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데이터, AI, 클라우드 강의

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675 강의

강의

AWS 클라우드 기술 및 서비스 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 2.1K

AWS 생태계에서 실습 학습과 실무 적용을 통해 AWS 클라우드 기술을 마스터하세요.

클라우드

3시간

강의

GitHub Copilot을 활용한 소프트웨어 개발

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 2.1K

GitHub Copilot을 마스터하여 컨텍스트, 맞춤 설정 및 스마트 기능을 활용해 코드를 이해하고 작성하며 개선하세요.

AI

2시간

강의

Excel로 하는 Financial Modeling

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 2.1K

엑셀 재무 모델링에 대해 알아보세요. 여기에는 현금 흐름, 시나리오 분석, 시간 가치, 자본 예산 편성이 포함됩니다.

응용 금융

3시간

강의

PySpark로 배우는 빅데이터 기초

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 2K

PySpark를 활용한 빅데이터 작업의 기초를 익히세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

개발자를 위한 AI 보조 코딩

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 2K

AI로 코딩 능력을 향상시키세요—코딩 어시스턴트를 활용해 코드를 효과적으로 작성, 테스트, 문서화하세요.

AI

2시간

강의

Python의 객체 지향 프로그래밍

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 2K

뛰어들어서 클래스를 생성하고 상속과 다형성을 활용하여 코드를 재사용하고 최적화하는 방법을 배워보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Exploratory Data Analysis in R

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.9K

Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

데이터 보안 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.9K

초급자도 참여 가능한 인터랙티브 코스로 데이터 보안과 보호를 익히고, 신뢰할 수 있는 데이터 수호자로 성장하세요.

데이터 관리

2시간

강의

Python에서 날짜와 시간 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.9K

Python에서 날짜와 시간을 다루는 방법을 알아보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

GitHub 중급 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.9K

GitHub Projects, Administration, 고급 보안 기능을 다루는 중급 과정으로 GitHub 역량을 한층 강화하세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

데이터 품질 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.8K

데이터 품질 관리의 기본을 살펴보세요. 데이터 품질을 모니터링하고 개선하기 위한 핵심 개념, 차원 및 기법을 학습하십시오.

데이터 관리

2시간

강의

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.8K

LangChain 에이전트의 기본 구성 요소를 숙지하고 맞춤형 채팅 에이전트를 구축하세요.

AI

3시간

강의

R로 하는 가설 검정

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.8K

R에서 가설검정 활용 시기와 방법을 익힙니다. t-test, 비율검정, 카이제곱검정을 포함해 실전 적용법을 학습하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Databricks SQL 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 1.8K

Lakehouse 아키텍처에서 데이터 엔지니어링, 분석, 실시간 데이터 워크플로우를 위한 Databricks SQL을 학습하십시오.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

비즈니스를 위한 Machine Learning

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.8K

머신 러닝의 기본 원리와 비즈니스 현장에서의 적용 방식을 이해합니다.

머신 러닝

2시간

강의

Snowflake로 시작하는 데이터 모델링

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.8K

Snowflake로 역동적인 데이터 모델링의 세계에 지금 뛰어드세요!

데이터 엔지니어링

4시간

강의

dplyr로 데이터 결합하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

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

데이터 조작

4시간

강의

PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

이미지에 PyTorch를 적용하고, 경계 상자를 통한 객체 검출과 이미지 세그멘테이션 생성을 위한 딥러닝 모델을 활용합니다.

AI

4시간

강의

Excel의 Power Pivot

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

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

데이터 조작

3시간

강의

Python으로 하는 웹 스크레이핑

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

Python 라이브러리 Scrapy를 사용하여 인터넷에서 정보를 수집하고 파싱하는 방법을 배우세요.

데이터 준비

4시간

강의

현대 데이터 아키텍처 이해하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

현대 데이터 아키텍처의 핵심 요소를 학습하세요: ingestion부터 serving, 거버넌스, 오케스트레이션까지.

데이터 엔지니어링

2시간

강의

데이터 엔지니어링 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

이 단기 과정을 통해 ETL 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 도구와 주제를 다루는 데이터 엔지니어링의 세계를 알아보세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Manipulating Time Series Data in Python

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

In this course youll learn the basics of working with time series data.

데이터 조작

4시간

강의

Google Sheets로 하는 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

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

데이터 조작

3시간

강의

Sigma 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 1.7K

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

데이터 조작

2시간

강의

Python으로 배우는 이미지 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

이미지를 마음대로 처리, 변환, 조작하는 방법을 학습하세요.

머신 러닝

4시간

강의

Pinecone으로 배우는 임베딩용 벡터 데이터베이스

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.6K

Pinecone 벡터 데이터베이스가 AI 애플리케이션 개발을 어떻게 혁신하는지 알아보세요!

AI

3시간

강의

중급 Java

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.6K

methods, 제어 흐름, 반복문으로 더 깔끔하고 스마트한 Java 코드를 작성하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

고급 Git

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.6K

복잡한 병합부터 대규모 프로젝트 최적화까지, Git의 고급 기능을 익혀 데이터 사이언스·엔지니어링 워크플로를 효율화하세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

AI와 함께하는 SQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.6K

프롬프트 작성, 쿼리 생성, 데이터 분석을 통해 실제 문제를 해결하며 AI로 SQL을 배우세요.

데이터 조작

3시간

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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모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.