실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초

빅데이터를 처리한다는 것은 Pandas로 데이터를 처리하는 것과 무엇이 다를까요? 빅데이터 처리의 필수 프레임워크인 Spark에 대해서 배워볼까요?

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

데이터에 관심있는 개인이나 리더를 대상으로 데이터 팀이 하는 일을 소개하고 조직의 데이터 활용 능력을 나타내는 데이터 문해력이 어떤 것인지 소개합니다.

빅데이터를 처리한다는 것은 Pandas로 데이터를 처리하는 것과 무엇이 다를까요? 빅데이터 처리의 필수 프레임워크인 Spark에 대해서 배워볼까요?

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

현업 실전에서 데이터 탐색 (EDA), 데이터 클리닝, 스케일링, 이상치 처리, 로그변환, 카테고리 인코딩 등이 왜 필요한지 그리고 어떻게 다루어야 하는지를 배웁니다. 또한 테이블 데이터 합치기, (비정형) 시계열 데이터 처리 방법을 배웁니다.

이 강의에서는 추천 시스템의 핵심 알고리즘부터 실전 구현까지 다룹니다. - 컨텐츠 기반 필터링 - 협업 필터링, 딥러닝 기반 추천 모델 구현 - Two-step recommender systems 구현 - PyTorch/RecBole 활용한 실습 - 현업 노하우와 추천 결과 시각화까지

파이썬 문법은 공부했는데 막상 데이터를 다루려니 막막하셨나요? NumPy 와 Pandas 를 배워야 한다는 건 알지만 어디서부터 어떻게 연결해야 할 지 고민이었다면 이 PART2 가 그 답이 됩니다. 총 50강 데이터 분석 커리큘럼중 PART2 에서는 실제로 데이터를 불러오고 정제하고 가공하면서 통계적으로 해석하는 과정을 단계적으로 경험합니다. 단순히 라이브러리와 문법을 배우는 것 만이 아니라 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택해야 하는지에 대한 기준을 수립합니다. 파이썬 코드를 아는 수준에서 이제부터 데이터를 다루는 수준으로 넘어가는 전환점이 바로 PART2 입니다.

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

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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.

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

SQL의 핵심 요소에 대한 상세한 강의와 실습을 통해, 여러분이 SQL 분석 전문가로 성장할 수 있도록 흔들리지 않는 뼈대를 만들어 드리겠습니다.

30년 경력 DBA 강사가 실무에서 바로 적용 가능한 SQL 튜닝 핵심 기법 45가지를 실전 예제로 알려드립니다. 실행계획 분석부터 인덱스 최적화, 조인 튜닝까지 느린 쿼리를 10배 빠르게 만드는 실무 노하우를 습득하세요!

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

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.