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데이터, AI, 클라우드 강의
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강의
PyTorch로 배우는 Transformer 모델
- 고급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 870개
LLM의 원리를 파악하고, transformers가 텍스트 모델링을 혁신해 생성형 AI 붐을 촉발한 과정을 알아보세요.
AI
강의
R에서 데이터 가져오기 소개
- 기초기술 수준
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이 강좌에서는 R에서 readxl 및 data.table과 같은 도구를 사용하여 CSV, XLS 및 텍스트 파일을 읽는 방법을 배웁니다.
데이터 준비
강의
Introduction to Google Workspace with Gemini
- 기초기술 수준
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- 리뷰 371개
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
AI
탐색적 데이터 분석
강의
Excel 중급 Power Query
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 1,125개
Excel의 Power Query 기초를 바탕으로, 이 중급 과정에서 데이터 변환 역량을 한 단계 끌어올리세요
데이터 준비
강의
Gen AI: Beyond the Chatbot
- 기초기술 수준
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- 리뷰 234개
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
클라우드
AI
강의
Tableau로 대시보드 만들기
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데이터 중심의 세상에서 대시보드는 필수 요소입니다. Tableau 대시보드로 비즈니스 성과에 미치는 영향력을 높이세요.
데이터 시각화
데이터 리터러시
데이터 엔지니어링
강의
MLflow 소개
- 고급기술 수준
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MLflow로 머신러닝 애플리케이션 개발을 단순화하세요. MLflow tracking, projects, models, model registry를 탐색합니다.
머신 러닝
머신 러닝
강의
데이터 분석가를 위한 AI
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데이터 분석의 모든 단계에서 AI를 활용하세요. 더 날카로운 프롬프트를 작성하고, 데이터 품질을 점검하며, 추적할 만한 인사이트를 찾아 신뢰할 수 있는 결과물을 만드세요.
AI
확률 및 통계
강의
PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝
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이미지에 PyTorch를 적용하고, 경계 상자를 통한 객체 검출과 이미지 세그멘테이션 생성을 위한 딥러닝 모델을 활용합니다.
AI
데이터 엔지니어링
강의
Gemini in Google Slides
- 기초기술 수준
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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
AI
데이터 조작
강의
Python으로 배우는 Explainable AI
- 중급기술 수준
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Scikit-learn, SHAP 및 LIME을 활용하여 투명하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있는 AI 시스템을 테스트하고 구축하는 데 필요한 핵심 기술을 습득하세요.
AI
강의
Create Engaging Video with Google Vids
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
클라우드
강의
XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting
- 중급기술 수준
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Gradient boosting의 핵심을 배우고, XGBoost로 분류·회귀 문제를 해결하는 최첨단 머신 러닝 모델을 구축하세요.
머신 러닝
강의
중급 Docker
- 중급기술 수준
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- 리뷰 854개
멀티 스테이지 빌드, Docker 네트워킹 도구, Docker Compose를 익혀 최적의 컨테이너형 애플리케이션을 구축하세요!
소프트웨어 개발
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Python으로 배우는 Gymnasium 기반 Reinforcement Learning
- 고급기술 수준
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강화 학습 여정을 시작하세요! 에이전트가 상호작용을 통해 환경을 해결하는 법을 배우는 방식을 알아보세요.
AI
확률 및 통계
머신 러닝
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리더십
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Microsoft Copilot in Word
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Word에서 Microsoft Copilot을 마스터해 더 빠르게 작성하고, 문서를 즉시 이해하며, 협업 효율을 높이세요.
AI
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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