Data Science Tutorials

Learn data science and AI with step-by-step tutorials on the DataCamp blog. Master Python, SQL, machine learning, and build your own AI agents.

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인공지능

Gemini 4 Argon API 튜토리얼: 느린 Python 코드를 가속하는 에이전트 만들기

Gemini 4 Argon, 함수 호출, 프로파일링으로 Python 에이전트를 만들고, 숨겨진 테스트와 벤치마크, API 비용으로 패치를 검증하세요.

2026년 11월 3일

Machine Learning

트랜스포머는 어떻게 동작하나요: 트랜스포머 아키텍처 설명

자기어텐션부터 그 위에 구축된 디코더 전용 LLM까지, 트랜스포머 아키텍처의 동작 원리를 단계별로 안내합니다.

2026년 11월 3일

인공지능

Mercury 3 튜토리얼: 실시간 인시던트 분석 어시스턴트 구축

Mercury 3가 확산 기반 생성으로 인시던트 분석 어시스턴트를 구축하고, 정련 상태를 시각화하며, 낮은/높은 추론 노력의 차이를 비교하는 방법을 알아보세요.

2026년 11월 3일

Python

Python pandas 튜토리얼: 초보자를 위한 궁극 가이드

설치부터 분석까지 pandas를 학습하세요. 모든 예제는 pandas 3.1에서 테스트되었습니다.

2026년 11월 3일

인공지능

Meta Muse Wonder 튜토리얼: Python으로 의료 주장 검증기 만들기

Meta Muse Wonder와 Olostep 웹 API로 의료 주장을 검증하고, 추론을 설명하며, 근거 출처를 보여주세요.

2026년 11월 2일

인공지능

Kimi K3.1 Pro API 튜토리얼: Python으로 자가 점검 3D CAD 에이전트 구축

Kimi K3.1 Pro API로 비전 입력, 도구 호출, Docker 샌드박스, 숨겨진 평가기, 비용 추적을 활용해 Python 기반 이미지-투-CAD 에이전트를 구축하세요.

2026년 10월 30일

AI Agents

Meta Muse 튜토리얼: 에이전트 설정, 실제 작업 1건 위임, 결과 검증

Meta Muse를 처음 쓰는 사용자를 위한 실습형 가이드입니다. 권한 설정, 도구 연결, 에이전트가 실제로 끝낼 수 있는 작업 범위 정의, Activity log 읽기로 결과를 신뢰하기 전 무엇을 했는지 확인하는 법을 배워 보세요.

2026년 10월 27일

데이터 사이언스

자기회귀 모델: 시계열 분석을 위한 자세한 가이드

자기회귀 모델은 시계열의 과거로부터 미래 값을 예측합니다. Python의 statsmodels로 적합하는 법, PACF와 AIC/BIC로 시차 차수 고르기, MA·ARIMA와의 비교를 배워보세요.

2026년 10월 26일

Azure

Azure 가격 계산기 사용 방법(단계별)

Azure 가격 계산기의 사용법, 따라야 할 모범 사례, 피해야 할 실수를 다루는 튜토리얼입니다.

2026년 10월 25일

데이터 사이언스

ARIMAX: 외생 변수를 활용한 시계열 예측 방법

ARIMAX가 외부 예측 변수로 ARIMA를 어떻게 확장하는지, 파라미터와 가정을 이해하고, statsmodels로 Python에서 예측 모델을 구축하세요.

Vinod Chugani

2026년 10월 23일

데이터 사이언스

SARIMAX: 외생 변수가 있는 계절성 시계열

SARIMAX가 계절 시계열 모델링과 외부 예측 변수를 어떻게 결합하는지 알아보세요. 매개변수를 이해하고, ARIMA 및 SARIMA와의 차이를 살피며, Python으로 예측 모델을 구축해 봅니다.

2026년 10월 23일

인공지능

AI 의사결정 모델이란? 작동 원리와 핵심 예시

의사결정 모델은 텍스트를 작성하는 대신 고정 답변 집합을 점수화합니다. 작동 방식, Jev 비교, 독립 테스트 결과를 확인하세요.

2026년 10월 21일

기술

주제

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