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Llama 3 미세 조정(Fine-Tuning)
- 중급기술 수준
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TorchTune로 Llama를 맞춤 작업에 파인튜닝하고, quantization 등 효율적 파인튜닝 기법을 학습하세요.
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전문 강사가 진행하는 짧은 동영상을 시청한 후 브라우저에서 인터랙티브 연습문제로 학습한 내용을 실습해보세요.
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TorchTune로 Llama를 맞춤 작업에 파인튜닝하고, quantization 등 효율적 파인튜닝 기법을 학습하세요.
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응용 금융
확률 및 통계
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Learn how to design and implement triggers in SQL Server using real-world examples.
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베이지안 데이터 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 데이터 과학 도구 상자에 유용한 도구인지 알아보세요.
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Python으로 직접 Monte Carlo 시뮬레이션을 설계하고 실행하는 방법을 학습하세요!
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이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. Power BI로 온라인 반려동물 용품 회사의 데이터를 분석하세요.
데이터 시각화
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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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이 코스는 NetworkX 라이브러리를 활용해 네트워크를 분석·시각화하고 통찰을 도출하는 역량을 갖추도록 합니다.
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Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
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Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
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이 코스에서는 다양한 도구와 소스를 활용해 Python에서 금융 데이터를 불러오고 관리하는 방법을 학습합니다.
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이 Power BI 사례 연구는 실제 비즈니스 과제로서 DAX와 시각화를 활용한 재고 분석 접근법을 다룹니다.
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이 Power BI 사례 연구에서 주니어 트레이더 역할로 모기지 트레이딩을 분석하며 데이터 모델링과 재무 분석 역량을 강화합니다.
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Power BI로 시계열 분석을 배우세요. 실제 데이터셋으로 기간별 데이터 분석을 연습하고, 핵심 기법을 실습합니다.
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Google Sheets로 현금흐름, 투자, 연금, 대출 상환 등 기본 비즈니스 모델링을 학습합니다.
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실제 사례 데이터로 R의 Manipulating Time Series에서 다룬 주제를 더 깊이 익히세요.
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Hugging Face의 최신 AI 모델로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 결합하고 새로운 이미지와 비디오를 생성하세요!
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GARCH 모델을 이해하고, 주식부터 외환까지의 금융 데이터에 적용·구현하며, 캘리브레이션 방법을 학습합니다.
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 사이언스의 기초를 마스터한 후에는 머신러닝, 인공지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.
모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.