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데이터, AI, 클라우드 강의

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304 강의

강의

Excel의 Power Pivot

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,724개

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

데이터 조작

3시간

강의

EU AI Act 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,508개

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

AI

1시간

강의

데이터 관리 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,424개

데이터 관리의 핵심 개념을 익히세요. 라이프사이클 단계부터 보안과 거버넌스까지 체계적으로 마스터합니다.

데이터 관리

2시간

강의

Microsoft Copilot in Word

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 555개

Word에서 Microsoft Copilot을 마스터해 더 빠르게 작성하고, 문서를 즉시 이해하며, 협업 효율을 높이세요.

AI

3시간

강의

Google Sheets로 하는 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,344개

Google Sheets로 데이터를 정리·분석하고 인사이트를 도출합니다. 정렬, 필터, VLOOKUP으로 데이터 결합까지 익히세요.

데이터 조작

3시간

강의

AWS 보안 및 비용 관리 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,672개

클라우드 프랙티셔너 인증을 준비하기 위해 AWS 보안, 거버넌스 및 비용 최적화를 숙달하세요.

클라우드

3시간

강의

Gen AI: Beyond the Chatbot

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 475개

This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.

클라우드

1시간 30 min

강의

데이터 기반 비즈니스 의사결정

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,093개

코딩 없이도 실용적인 데이터 프레임워크를 적용하여 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리는 방법을 알아보세요.

리더십

2시간

강의

Google Sheets로 배우는 통계 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 694개

스프레드시트를 활용하여 통계 기법을 효과적으로 적용하는 방법을 배우고, 데이터를 보다 효율적으로 다루며 인사이트를 도출하는 방법을 익히세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Google: Introduction to AI Agents

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 416개

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

클라우드

20 min

강의

Databricks Lakehouse 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 402개

Databricks Lakehouse의 메달리온 아키텍처, 클러스터, 거버넌스, 공유, 배포까지 한눈에 익히세요.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

dplyr로 데이터 결합하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,386개

dplyr를 사용하여 여러 테이블의 데이터를 결합해 더 복잡한 질문에 답하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

4시간

강의

비즈니스를 위한 Machine Learning

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,915개

머신 러닝의 기본 원리와 비즈니스 현장에서의 적용 방식을 이해합니다.

머신 러닝

2시간

강의

Databricks 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,033개

Databricks Lakehouse의 강점을 배우고, 데이터 엔지니어링과 머신러닝 역량을 확장하십시오.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Tableau로 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 961개

데이터 분석가에게 가장 필요한 역량 중 하나는 시각화입니다. 이 과정에서 Tableau로 인사이트를 더 효과적으로 전달하세요.

데이터 시각화

6시간

강의

PostgreSQL 데이터베이스 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 837개

PostgreSQL 데이터베이스를 생성하고 구조, 데이터 타입을 탐색하며 정규화 방법을 학습합니다.

데이터 준비

4시간

강의

DevOps 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,019개

이 Introduction to DevOps에서 DevOps 기본을 익히고, 핵심 개념·도구·기법으로 생산성을 향상시키는 방법을 배우세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Sigma 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 596개

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

데이터 조작

2시간

강의

금융을 위한 R 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 110개

리스트와 데이터 프레임 등 핵심 자료구조를 배우고, 금융 사례에 바로 적용해 보세요.

응용 금융

4시간

강의

GDPR 이해하기

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 681개

이 종합 과정에서 GDPR 원칙을 명확히 이해하고, GDPR 준수 프로세스 설정 방법을 체계적으로 익히세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

데이터 윤리 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
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데이터 윤리 입문 과정입니다. 원칙, AI 윤리, 실무 역량을 학습해 책임 있는 데이터 활용을 보장합니다.

데이터 리터러시

1시간

강의

Databricks에서의 데이터 관리

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,058개

Databricks에서 Delta Lake로 데이터 관리 학습: ACID 트랜잭션, 스키마 강제, 보안까지 다룹니다.

데이터 관리

3시간

강의

Tableau에서 데이터 연결하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,311개

Tableau를 다양한 데이터 소스에 연결하고, 원활한 분석을 위해 데이터를 준비하는 방법을 학습합니다.

데이터 준비

3시간

강의

비즈니스를 위한 데이터 사이언스

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,054개

관리자와 비즈니스를 위한 데이터 사이언스를 학습하고, 데이터를 활용해 조직을 강화하는 방법을 익히세요.

데이터 리터러시

2시간

강의

R로 배우는 확률 기초

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
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이 과정에서는 확률변수, 분포, 조건부 확률의 개념을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Introduction to Google Workspace with Gemini

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 549개

You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.

AI

30 min

강의

데이터 스토리텔링 케이스 스터디: 전공 선택

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,035개

데이터 스토리텔링은 분석 가치를 높이는 인기 역량입니다. 이 과정에서 내러티브 구성과 시각화를 대학 전공 데이터셋으로 학습하세요.

데이터 리터러시

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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