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데이터, AI, 클라우드 강의
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pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 2,153개
CSV 파일, 스프레드시트, JSON, SQL 데이터베이스, API 등 일반적인 파일 형식과 시스템에서 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.
데이터 준비
데이터 엔지니어링
소프트웨어 개발
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Microsoft Azure 관리 및 거버넌스 이해하기
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 1,524개
클라우드 전문성을 원하는 데이터 전문가를 위해, Azure Management and Governance를 체계적으로 마스터하세요.
클라우드
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Databricks Lakehouse 입문
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 389개
Databricks Lakehouse의 메달리온 아키텍처, 클러스터, 거버넌스, 공유, 배포까지 한눈에 익히세요.
데이터 엔지니어링
머신 러닝
강의
Power BI로 하는 재무 분석
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 590개
Power BI로 재무 분석을 수행하고, 보유한 재무 역량을 Power BI 시각화를 통해 적용하는 방법을 학습합니다.
응용 금융
데이터 관리
데이터 엔지니어링
데이터 조작
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Google: Introduction to AI Agents
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 395개
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
클라우드
데이터 시각화
AI
데이터 조작
강의
실전 문제에 SQL 적용하기
- 중급기술 수준
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- 리뷰 1,399개
테이블을 찾고, 새 테이블과 뷰를 저장 및 관리하며, 비즈니스 질문에 답하기 위해 유지보수 가능한 SQL 코드를 작성합니다.
보고
데이터 조작
응용 금융
강의
DevOps 개념
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 1,015개
이 Introduction to DevOps에서 DevOps 기본을 익히고, 핵심 개념·도구·기법으로 생산성을 향상시키는 방법을 배우세요.
소프트웨어 개발
데이터 준비
확률 및 통계
데이터 조작
강의
Tableau로 데이터 시각화
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 951개
데이터 분석가에게 가장 필요한 역량 중 하나는 시각화입니다. 이 과정에서 Tableau로 인사이트를 더 효과적으로 전달하세요.
데이터 시각화
소프트웨어 개발
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데이터 준비
머신 러닝
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 리터러시
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Databricks에서의 데이터 관리
- 기초기술 수준
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- 리뷰 1,047개
Databricks에서 Delta Lake로 데이터 관리 학습: ACID 트랜잭션, 스키마 강제, 보안까지 다룹니다.
데이터 관리
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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