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데이터, AI, 클라우드 강의

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391 강의

강의

케이스 스터디: Power BI로 진행하는 재고 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 189개

이 Power BI 사례 연구는 실제 비즈니스 과제로서 DAX와 시각화를 활용한 재고 분석 접근법을 다룹니다.

데이터 시각화

5시간

강의

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 15개

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

클라우드

18시간 15 min

강의

Python으로 배우는 선형 모델 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 237개

Python으로 선형 모델의 개념과 활용을 배우고, 데이터 패턴을 설명·예측·통찰 도출을 위한 모델을 구축하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Google Sheets로 하는 Financial Modeling

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 287개

Google Sheets로 현금흐름, 투자, 연금, 대출 상환 등 기본 비즈니스 모델링을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

R로 하는 설문 데이터 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 233개

일반적 설계 구조로 설문을 설계하고, 결과를 시각화·분석하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Claude로 릴리스 브리핑 자동화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 35개

코딩에 더 많은 시간을 쓰고, 행정 업무는 줄이고 싶으신가요? Claude Cowork로 새로운 특성 출시를 위한 지원 브리핑을 자동화하세요.

AI

15 min

강의

Python으로 하는 Financial Forecasting

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 100개

CFO 관점에서 핵심 지표로 이사회에 조언하고, 재무 예측을 수립하는 방법을 배웁니다.

응용 금융

4시간

강의

AWS 모니터링 및 문제 해결

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 29개

Amazon CloudWatch와 AWS X-Ray로 AWS 앱을 모니터링하고 문제를 해결하세요. 지표와 로그를 수집하고, 대시보드를 구축하며, 알람을 설정하고, 요청을 추적합니다.

클라우드

3시간

강의

String Manipulation with stringr in R

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 54개

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 239개

베이지안 데이터 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 데이터 과학 도구 상자에 유용한 도구인지 알아보세요.

확률 및 통계

4시간

강의

R로 지리공간 데이터 시각화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 93개

공간 데이터를 읽고 탐색·가공한 뒤, R로 통찰력 있는 지도를 만드는 방법을 배웁니다.

데이터 시각화

4시간

강의

Python으로 하는 통계 시뮬레이션

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 32개

시뮬레이션으로 데이터를 생성·분석하며 점점 더 복잡한 문제를 해결하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 배우는 GARCH 모델

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 209개

GARCH 모델을 이해하고, 주식부터 외환까지의 금융 데이터에 적용·구현하며, 캘리브레이션 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

R로 배우는 A/B Testing

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 102개

R로 A/B 테스트 기초를 배우고, 실험 설계, 데이터 분석, 결과 예측, 시각화를 통한 결과 제시까지 익힙니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Amazon Bedrock 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 143개

복잡한 인프라 관리 없이 Amazon Bedrock로 기초 AI 모델에 접근하고, AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습합니다.

AI

3시간

강의

R로 소셜 미디어 데이터 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 99개

Twitter 데이터를 수집·시각화하고, 감성 분석과 네트워크 분석을 수행하며, 트윗의 지리 위치를 지도에 표시합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 57개

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

클라우드

4시간 45 min

강의

R로 배우는 웹 스크레이핑

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 102개

R로 어떤 웹사이트에서도 데이터를 효율적으로 수집하고 다운로드하는 방법을 학습하세요.

데이터 준비

4시간

강의

케이스 스터디: Power BI로 이커머스 분석

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 226개

이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. Power BI로 온라인 반려동물 용품 회사의 데이터를 분석하세요.

데이터 시각화

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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