실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 데이터 사이언스 기초편

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 빅데이터를 처리하는 방법 & 파이썬을 이용해 아파치 스파크로 빅데이터 코드를 개발하는 법을 가르쳐 드립니다. 현재 14년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬을 이용해, 빅데이터 직군에서 꼭 알아야하는 아파치 스파크에 대해서 쉽고 깊게 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

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!

실리콘밸리에서 가장 핫한 인프라스트럭쳐(Infrastructure), 쿠버네티스(Kubernetes)에 대한 전반적인 지식을 실무자에게 배울 수 있는 기회 절대 놓치지 마세요!

SQL을 처음 배우는 분들도 가볍게 시작해서 바로 써먹을 수 있게 만드는 실전 중심 강의입니다. ✨ SELECT로 데이터 꺼내보고, JOIN으로 연결하고, GROUP BY로 정리하는 등 실무에서 가장 자주 쓰는 기능만 쉽고 재미있게 배워봐요! 📊 복잡한 설명은 최소화하고, “아, 이래서 SQL이 중요하구나!” 바로 이해되는 현실적인 예제 중심으로 진행됩니다. 💡 데이터 분석가, 개발자, 데이터 엔지니어… 어떤 길을 선택하든 SQL은 필수 스킬입니다. 🚀 이 강의 하나로 기본기를 확실하게 잡고, 실전에서도 스스로 문제를 해결할 수 있는 데이터 감각을 만들어 드릴게요! 🔥 지금 바로 시작하세요. 데이터 세계로 들어가는 가장 쉬운 첫걸음입니다! 🌍💙

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

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 파이썬의 모든 것. 현재 15년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬의 기초부터 고급 기술까지, 실리콘 밸리 실무에서 파이썬을 사용하는 모든 스킬과 노하우를 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

현대적인 데이터 팀이 dbt를 활용하는 방식을 배웁니다. 유지보수 가능한 분석 모델과 검증된 데이터 파이프라인을 직접 만들어봅니다. 분석 엔지니어링의 핵심 개념을 실무 중심으로 익힙니다. 데이터 커리어를 한 단계 더 성장시키고 싶은 분들을 위한 강의입니다 🚀

클라우드 시대 필수 기술, Amazon EKS 완벽 가이드! 컨테이너 오케스트레이션부터 실무 적용까지, EKS로 Kubernetes 클러스터를 쉽고 빠르게 관리하세요.

Redis는 빠르고 확장 가능한 오픈 소스 데이터베이스입니다. 이 기술은 실시간 애플리케이션, 게임, 소셜 미디어 플랫폼 등에서 성능을 극대화하는 데 사용됩니다. 그러나 Redis의 실제 힘을 이해하고 효과적으로 활용하기 위해서는 깊은 이해가 필요합니다. 이제 Redis에 대해 전문적으로 배울 수 있는 기회가 왔습니다. "실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Redis"에서는 Redis의 핵심 개념부터 고급 기능까지를 폭넓게 다룹니다. 이 강의는 Redis를 처음 사용하는 초보자부터 고급 사용자까지 모두를 위한 것입니다.

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.

"미래를 준비하는 기술, Docker" 이 강의는 Docker를 쉽고 빠르게 배우는 데 초점을 맞춘 과정입니다. 직관적인 설명과 감각적인 콘텐츠로 Docker의 기본 개념과 사용법을 이해하기 쉽게 풀어냈으며, 흥미로운 실습 과정을 통해 컨테이너 생성, 이미지 빌드, 네트워크 설정 등 실무에서 바로 쓸 수 있는 기술을 탄탄히 익힐 수 있습니다. 최신 기술을 빠르게 흡수하고 실무에 적용하고 싶은 분들에게 꼭 맞는 강의입니다!

Langchain 온라인 강의를 통해 최신 대용량 자연어 처리 기술(LLM)의 선구자가 되세요! 이 강의는 여러분의 커리어를 한 단계 업그레이드할 실용적인 스킬과 혁신적인 지식을 제공합니다. #LangChain #LangGraph #LangSmith #MCP

AWS 네트워크 완벽 마스터! VPC, 서브넷, 라우팅, 보안까지 실전 중심으로 배우고 안전하고 확장 가능한 클라우드 네트워크 아키텍처를 설계하세요. 실무 엔지니어라면 반드시 알아야 할 핵심 스킬을 단기간에 완성합니다!

Scala 강의는 빅데이터와 데이터 사이언스 분야에서 활동하는 전문가들에게 꼭 필요한 기술과 지식을 제공하며, Scala의 강력한 프로그래밍 언어 기능을 통해 효율적인 데이터 처리와 분석 방법을 배울 수 있는 탁월한 기회를 제공합니다. Scala는 아파치 스파크와 같은 빅데이터 처리 도구에서 널리 사용되고 있으며, 이 강의를 통해 참가자들은 빅데이터 생태계에서 요구되는 고급 기술을 습득하여 자신의 경쟁력을 한 단계 높일 수 있을 것입니다. 데이터 중심의 세계에서 성공적인 커리어를 구축하고 싶은 개발자와 데이터 과학자들에게 이 강의는 놓쳐서는 안 될 중요한 학습 기회가 될 것입니다.

실리콘밸리 엔지니어에게 배우는 실용적인 Ansible(앤서블) 강의 입니다. Ansible은 자동화된 인프라 관리와 프로비저닝을 위해 필요한 강력한 도구로, 시간과 노력을 절약하고 일관된 환경을 구축할 수 있습니다.

효율적인 빌드 관리를 위한 Gradle 마스터 클래스 – 복잡한 빌드를 자동화하고 프로젝트 생산성을 높이는 방법을 배워보세요. 이 강의에서는 Gradle의 핵심 개념과 실무 적용 방법을 자세히 다룹니다. 단시간에 전문가 수준의 빌드 환경을 구축할 수 있습니다.

Apache Superset은 여러 데이터베이스를 연결해서 차트·대시보드를 뚝딱 만들 수 있는 오픈소스 BI 툴입니다. 코드 몰라도 시각화 가능하고, SQL Lab에서는 직접 쿼리도 날릴 수 있어 초보부터 프로까지 모두 유용합니다. 만든 대시보드는 바로 공유하고 권한 설정까지 할 수 있어 협업에도 완벽합니다. Superset을 배우면 데이터 기반 의사결정을 빠르게 만들고, 회사에서 바로 써먹는 실전 대시보드를 만드는 역량을 갖출 수 있습니다. 한마디로, 데이터를 “말하게” 만들고 싶은 사람에게 딱입니다. 🚀

🔥 바이브코딩 with Streamlit 🔥 코드 한 줄로 나만의 웹서비스를 바로 만들어보는 실시간 코딩 경험! MZ 감성에 맞춘 비주얼 중심의 실습형 강의, 복잡한 백엔드 지식은 필요 없어요. Streamlit에 대한 기초를 배우고 실질적인 앱까지 직접 구현하면서 개발 감각을 깨웁니다. 지금 바로 “나만의 서비스”를 코드로 vibe 있게 완성해보세요 😎💻

“문제 푸는 법은 많은데, 왜 정작 인터뷰에선 막막할까요?” 이 강의는 실리콘밸리에서 활약 중인 현직 엔지니어가 직접 전하는 코딩 인터뷰 생존 전략을 담고 있습니다. 실전에서 자주 나오는 문제를 중심으로, 단순한 풀이가 아니라 사고 과정을 어떻게 말로 풀어낼지, 면접관의 시선에서 어떻게 보일지까지 짚어드립니다. 중급 이상 개발자를 대상으로, 실전 인터뷰에 최적화된 커리큘럼으로 구성되어 있습니다. 코딩 테스트와 기술 면접을 준비 중이라면, 지금 이 강의에서 실전 감각과 자신감을 모두 챙겨보세요.

ML 실험 관리, 아직도 수작업으로 하시나요? 🤔 MLflow로 실험 추적부터 모델 배포까지 자동화하고, 개발 생산성을 확 끌어올려 보세요! 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어라면 필수 스킬 💡 지금 바로 시작하세요! 🚀

투자 강의가 아닙니다. 증권 데이터를 통한 데이터 수집, 분석과 시각화를 다룹니다. 다양한 데이터 포맷을 다루며 다양한 텍스트 전처리 기법을 익힙니다. 시계열 데이터의 시각화 기법과 스케일에 대한 표현 방법 주가 데이터를 해석하기 위한 몇 가지 기법을 다룹니다. 이 강의는 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻는 방법을 알아가는 강좌입니다. 주가 데이터를 통해 배운 내용을 시계열이 활용되는 수요량, 재고량, 판매량, 트래픽량 등의 데이터를 수집, 분석, 시각화에 활용해 볼 수 있도록 구성 되어있습니다.

파이썬 입문자/비개발자를 위한 기초 사용법과 데이처 전처리 방법을 다룹니다. 부록으로 ChatGPT 코드 인터프리터를 활용한 전처리 방법도 알려 드립니다.

본 수업에서는 파이썬(Python)의 판다스(Pandas) 라이브러리를 활용하여 다양한 형태의 금융데이터를 분석하고 처리하는 원리와 방법에 대해 배우고, 이를 실전에서 마주할 수 있는 상황에 적용해보며 최종적으로는 재무제표 데이터에 기반한 백테스팅(backtesting)을 구현하는 법(강환국님 '할 수 있다 퀀트 투자' 책 기반)에 대해서 알아봅니다. 결과적으로 여러분들은 투자 논리에 대한 검증이나 근거 없이, 단순히 남이 좋다는 것만 따라하는 '수동적인 투자자'에서 벗어나, 전략 구현에 필요한 다양한 요소들을 파이썬(Python)과 판다스(Pandas)로 활용하여 데이터로부터 자유자재로 추출하여 정량적으로 분석할 수 있는 '자기 주도적이면서 능동적인 투자자'가 될 수 있습니다.

파이썬 퀀트 투자와 함께 데이터를 기반으로 투자 전략을 세우고 전략에 따른 투자를 해보세요. 다양한 자산 배분 전략을 구현하고, 최종적으로 자신만의 투자 전략을 만들어 볼 수 있습니다.

본 강의는 '파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1'의 후속 강의로서, part1 강좌가 introduction 느낌에 가까웠다면, part2는 실전 전략 구현과 퀀트 투자 개발의 전체 flow 경험이 중심이 되는 심화 강의입니다. 본 수업에서는 시계열 데이터를 다루는 advanced한 판다스(Pandas) 테크닉과, 이를 기반으로 하여 signal based 전략 및 다양한 주기별로 자산의 비중을 조절해야 하는 정적/동적 자산배분 전략을 구현하는 방법에 대해 중점적으로 다룹니다. 나아가 전략 구현에만 그치지 않고, 다양한 투자 전략을 최소한의 코드 수정으로 직접 검증하고 백테스팅하는 '코드의 framework화'와, 이를 확장하여 실전 투자까지 이어지도록 개선하는 법, 그리고 이 과정에서 주의해야 할 사항들에 대해 알아봅니다. 또한 프로그래밍적인 component와 더불어, 2가지 형태의 수익률 개념(simple return, log return)과 백테스팅 관련 평가지표 등의 이론적 내용에 대해서도 수학적으로 깊게 다루어 시중의 투자 서적이나 블로그, youtube 등 에서는 볼 수 없었던 최고의 파이썬(Python) 퀀트 투자 flow를 경험할 수 있습니다.

중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

프로그래밍 기술, 알고리즘 기술, 통계 분석 기술에 대한 전문 역량을 함양해보자!

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

웹 상에서 데이터를 수집하는 방법을 익히고, 머신러닝의 지도학습 모델을 생성해보자!

논리적 사고 능력을 향상시키며, 프로그래밍을 위한 도구 사용법을 이해하고 문제해결을 위한 알고리즘을 설계할 수 있는 역량을 배양합니다.

복잡한 분석과 예측을 효율적으로 진행하는 머신러닝에 대해 이해하고 실습하는 과정! 어렵고 복잡할 것만 같았던 머신러닝도 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝>과 함께라면 쉽고 재미있게 핵심을 깨우치실 수 있습니다.

* 100% 실전형 커리큘럼: 문법 공부가 아닌, 데이터를 직접 다루는 실습 위주 구성 * 머신러닝 선수 필승 코스: AI 학습 전 반드시 알아야 할 전처리 기법 완벽 정리 * 데이터 분석 도구 마스터: Numpy(수치연산), Pandas(데이터제어) 핵심 기능 정복 * 시각화 인사이트 도출: Matplotlib, Seaborn을 활용한 데이터 시각화 스킬 전수 * 통계 기초 다지기: 데이터의 특성을 파악하는 기초 통계 및 그룹 분석 기법 학습

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다