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데이터, AI, 클라우드 강의
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Tidyverse로 배우는 범주형 데이터
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 173개
분류를 시작하세요! 이 과정에서는 직함, 설문 응답 등 비수치형 데이터를 Tidyverse 환경에서 다루는 법을 학습합니다.
데이터 조작
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shinydashboard로 대시보드 만들기
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 79개
R로 강력한 shinydashboard 패키지를 사용해 인터랙티브 대시보드를 만드는 법을 배워보세요. 청중을 위한 역동적이고 매력적인 시각화를 만드세요.
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응용 금융
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Google: Human-Centered AI
- 기초기술 수준
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
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응용 금융
데이터 시각화
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Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
- 기초기술 수준
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- 리뷰 10개
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
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R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)
- 기초기술 수준
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- 리뷰 83개
위험요인 수익률 시계를 다루고, 실증적 특성을 분석하며, value-at-risk를 추정합니다.
응용 금융
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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- 기초기술 수준
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
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데이터 시각화
데이터 준비
강의
R의 data.table로 데이터 조작하기
- 기초기술 수준
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- 리뷰 22개
data.table로 필터링, 선택, 그룹별 통계 계산 등 데이터 조작의 핵심 개념을 확실히 익히십시오.
데이터 조작
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데이터 관리
강의
Case Study: Set Up a Book Recommendation App in Azure
- 기초기술 수준
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Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
클라우드
강의
MATLAB 사용자를 위한 Python
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- 리뷰 31개
MATLAB에서 전환하며 핵심 Python 개념을 익히고, NumPy와 Matplotlib로 실습해 보세요.
소프트웨어 개발
데이터 조작
데이터 시각화
강의
Google Workspace End User: Gmail
- 기초기술 수준
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- 리뷰 23개
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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Google: Introduction to Generative AI
- 기초기술 수준
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- 리뷰 19개
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
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Python으로 DeepSeek 활용하기
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- 리뷰 103개
딥시크 열풍의 진실을 확인하세요! DeepSeek의 R1 및 V3 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축하십시오.
AI
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머신 러닝
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사례 연구: Databricks Genie로 배우는 영업 분석
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Databricks Genie 공간을 처음부터 끝까지 구축하세요: 설명, 동의어, 지침, 테이블 관계, 예시 쿼리, 모니터링, 벤치마크.
데이터 엔지니어링
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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