빅데이터 분석 완전 정복: 기초부터 딥러닝까지

옵시디언은 단순한 메모 앱이 아니라, 지식과 정보를 체계적으로 연결하고 장기적으로 활용할 수 있는 강력한 세컨드 브레인 도구입니다. 하지만 많은 사용자가 초기 설정의 어려움, 플러그인 활용의 복잡함, 정리되지 않는 노트 구조로 인해 중도에 포기하곤 합니다. 이 강의는 이러한 문제를 직접 해결하기 위해 설계되었습니다. 강의자는 옵시디언을 활용해 실제로 지식관리, 프로젝트 관리, 학습 기록, 생산성 자동화를 구축해온 경험을 바탕으로, 어디서부터 시작해야 하는지, 어떻게 구조를 잡아야 하는지, 어떤 기능을 언제 사용해야 하는지를 단계별로 안내합니다. 기초 설치와 설정부터 시작해, 메타데이터·프론트매터·마크다운 구조를 이해하고, 데일리·위클리·먼슬리 노트 시스템, 템플릿 자동화, Tasks·Dataview·QuickAdd 같은 핵심 플러그인을 실전 예제로 학습합니다. 또한 제텔카스텐 방식의 노트 연결, 프로젝트 관리, 음성 메모 자동화, 외부 서비스 연동까지 다뤄, 수강생이 자신의 환경에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 이 강의를 통해 수강생은 흩어진 정보를 하나의 시스템으로 통합하고, 학습·업무·프로젝트 전반에서 지속적으로 활용 가능한 자신만의 세컨드 브레인을 완성하게 됩니다.

이 강의는 MySQL 데이터베이스와 SQL을 완전 처음부터 실무 수준까지 단계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터베이스 개념, 관계형 모델, SQL 문법, 조회·조건·정렬·함수·조인·서브쿼리·인덱스까지 실제 예제 중심으로 설명합니다. 학습 중 많은 수강생들이 어려워하는 개념(조인, 서브쿼리, 그룹 함수 등)을 직접 따라 하며 이해할 수 있도록 구성했으며, 이론 → 실습 → 정리의 흐름으로 막히지 않고 끝까지 완주할 수 있는 강의입니다. SQL이 처음이신 분도, 기초를 다시 정리하고 싶은 분도 실무에 바로 적용 가능한 데이터베이스 역량을 갖추게 됩니다.

마케팅 자동화를 도입하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠고 CRM, 이메일 마케팅, AI 툴이 각각 따로 놀고 있으며 고객 데이터는 쌓이지만 전환율은 오르지 않는 문제를 겪고 계신가요? 이 강의는 CRM과 생성형 AI를 활용해 ‘실제로 매출로 이어지는’ 마케팅 자동화 시스템을 만드는 방법을 처음부터 끝까지 안내합니다. ChatGPT, Zapier, Kit(ConvertKit), ElevenLabs, HeyGen 등 실무에서 바로 쓰이는 도구들을 연동해, 고객을 세분화하고 → 개인화된 메시지를 자동으로 전달 → 전환율을 극대화하는 초개인화 CRM 워크플로우를 직접 구축합니다. 이론 중심이 아닌 실무 검증된 사례 + 단계별 실습으로 구성되어 있어, 마케팅 경험이 없는 초보자도 강의를 따라 하다 보면 하나의 완성된 CRM 자동화 시스템을 직접 만들 수 있습니다.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

인공지능 분야에서 활용도가 매우 높은 딥러닝 프레임워크인 Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.

40여 종의 경제 지표와 주가 데이터를 AI로 분석하여, S&P 500, QQQ ETF뿐만 아니라 개별 종목까지 예측하는 강력한 주가 분석 모델을 직접 만들어보세요!

"빅데이터+AI 풀스택 개발" - AI에 생명력을 불어 넣는 빅데이터 구축 과정을 파일럿 프로젝트 형식으로 진행합니다. 요구사항을 파악해 단계별로 플랫폼을 구성하고, 스마트카 데이터 탐색과 분석을 수행 합니다.

수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

파이썬 크롤링 마스터. 이것 하나면 설치부터 응용까지 한번에. 진짜 활용하는데 꼭 필요한 내용만 꾹꾹 눌러 담았습니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

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

이 과정은 로그프레소의 특장점인 실시간 처리와 외부 연동을 포함한 데이터 엔지니어링을 수행하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 또한 실시간에서 참조데이터를 부여하는 방법과 논리적으로 연관이 있는 건들의 선후 관계, 수집 간격으로 여러가지 행위를 감지하거나 후속 작업을 진행을 위해 CEP(Complex Event Processing)에 대해서도 깊이있게 다루고 있습니다.

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딥러닝 라이브러리 없이 바닥부터 알고리즘들을 구현하며 원리를 제대로 파헤쳐 봅시다 :)

데이터분석가로 성장하고 싶은 스타터 분들을 위한 파이썬 기본 강의입니다. - 데이터 분석을 하고 싶지만 파이썬을 모르는 분 - 파이썬으로 머신러닝 배우고 싶은 분 - 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 분 - 파이썬으로 머신러닝 기반 애플리케이션을 개발하고 싶은 분

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

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본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

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Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델, BERT, Encoder-Decoder 기반의 MarianMT 번역 모델, Vision Transformer 까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다.