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데이터, AI, 클라우드 강의

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304 강의

강의

GCP 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 390개

이 과정으로 Google Cloud Platform(GCP)의 스토리지, 데이터 처리, 비즈니스 현대화를 학습하세요.

클라우드

2시간

강의

Gemini in Google Meet

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 469개

Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.

AI

30 min

강의

n8n으로 마케팅 워크플로우 구축하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 128개

AI 에이전트를 활용해 n8n에서 마케팅 워크플로를 구축하세요. 캠페인 전략 수립부터 전환 최적화와 리드 생성까지 처음부터 자동화하세요.

AI

3시간

강의

Snowflake CoCo Essentials

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 26개

Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.

AI

2시간

강의

Gen AI: Navigate the Landscape

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 220개

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

클라우드

1시간 15 min

강의

의사결정 과학 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 320개

데이터 기반 프레임워크를 설계하고 효율적인 솔루션을 구현해 의사결정 과학 역량을 강화하세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

기업 재무 기초

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 271개

자본 투자, WACC, 주주 가치 등 핵심 금융 개념을 학습하세요.

응용 금융

2시간

강의

스트리밍 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 578개

배치와 스트리밍의 차이, 스트리밍 시스템 확장 방법, 그리고 실제 활용 사례를 학습합니다.

데이터 엔지니어링

2시간

강의

Sigma 계산 활용

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 247개

데이터를 탐색하고, 로직을 자동화하며, 실무 비즈니스 예제로 추세를 파악하는 동적 Sigma 계산을 구축하세요.

데이터 조작

2시간

강의

Sigma에서 AI 앱 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 224개

코딩 없이 Sigma에서 사용자 입력, 액션, 세련된 인터페이스로 인터랙티브 AI 앱을 만드세요.

보고

2시간

강의

Google: Agent Fundamentals

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 159개

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

클라우드

1시간

강의

Sigma 데이터 모델링

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 167개

같은 조인과 계산을 반복하지 말고, Sigma 데이터 모델로 잘 관리되고 확장 가능한 분석에 뛰어드세요.

보고

2시간

강의

사례 연구: Tableau로 채용 시장 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 633개

이 사례 연구에서 시각화 기법으로 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어에게 가장 수요가 높은 기술을 파악합니다.

데이터 시각화

3시간

강의

컴퓨터 과학의 핵심 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 199개

컴퓨터 작동 원리를 이해하고 효율적인 알고리즘을 설계하며, 계산 이론을 탐구해 실제 문제를 해결하세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

사례 연구: Power BI로 하는 공급망 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 214개

이 사례 연구로 공급망 분석에 Power BI를 활용하세요. Make vs. Buy 분석 도구를 만들고, 비용 계산 및 생산량 분석을 수행합니다.

데이터 시각화

4시간

강의

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 45개

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

클라우드

1시간

강의

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 56개

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

클라우드

3시간 41 min

강의

스킨케어 제품 추천하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 340개

맞춤형 결과를 위해 프롬프트 역량을 활용해, 고객에게 최적의 스킨케어 제품을 매칭하는 챗봇을 테스트하세요.

AI

1시간

강의

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 40개

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

클라우드

5시간

강의

DataLab 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 124개

AI 기반 데이터 분석·탐색용 노트북인 DataLab의 기본 사용법을 학습하세요.

보고

1시간

강의

R로 배우는 시계열 예측

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 56개

R로 시계열 예측을 학습합니다. ARIMA와 지수평활 등 기법으로 미래를 예측하는 방법을 익히세요.

확률 및 통계

5시간

강의

AI-보조 제품 출시

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 421개

생성형 AI로 시장 역학을 분석하고 EV 제조사의 전략적 시장 진입 계획을 수립하세요.

AI

1시간

강의

Power BI로 하는 야구 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 235개

Power BI로 야구 데이터를 분석·시각화하세요. 산점도, 토네이도 차트, 게이지로 통찰을 생생하게 전달합니다.

데이터 시각화

1시간

강의

R로 배우는 생명보험 상품 평가

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 55개

현금흐름 평가 기초를 익히고, 인간 사망률 데이터를 다루며, R로 생명보험 상품을 구축합니다.

응용 금융

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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