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데이터, AI, 클라우드 강의

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391 강의

강의

Python으로 배우는 MongoDB 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 413개

MongoDB를 활용하여 유연하게 구조화된 데이터를 조작하고 분석하는 방법을 배우세요.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

Cleaning Data in Java

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 135개

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

데이터 가져오기 및 정리

4시간

강의

Azure 솔루션 모니터링 및 문제 해결

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 147개

Azure Monitor, Application Insights, Log Analytics로 Azure 애플리케이션을 모니터링, 진단, 최적화하는 방법을 학습합니다.

클라우드

3시간

강의

Power BI로 하는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 310개

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

데이터 시각화

5시간

강의

PySpark 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 653개

PySpark 패키지를 사용하여 Spark에서 분산 데이터 관리 및 머신 러닝을 구현하는 방법을 배우세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Claude를 활용한 리드 검증 및 스코어링

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 40개

유입 리드를 보며 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? Claude Cowork로 리드 점수를 매기고 우선순위가 높은 양질의 후보 목록을 만드세요.

AI

15 min

강의

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 289개

통계적 추론에서 두 가지 핵심 작업인 매개변수 추정과 가설 검정을 수행하는 방법을 익힌다.

확률 및 통계

4시간

강의

Python에서 결측치 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 224개

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

데이터 조작

4시간

강의

DVC로 배우는 데이터 버저닝 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 459개

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

머신 러닝

3시간

강의

Python으로 시작하는 TensorFlow

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 58개

신경망의 기초를 배우고 TensorFlow로 딥러닝 모델을 구축하는 방법을 익히세요.

머신 러닝

4시간

강의

Python으로 재무제표 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 127개

Python으로 재무제표를 분석하세요. 비율 계산, 재무건전성 평가, 결측치 처리, 분석 결과 발표까지 익힙니다.

응용 금융

4시간

강의

Power BI에서 Python 시작하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 176개

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

데이터 조작

3시간

강의

Hugging Face로 배우는 멀티모달 모델

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 202개

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

AI

4시간

강의

Windsurf로 하는 소프트웨어 개발

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 512개

Windsurf로 코딩 능력을 향상시키세요. AI 기반 IDE인 Windsurf는 더 빠르게 구축하고, 디버깅하고, 배포할 수 있도록 도와줍니다.

AI

1시간 30 min

강의

Llama 3 미세 조정(Fine-Tuning)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 423개

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

AI

2시간

강의

Polars로 하는 데이터 변환

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 186개

텍스트 조작, 롤링 통계, DataFrame 조인, 고급 분석으로 Polars를 더 깊이 활용하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Google Sheets로 하는 마케팅 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 239개

정확한 데이터 입력을 보장하고, 마케팅 데이터를 시각화하는 동적 대시보드를 구축하는 방법을 학습하세요.

보고

4시간

강의

Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 446개

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

데이터 엔지니어링

4시간

강의

R로 배우는 실험 설계

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 373개

이 과정에서는 모든 데이터 분석에 필수적인 기본 실험 설계를 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Dash와 Plotly로 대시보드 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 316개

Dash와 Plotly로 인터랙티브하고 인사이트가 풍부한 대시보드를 구축하는 방법을 학습하세요.

데이터 시각화

4시간

강의

AWS에서 애플리케이션 배포하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 50개

AWS에서 Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, X-Ray로 앱을 배포, 보안 설정, 운영하세요. DVA-C02 시험을 위한 실습 중심 준비.

클라우드

3시간

강의

Python으로 데이터 시각화 개선하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 343개

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

데이터 시각화

4시간

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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