딕셔너리, 튜플 등)에 대한 지식을 통합하고 확장하여 데이터 과학 문제 해결에 활용하세요.

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

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전처리부터 고급 Transformer 모델까지 핵심 NLP 기법으로 텍스트 분석을 마스터하세요.

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이 과정에서는 Kubernetes 기본을 배우고, Manifests와 kubectl 명령으로 컨테이너를 배포·오케스트레이션합니다.

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제한된 데이터로부터 결론을 도출하는 방법을 파이썬과 통계를 활용하여 배우세요. 이 과정은 무작위 표본 추출부터 계층화 표본 추출 및 군집 표본 추출에 이르기까지 모든 내용을 다룹니다.