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데이터, AI, 클라우드 강의

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675 강의

강의

tidyr로 데이터 재구조화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.1K

대부분의 데이터를 tidy 형식으로 변환해 분석을 더 쉽게 만드세요.

데이터 조작

4시간

강의

Apache Kafka 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.1K

Apache Kafka 완전 정복! 핵심부터 고급 아키텍처까지, 실무 스트리밍을 위한 Kafka 생성·관리·문제 해결을 학습하세요.

데이터 엔지니어링

2시간

강의

Azure App Services

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.1K

Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.

클라우드

3시간

강의

Python으로 배우는 Machine Learning 특성 공학

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.1K

머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기능을 생성하십시오.

머신 러닝

4시간

강의

PostgreSQL 데이터베이스 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.1K

PostgreSQL 데이터베이스를 생성하고 구조, 데이터 타입을 탐색하며 정규화 방법을 학습합니다.

데이터 준비

4시간

강의

Introduction to Bash Scripting

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1.1K

Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.

소프트웨어 개발

4시간

강의

KNIME 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.1K

코드 작성 없이 KNIME Analytics Platform으로 데이터 접근, 정제, 분석을 익히세요. No-code/low-code 접근을 활용합니다.

데이터 준비

3시간

강의

pandas로 마케팅 캠페인 분석하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1K

판다스 기술을 쌓고 병합, 분할, 시각화 등을 통해 마케팅 질문에 답하세요!

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

효율적인 R 코드 작성

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 1K

더 빠른 R 코드를 작성하고, benchmarking·profiling을 익히며, 병렬 프로그래밍의 핵심을 파악하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Snowflake에서 데이터 조작

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1K

Snowflake에서 CASE, 서브쿼리, CTE 등으로 데이터 조작과 분석 기법을 체계적으로 마스터하세요.

데이터 조작

2시간

강의

중급 SQL Server

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 1K

이 과정에서는 Microsoft SQL Server에서 사용하는 SQL 변형인 T-SQL을 활용해 데이터 분석을 수행합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

NoSQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1K

NoSQL을 정복하고 데이터 워크플로를 강화하세요. 대용량 처리는 Snowflake, 문서형 데이터는 Postgres JSON, 키-값은 Redis로 다룹니다.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

R에서의 표본추출

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 989

더 적은 데이터로도 정확한 통계를 얻도록, 샘플링을 정교하게 익히세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Tableau로 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 975

데이터 분석가에게 가장 필요한 역량 중 하나는 시각화입니다. 이 과정에서 Tableau로 인사이트를 더 효과적으로 전달하세요.

데이터 시각화

6시간

강의

Google Sheets로 배우는 통계 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 964

스프레드시트를 활용하여 통계 기법을 효과적으로 적용하는 방법을 배우고, 데이터를 보다 효율적으로 다루며 인사이트를 도출하는 방법을 익히세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Artificial Intelligence Governance

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 952

Collibra와 함께 AI 거버넌스를 학습하세요. 도구, 프레임워크, MLOps 워크플로로 책임 있는 AI를 구축·내재화·확장합니다.

AI

2시간

강의

사례 연구: Tableau로 고객 이탈 분석하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 945

Tableau에서 가상의 회사 Databel의 데이터셋을 분석해 고객 이탈 원인을 규명합니다.

데이터 시각화

3시간

강의

SQL로 리포트 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 938

SQL 보고서와 대시보드를 직접 구축하는 방법을 배우고, 데이터 탐색, 정리 및 검증 기술을 연마하세요.

보고

4시간

강의

PySpark로 하는 Machine Learning

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 938

Apache Spark로 데이터에서 예측을 수행합니다. 의사결정나무, 로지스틱 회귀, 선형 회귀, 앙상블, 파이프라인을 다룹니다.

머신 러닝

4시간

강의

R로 배우는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 937

시계열 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 필요한 핵심 기법을 익히십시오.

확률 및 통계

4시간

강의

Microsoft Azure 관리 및 거버넌스 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 933

클라우드 전문성을 원하는 데이터 전문가를 위해, Azure Management and Governance를 체계적으로 마스터하세요.

클라우드

2시간

강의

데이터 스토리텔링 케이스 스터디: 친환경 비즈니스

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 910

실전 사례로 데이터 스토리텔링을 연습하세요. 인증된 친환경 기업 데이터로 복잡한 인사이트를 명확히 전달합니다.

데이터 리터러시

1시간

강의

Python 패키지 개발하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 905

자신만의 Python 패키지를 만들어 코드를 더 쉽게 사용하고 타인과 공유하는 방법을 학습하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Snowflake에서 시작하는 생성형 AI

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 901

Snowflake Cortex의 내장형 LLM 기능을 활용하여 텍스트 분석, 생성 및 다단계 워크플로를 위한 AI 애플리케이션 구축 방법을 배우세요.

AI

2시간

강의

금융을 위한 R 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 901

리스트와 데이터 프레임 등 핵심 자료구조를 배우고, 금융 사례에 바로 적용해 보세요.

응용 금융

4시간

강의

설명 가능한 인공지능(XAI) 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 896

초급자도 이해할 수 있도록 XAI의 역할과 실제 적용 현황을 배우세요.

AI

1시간

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Machine Learning for Time Series Data in Python

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 892

This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.

머신 러닝

4시간

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비즈니스를 위한 마케팅 애널리틱스

  • 기초기술 수준
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  • 867

Marketing Analyst가 데이터를 활용해 고객을 이해하고 비즈니스 성장을 이끄는 방법을 알아보세요.

리더십

2시간

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Deploying AI into Production with FastAPI

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 866

Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.

AI

4시간

강의

PySpark로 데이터 정제하기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 866

Python에서 Apache Spark로 데이터 정제 방법을 학습하세요.

데이터 준비

4시간

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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