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776 강의

강의

중급 ChatGPT

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,589개

GPT 모델의 아키텍처를 이해하고 고급 프롬프트 작성을 숙달하여 ChatGPT의 모든 잠재력을 발휘하세요.

AI

1시간

강의

Python 객체 지향 프로그래밍 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,979개

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

소프트웨어 개발

3시간

강의

SQL Server 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 459개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

Power BI 보고서

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,493개

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

데이터 시각화

3시간

강의

Python으로 배우는 트리 기반 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 824개

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

머신 러닝

5시간

강의

사례 연구: Power BI로 HR 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,434개

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

데이터 조작

3시간

강의

MLOps 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,048개

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

머신 러닝

2시간

강의

Alteryx 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,688개

Alteryx Designer의 세계로 들어가 데이터를 로드하고, 준비하고, 통합하는 방법을 익히세요.

데이터 준비

2시간

강의

데이터 문화 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 6,786개

조직 내에서 강력한 데이터 문화를 구축하는 핵심 구성 요소를 익히십시오.

데이터 리터러시

1시간

강의

효율적인 Python 코드 작성

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,823개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

Power BI의 데이터 연결

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,062개

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

데이터 조작

2시간

강의

고급 Excel 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,371개

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

데이터 조작

2시간

강의

Python으로 배우는 LLM 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,033개

LLM의 핵심과 그 기반인 혁신적 transformer 아키텍처를 체계적으로 학습하세요!

AI

3시간

강의

Claude 모델 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,048개

Anthropic API로 Claude를 활용해 실제 업무를 해결하고 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 배워 보세요.

기타

3시간

강의

Python으로 하는 ETL과 ELT

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,955개

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

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Python으로 배우는 가설 검정

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,939개

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

확률 및 통계

4시간

강의

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,180개

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

AI

3시간

강의

데이터 프라이버시 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,456개

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

데이터 리터러시

2시간

강의

R로 시작하는 회귀 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,624개

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

확률 및 통계

4시간

강의

Power BI 트렌드 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,777개

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

데이터 조작

3시간

강의

생성형 AI로 데이터 정제하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,777개

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

AI

1시간

강의

OpenAI Responses API 활용하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 691개

OpenAI 응답 API와 GPT-5를 통해 스마트하고 상호작용적이며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 그 어느 때보다 쉽게 구축하세요.

AI

3시간

강의

Excel 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,638개

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

데이터 조작

1시간

강의

Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 4,169개

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.

확률 및 통계

4시간

강의

R에서 데이터 가져오기 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 405개

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

데이터 준비

3시간

강의

AI Strategy

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,436개

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

AI

3시간

강의

GPT 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,203개

GPT 도구를 책임감 있고 자신 있게 활용하는 법을 배웁니다. 동작 원리, 프롬프트 작성 기법, 출력 평가 방법을 익히세요.

AI

1시간

FAQs

데이터 과학이란 무엇인가요?

데이터 과학은 데이터로부터 정보를 얻는 데 중점을 둔 전문 분야입니다. 프로그래밍 기술, 과학적 방법론, 알고리즘 등을 활용하여 데이터 과학자는 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

데이터 과학을 학습하려면 어떻게 하나요?

Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 과학 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 과학을 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 과학에 필요한 기술은 무엇인가요?

수학과 통계학 지식뿐만 아니라 데이터 과학자는 Python, R, SQL과 같은 언어의 프로그래밍 기술이 필요합니다. 또한 데이터 과학과 대용량 데이터세트를 다루는 능력, 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 데이터베이스 관리에 대한 지식이 필요합니다. 머신 러닝과 딥러닝 기술도 유용할 수 있습니다.

데이터 과학은 어디에 활용할 수 있나요?

전문적인 관점에서 거의 모든 산업이 어느 정도 데이터 과학을 활용할 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 과학을 사용해 질병을 발견하고 치료하며, 금융 회사는 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용합니다. 모든 종류의 산업에서 추천 시스템 구축이나 고객 이탈 분석과 같은 마케팅에 데이터 과학을 활용합니다.

데이터 과학은 좋은 커리어인가요?

네, 데이터 과학은 미국과 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 또한 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이기도 합니다. Payscale 데이터에 따르면, 경험 있는 데이터 과학자는 미국에서 평균 $97,609를 벌고 5점 만점에 4점의 만족도를 보입니다.

데이터 과학자가 되기 어려운가요?

여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 과하학 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 과학에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 시간이 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직무를 맡으려면 많은 실무 경험이 필요합니다.

데이터 과학에 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 과학자가 되는 데 얼마나 걸리나요?

사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 과학자 수준에 도달하려면 7~12개월 집중적으로 학습해야 합니다. 하지만 데이터 과학의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 과학자가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터 과학에서는 어떤 주제를 학습할 수 있나요?

데이터 과학의 기초를 마스터한 후에는 머신 러닝, 인공 지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.

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