데이터 과학

데이터 과학 기초 — 데이터 과학 분야의 여정을 시작하는 데 필요한 핵심 개념, 수학적 원리 및 필수 도구를 배우세요.

데이터 과학을 위한 머신 러닝 기초

데이터 과학 기초
핵심 개념과 필수 알고리즘을 파악하여 처음부터 실용적인 데이터 과학 기술을 구축하십시오.
★ 4.5 (1,096)

엔지니어링 및 데이터 과학을 위한 MATLAB 프로그래밍

데이터 과학 기초
매트릭스 조작, 데이터 시각화, 엔지니어링 및 과학 분석을 위한 맞춤형 애플리케이션 구축을 학습하여 기술 컴퓨팅을 마스터합니다.
★ 4.6 (5,991)

머신 러닝 모델 배포 및 프로덕션 파이프라인

데이터 과학 기초
강력한 파이프라인을 통해 머신 러닝 모델을 패키징, 테스트 및 배포하는 방법을 학습하여 연구에서 프로덕션으로 전환하세요.
★ 4.4 (6,193)

Scala와 Spark: 초보자를 위한 빅 데이터와 머신 러닝

데이터 과학 기초
프로그래밍의 절대적인 기본 사항부터 시작하여 Scala 및 Spark를 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리하고 확장 가능한 머신 러닝 파이프라인을 구축하는 방법을 배워보세요.
★ 4.5 (5,587)

데이터 과학 및 생성 AI를 위한 수학 기초

데이터 과학 기초
최신 머신 러닝 알고리즘과 생성적 AI 모델을 이해하는 데 필요한 필수 선형 대수, 확률, 미적분, 통계를 숙지합니다.
★ 4.5 (4,004)

응용 문제 해결을 통한 MATLAB 프로그래밍

데이터 과학 기초
복잡한 공식을 엔지니어링, 물리학, 연구를 위한 효율적인 코드로 변환하여 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석을 마스터하세요.
★ 4.5 (4,326)

데이터 과학 면접 준비 및 커리어 가이드

데이터 과학 기초
데이터 과학 직업 시장을 탐색하고, 주요 경력 경로를 탐색하고, 통계, 머신 러닝, SQL을 포함한 기술 면접 질문을 숙지하는 방법을 알아보세요.
★ 4.6 (2,729)

데이터 과학을 위한 미적분: 머신 러닝의 기초

데이터 과학 기초
최적화 및 신경망의 기본적인 미적분 개념을 숙지하여 코드 복사에서 머신 러닝 알고리즘을 완전히 이해하는 단계로 전환하십시오.
★ 4.8 (1,652)

Watson Analytics for Data Discovery를 시작하는 방법

데이터 과학 기초
데이터 가져오기, 자연어 쿼리 실행, 예측 시각화 구축을 통해 복잡한 코딩 없이 자동화된 인사이트를 찾아내는 방법을 알아보세요.
★ 4.6 (3,724)

데이터 과학 및 현대 분석의 기초

데이터 과학 기초
데이터 과학, 머신 러닝, 분석 워크플로우에 대한 신비를 풀어보고 데이터 이니셔티브에서 자신있게 협업하거나 경력을 키킹하세요.
★ 4.5 (8,387)

데이터 과학을 위한 통계 및 머신 러닝

데이터 과학 기초
서면 설명과 실습을 통해 실제 데이터 문제를 해결하기 위한 통계 분석 및 머신 러닝 원리에 대한 견고한 기반을 구축합니다.
★ 4.4 (7,199)

데이터 과학 및 분석 기초

데이터 과학 기초
인사이트를 추출하고, 예측 모델을 구축하고, 최신 데이터 분석 기법을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 방법을 배우십시오.
★ 5.0 (6,972)

데이터 과학의 신비를 풀어보기: 비기술적인 소개

데이터 과학 기초
코드를 한 줄도 작성하지 않고 데이터 과학, 머신 러닝, 생성 AI의 핵심 개념, 역할 및 실제 애플리케이션을 이해합니다.
★ 4.8 (6,730)

데이터 과학을 위한 머신 러닝 기초

데이터 과학 기초
감독 및 무감독 학습의 핵심 원리를 숙지하여 예측 모델을 구축하고 실제 비즈니스 문제를 해결하십시오.
★ 4.5 (6,424)

실제 애플리케이션을 통한 데이터 과학 및 머신 러닝

데이터 과학 기초
데이터 과학 및 머신 러닝에 대한 견고한 기반을 구축하고, 데이터를 분석하고 실제 산업에 모델을 배포하는 방법을 배웁니다.
★ 4.7 (4,717)

클라우드 데이터 엔지니어링 및 머신 러닝 기본 사항

데이터 과학 기초
확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하고 Cloud Platform에 머신 러닝 모델을 배포하여 원시 정보를 실행 가능한 비즈니스 인사이트로 변환하는 방법을 알아보세요.
★ 4.6 (4,399)

데이터 과학의 기초: 분석에서 머신 러닝까지

데이터 과학 기초
통계, 데이터 스토리텔링, 최신 데이터 워크플로우에 대한 견고한 기반을 구축하여 데이터 분석가 또는 엔트리 레벨 데이터 과학자로서의 여정을 빠르게 시작하세요.
★ 4.7 (3,926)

기계 학습을 위한 실용적인 기능 엔지니어링

데이터 과학 기초
혼란스러운 원시 데이터를 깨끗하고 모델링이 가능한 특성으로 변환하고 머신 러닝 예측의 정확성을 향상시킵니다.
★ 4.5 (3,780)

머신 러닝 및 예측 분석 소개

데이터 과학 기초
예측 모델링 및 데이터 패턴에 대한 견고한 기반을 구축하여 최신 머신 러닝 기법을 사용하여 실제 문제를 해결합니다.
★ 4.6 (3,374)

실용적인 머신 러닝 및 예측 모델링

데이터 과학 기초
최신 알고리즘 기법을 사용하여 실제 데이터 문제를 해결하기 위해 신뢰할 수 있는 예측 모델을 구축하고 적용합니다.
★ 4.5 (3,267)

기계 학습 및 데이터 과학을 위한 필수 수학

데이터 과학 기초
견고한 수학적 기반을 구축하여 머신 러닝 알고리즘과 데이터 분석 기법을 이해하고 확실하게 구현합니다.
★ 4.6 (3,188)

데이터 과학의 기초

데이터 과학 기초
데이터 이해, 기본 분석 기법 습득, 인공 지능 기본 사항 탐색을 위한 초보자 친화적인 가이드입니다.
★ 4.6 (3,036)

데이터 마이닝 및 탐색적 분석 기초

데이터 과학 기초
필수 데이터 마이닝 기법과 통계 기반을 사용하여 패턴을 식별하고 관계를 시각화하며 예측 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.
★ 4.5 (2,662)

탐색적 데이터 분석 및 머신 러닝을 위한 데이터 준비

데이터 과학 기초
원시 데이터를 검색하고 정리하고 예측 모델링을 위한 고품질의 기능으로 변환하는 방법을 알아보십시오.
★ 4.6 (2,563)
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