따라하며 배우는 실전 스파크 Part1

현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

여러분들은 빅데이터 프로세싱의 4단계에 해당하는 [데이터 수집 ▶ 데이터 저장 ▶ 데이터 분석 ▶ 표현] 에 대한 내용을 이론 30% + 실습 70%으로 이루어진 코드랩 방식으로 보다 재밌고 체계적으로 학습합니다 🧑🏻‍🏫

소프트웨어 데이터 파이프라인을 만들 때 가장 많이 사용하는 Orchestrator(오케스트레이터)인 Apache Airflow(아파치 에어플로우)를 배우실 수 있습니다.

실시간 데이터 처리, 이제는 선택이 아닌 필수! Apache Flink로 실시간 스트리밍을 똑똑하게 다뤄봅니다. 배치? 스트리밍? 복잡한 개념도 쉽게, 빠르게 이해할 수 있어요. Kafka, DB 연동까지 직접 해보며 감 잡는 실습 위주 구성! 데이터로 움직이는 세상, Flink로 먼저 시작해보세요.

데이터를 하는 사람이라면 꼭 알아야하는 기본 기술은 SQL입니다. 이번 강의에서는 SQL을 데이터 분석이란 관점에서 실습 위주로 학습해보겠습니다. 실습은 DuckDB를 가지고 Google Colab에서 진행합니다.

SSIS, SSAS, MachineLearning, BI, ETL. 국내의 도서, 유튜브, 강의, 블로그, 학원에서 찾아볼 수 없는 중요한 기술을 배울 수 있습니다. 국내 대기업, 미국 대기업 및 미국 주정부 자금 지원 기관 취업에 관심 있는 분들께도 추천해요.

이 강의는 파이썬을 활용한 텍스트마이닝 분석에 관한 기초 이론과 실습을 배울 수 있습니다. 실무나 논문 작성 시 필요한 기초적인 텍스트마이닝 데이터 분석 기법을 설명합니다.

Apache Airflow를 활용한 데이터 파이프라인 구축 과정을 기초부터 실전까지 학습합니다. Airflow의 핵심 개념과 아키텍처를 이해하고, 동적 DAG, 병렬 처리, 분산 처리, Custom Operator 등 실무에서 자주 활용되는 고급 설계 패턴을 실습을 통해 익힙니다. Python과 Docker로 실습 환경을 구성하며, 실제 워크플로우를 설계하고 운영할 수 있는 실전 역량을 기릅니다.

Microsoft AZ-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 이론적 토대를 마련 할 수 있는 특강이며 2025년 5월 기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 핵심 데이터 개념 ,Azure의 관계형 데이터 ,Azure의 비관계형 데이터,Azure의 분석 워크로드에 관련된 내용을 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공함으로서 자격증 취득은 물론 데이터 전문가로의 첫걸음 다지는 의미있는 교육 기회로 활용 할 수 있습니다

공부는 했지만 문제를 풀지 못하는 당신을 위한 SQLD 노랭이 176 문제 풀이 강의. 완강 후 합격을 넘어 전문가가 됩니다. SQLD 올인원패스!

데이터 시대, 진정한 가치를 발견하라! 📊 데이터에 집중된 어플리케이션 설계는 이제 필수가 되었습니다. 최신 트렌드와 실무 중심의 사례로 회사가 원하는 인사이트와 실력을 키워보세요. 효율적인 데이터 처리와 설계 비법, 지금 바로 시작하세요! 당신의 다음 스텝, 데이터 중심의 세계로 도약하세요!

데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 그 판단 근거와 의사결정 과정을 명확하게 설명하는 능력을 기르게 된다. 또한 단일 모델의 성능에만 집중하는 것이 아니라, 머신러닝 워크플로 전체의 완성도와 신뢰성을 평가하는 파이프라인 관점의 사고를 갖추게 된다. 아울러 오류가 발생했을 때 그 원인을 역추적하고 개선 방향을 도출하는 문제 해결 능력을 강화하며, 엔드투엔드 프로젝트 수행 경험을 통해 현업에 즉시 적용 가능한 실무형 ML 파이프라인 역량을 습득하게 된다.

NumPy와 Pandas를 활용하여 데이터 분석의 핵심 기초와 데이터 전처리 과정을 실습 중심으로 학습하는 강의입니다. Python의 기본 자료구조부터 NumPy 배열과 Pandas DataFrame까지 단계적으로 학습하며, 실제 데이터를 분석하기 위한 다양한 처리 기법을 익힐 수 있습니다. 데이터 정제, 변환, 병합, 그룹화 등 데이터 분석에서 가장 많이 사용하는 기능을 직접 실습하면서 머신러닝을 위한 데이터 전처리 능력을 자연스럽게 향상시킬 수 있습니다. 초보자도 쉽게 따라올 수 있도록 개념 설명과 실습을 함께 제공하며, 데이터 분석 및 머신러닝 학습의 탄탄한 기초를 마련할 수 있습니다.

R프로그래밍을 이용해 누구나 빅데이터 분석을 할 수 있도록 데이터의 기본적인 개념, R의 유용한 함수와 패키지, 데이터 분석 실습을 담았습니다.