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Llama 3 미세 조정(Fine-Tuning)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 371개

TorchTune로 Llama를 맞춤 작업에 파인튜닝하고, quantization 등 효율적 파인튜닝 기법을 학습하세요.

AI

2시간

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Python으로 배우는 이상치 탐지

  • 중급기술 수준
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이 4시간 코스에서 데이터 분석의 이상치를 탐지하고 Python 통계 도구를 확장하세요.

확률 및 통계

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R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
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베이지안 데이터 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 데이터 과학 도구 상자에 유용한 도구인지 알아보세요.

확률 및 통계

4시간

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케이스 스터디: Power BI로 이커머스 분석

  • 중급기술 수준
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이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. Power BI로 온라인 반려동물 용품 회사의 데이터를 분석하세요.

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Serverless Applications with AWS Lambda

  • 중급기술 수준
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Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

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SQL Server에서의 트랜잭션과 오류 처리

  • 중급기술 수준
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오류를 포착·처리하고 여러 작업이 동시에 진행될 때를 제어하는 스크립트 작성법을 배웁니다.

소프트웨어 개발

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SQL Server에서의 시계열 분석

  • 중급기술 수준
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SQL Server에서 시계열 분석을 위해 날짜·시간 데이터를 다루는 방법을 학습하세요

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5시간

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Python으로 시작하는 네트워크 분석

  • 중급기술 수준
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이 코스는 NetworkX 라이브러리를 활용해 네트워크를 분석·시각화하고 통찰을 도출하는 역량을 갖추도록 합니다.

확률 및 통계

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Building AI Agents with CrewAI

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Supply Chain Analytics in Python

  • 중급기술 수준
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Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.

탐색적 데이터 분석

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Power BI에서 Python 시작하기

  • 중급기술 수준
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Power BI에서 Python 스크립트로 데이터 준비, 시각화, 상관계수 계산 방법을 학습하세요.

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R로 하는 설문 데이터 분석

  • 중급기술 수준
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일반적 설계 구조로 설문을 설계하고, 결과를 시각화·분석하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

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Power BI로 하는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 255개

Power BI로 시계열 분석을 배우세요. 실제 데이터셋으로 기간별 데이터 분석을 연습하고, 핵심 기법을 실습합니다.

데이터 시각화

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R에서 날짜와 시간 다루기

  • 중급기술 수준
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R에서 날짜와 시간을 파싱, 조작, 계산하는 핵심을 학습하세요.

소프트웨어 개발

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Google Sheets로 하는 Financial Modeling

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Google Sheets로 현금흐름, 투자, 연금, 대출 상환 등 기본 비즈니스 모델링을 학습합니다.

응용 금융

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R로 배우는 웹 스크레이핑

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R로 어떤 웹사이트에서도 데이터를 효율적으로 수집하고 다운로드하는 방법을 학습하세요.

데이터 준비

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Hugging Face로 배우는 멀티모달 모델

  • 중급기술 수준
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Hugging Face의 최신 AI 모델로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 결합하고 새로운 이미지와 비디오를 생성하세요!

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Python으로 배우는 GARCH 모델

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GARCH 모델을 이해하고, 주식부터 외환까지의 금융 데이터에 적용·구현하며, 캘리브레이션 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

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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