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727 강의

강의

PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 725개

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

AI

4시간

강의

비즈니스를 위한 Machine Learning

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,645개

머신 러닝의 기본 원리와 비즈니스 현장에서의 적용 방식을 이해합니다.

머신 러닝

2시간

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Excel의 Power Pivot

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,400개

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

데이터 조작

3시간

강의

고급 Git

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,019개

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

소프트웨어 개발

3시간

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Sigma 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 420개

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

데이터 조작

2시간

강의

Snowflake 아키텍처

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 109개

Snowflake의 3계층 아키텍처를 익히고, Snowflake에서 효율적으로 일하기 위한 사고 모델을 구축하세요.

3시간

강의

Llama 3 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,070개

Llama LLM을 로컬에서 실행하고 스택에 통합하는 최신 기법을 살펴보세요.

AI

2시간

강의

Power BI로 하는 재무 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 496개

Power BI로 재무 분석을 수행하고, 보유한 재무 역량을 Power BI 시각화를 통해 적용하는 방법을 학습합니다.

응용 금융

6시간

강의

Alteryx에서의 데이터 준비

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,060개

신입부터 숙련 분석가까지 Alteryx Designer로 데이터 준비, 정제, 분석을 체계적으로 마스터하세요.

데이터 준비

3시간

강의

Exploratory Data Analysis in R

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 1,203개

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

탐색적 데이터 분석

4시간

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Python의 객체 지향 프로그래밍

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 750개

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

소프트웨어 개발

4시간

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Python 테스트 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,265개

pytest와 unittest로 Python 테스트를 마스터하세요. 다양한 기법을 배우고 체크를 작성해 오류 없는 코드를 보장합니다.

소프트웨어 개발

4시간

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Excel 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,215개

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

데이터 조작

1시간

강의

Python으로 범주형 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
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pandas와 seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 알아보세요.

데이터 조작

4시간

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데이터 엔지니어링 입문

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

데이터 엔지니어링

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Excel용 Power Query 중급

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
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Excel의 Power Query 기초를 바탕으로, 이 중급 과정에서 데이터 변환 역량을 한 단계 끌어올리세요

데이터 준비

4시간

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Microsoft Fabric 입문

  • 기초기술 수준
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패브릭의 주요 사용 사례를 이해하기 위해, 여러분은 일곱 가지 패브릭 경험에서 다양한 도구를 탐구하게 될 것입니다.

기타

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pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

  • 중급기술 수준
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CSV 파일, 스프레드시트, JSON, SQL 데이터베이스, API 등 일반적인 파일 형식과 시스템에서 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

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R 중급 회귀

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여러 설명 변수를 사용해 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 수행하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

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EU AI Act 이해하기

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

AI

1시간

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데이터 스토리텔링 케이스 스터디: 전공 선택

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 845개

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

데이터 리터러시

1시간

강의

인공지능 수익화

  • 기초기술 수준
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AI와 데이터 수익화 전략을 살펴보고, 윤리적 인프라를 구축하며, 제품을 비즈니스 목표에 맞추세요.

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데이터 윤리 입문

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

데이터 리터러시

1시간

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AI로 배우는 SQL 쿼리 입문

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  • 리뷰 541개

AI로 SQL 쿼리 작성 배우기: 프롬프트를 작성하고, 쿼리를 생성하며, 데이터를 분석해 실제 문제를 해결합니다.

데이터 조작

3시간

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Python으로 배우는 선형 분류기

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 326개

이 과정에서는 로지스틱 회귀와 SVM 등 선형 분류기의 원리를 자세히 학습합니다.

머신 러닝

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PyTorch로 배우는 텍스트 딥러닝

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
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PyTorch로 텍스트용 Deep Learning을 배우고, 자연어 처리와 텍스트 생성의 새로운 가능성을 열어 보세요.

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Introduction to Agent Skills

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
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Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

AI

2시간 30 min

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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