데이터, AI, 클라우드 강의

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이 과정에서는 모든 데이터 분석에 필수적인 기본 실험 설계를 학습합니다.

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Shiny는 R에서 바로 대화형 웹 앱을 쉽게 구축하는 R 패키지로, 팀이 데이터를 대시보드나 시각화로 탐색할 수 있게 합니다.

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확률 변수, 평균과 분산, 확률 분포, 조건부 확률 등 확률의 기본 개념을 배웁니다.

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Tableau의 내장 통계 기능으로 보고 역량을 한 단계 높이십시오.

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PostgreSQL에 저장된 거친 데이터를 정제·가공하여 정확한 인사이트를 도출하는 방법을 학습하세요.

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신경망의 기초를 배우고 TensorFlow로 딥러닝 모델을 구축하는 방법을 익히세요.

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Python의 SciPy와 PuLP로 실무 최적화를 학습합니다. 기초부터 제약 포함 복잡한 최적화까지 폭넓게 다룹니다.

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R에서 tidy 프레임워크를 사용하여 텍스트 데이터를 분석합니다.

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이 강의에서는 선형 회귀, Generalized Additive Models, Random Forests, XGBoost로 미래 사건을 예측하는 방법을 학습합니다.

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어떤 형식의 데이터든 파싱합니다. 플랫 파일, 통계 소프트웨어, 데이터베이스, 또는 웹에서 직접 가져온 데이터 등.

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랭킹, 파티션 및 롤링 계산을 통해 복잡한 데이터 문제를 해결하는 Snowflake 윈도우 함수를 알아보세요.

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Fast Moving Consumer Goods 기업에서 Excel로 Net Revenue Management 기법을 활용합니다.

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계층적 클러스터링과 k-평균 클러스터링의 작동 원리에 대한 강한 직관을 기르고, 이를 활용하여 데이터에서 통찰력을 추출하는 방법을 익히십시오.

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Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.

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이 과정은 예측 모델을 구축하고 평가하는 방법과 같은 머신 러닝의 핵심 개념을 가르칩니다.

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R로 시계열 시각화 방법을 익히고, 주식 선별 사례 연구로 실습하세요.

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MLOps 아키텍처, CI/CD/CM/CT 기법과 자동화 패턴을 학습하여 시간이 지나도 가치를 제공하는 ML 시스템을 배포합니다.

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PostgreSQL 쿼리 구조를 최적화해 실행 시간을 대폭 단축하는 방법을 학습하세요.

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RNA-Seq 차등 발현 분석으로 다양한 질환·상태에서 중요한 유전자 후보를 식별합니다.

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AWS Boto를 배우고 클라우드 기술을 활용해 데이터 워크플로를 최적화하세요.

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시계열 데이터의 계절성, 추세 등 다양한 패턴을 시각화합니다.

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OpenAI의 텍스트·오디오 모델로 멀티모달 시스템을 구축하고, 엔드 투 엔드 고객 지원 챗봇까지 만들어 보세요!

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헬스케어 사례로 Power BI를 실습하세요. 데이터를 분석해 효율성 인사이트를 찾고, 대시보드를 구축합니다.

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Python의 Great Expectations 라이브러리로 데이터 사이언스·데이터 엔지니어링 워크플로에서 높은 데이터 품질을 보장하세요.

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결과를 효율적이고 효과적으로 전달하는 데 도움이 되는 매력적이고 설득력 있는 시각화 자료를 구성하는 방법을 배우십시오.

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ML 데이터 관리용 Data Version Control을 탐색하세요. 설정을 익히고, 파이프라인을 자동화하며, 모델을 원활하게 평가합니다.

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데이터를 다운로드, 처리, 변환하는 강력한 명령줄 기술을 익히고, 머신 러닝 파이프라인까지 다룹니다.

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Python에서 결측치를 식별·분석하고 제거·대체(impute)하는 방법을 학습합니다.

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파이썬을 활용하여 서점 데이터를 통한 시장 바구니 분석에서 연관 규칙을 탐구하고 영화 추천 시스템을 구축해 보세요.

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geopandas와 folium을 사용해 Python에서 지리공간 데이터를 매력적으로 시각화하는 방법을 배우십시오.