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Python 초보자의 눈높이에 맞춰 가장 쉽고 가장 실용적인 과정으로 기획된 입문 강의로 Streamlit을 활용한 직관적인 대시보드, 배포를 위한 Google Cloud Platform 등을 배웁니다. 또한, 빅데이터 분석기사 실기 준비도 같이 할 수 있습니다.

많은 응시자가 기출 문제를 풀어보고 싶어합니다. 왜 그럴까요? 왜냐하면, 출제자가 기출 문제를 참고하기 때문이죠. 최신 기출 풀이, 합격의 지름길입니다.

데이터 분석 전문가 양성이 필요한 시점에 본 과정은 국가 공인 '데이터분석 준전문가' 자격증을 취득하기 위한 과정입니다.

“SQLD는 기출이 공개되지 않는 시험입니다.” 역대급 난이도로 평가된 실제 58회 시험을 바탕으로 과목별·장별 50문항을 생생하게 재구성한 실전 자료!

‘경영정보시각화능력 자격증’ 과정은 무엇을 배우는 걸까요? 이 자격증 과정은 데이터를 잘 분석하고, 보기 쉽게 시각화해서, 회사나 조직에서 중요한 결정을 내릴 때 필요한 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 능력을 키우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 쉽게 말해, 단순히 데이터를 보는 것이 아니라, 그 안에 숨겨진 의미를 찾아내고, 이를 다른 사람들에게 잘 설명할 수 있도록 그림, 표, 그래프 등으로 표현하는 기술을 배우는 과정입니다. 이 과정을 통해 여러분은: 데이터를 통해 전략적으로 생각하는 힘을 기르고, 실제 업무에 바로 쓸 수 있는 실무 역량을 키우며, 신의 전문성과 경쟁력을 높일 수 있습니다. 이 강의를 통해, 경영과 데이터를 연결하는 능력을 기르고, 데이터를 이해하고 설명하는 전문가로 한 걸음 더 성장해 보세요.

빅데이터 분석기사 시험은 년 2회 실시되는 국가공인 자격증입니다. 실기를 준비하시는 분을 위해 기초부터 핵심 내용을 상세히 강의하였습니다. 회차를 거듭할수록 시험 난이도는 높아집니다. 이를 위해 기초부터 여러 중요 내용을 제공해 합격률을 높일 수 있도록 하였습니다.

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

이 강의를 통하여 알터릭스에 대한 기본적인 이해와 일상적인 데이터 분석 업무를 위해서 필요한 18가지 툴을 이용하는 방법을 배울 수 있습니다. 특히 해당 강의에서 다루는 툴은 Alteryx Core Certificate 자격증의 출제 범위에 해당합니다.

오롯이 전문 영역을 파고든 유일한 강의! 철저한 출제 경향 분석으로 합격을 위한 가장 빠른 길을 과목별 현업 전문가가 알려드립니다!

SQLD 자격증 취득 과정에 필요한 핵심만 담았습니다. 개발환경을 설정하는 것에서부터 다양한 예제를 직접 풀어보며 실력을 쌓아 SQLD 자격증을 취득할 수 있도록 학습해보는 과정입니다.

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경영정보시각화능력 자격증 과정은 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하여 경영 의사결정에 필요한 정보를 명확하게 전달하는 능력을 키우는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 데이터 기반의 전략적 사고와 실무 역량을 갖춘 인재로 개인역량개발 및 업무능력 향상에 도움이 되는 다양한 지식과 기술을 습득할 수 있습니다. 이 과정은 2024년 새로 생긴 '경영정보시각화' 과정의 필기 수험생들을 위해 제작되었습니다. 1과목부터 3과목까지 출제 가이드라인에 충실한 내용으로, 여러분의 필기시험 합격을 도와드립니다.

빅데이터 분석기사 시험은 년 2회 실시되는 국가공인 자격증입니다. 기를 준비하시는 분을 위해 기초부터 핵심 내용을 상세히 강의하였습니다. 회차를 거듭할수록 시험 난이도는 높아집니다. 이를 위해 기초부터 여러 중요 내용을 제공해 합격률을 높일 수 있도록 하였습니다.

이 강의는 빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 코.알.못들을 위해 제작되었습니다. 최대한 압축적으로 학습해 시험에 합격할 수 있게 도와드릴 뿐만 아니라, 진로 등을 고민하는 사람에게 가볍게 코딩 및 머신러닝 등에 대해 접해볼 수 있는 기회를 제공해드립니다.

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SQLD, 뭐부터 해야지? 너무나 막막한 당신을 위한 강의, 완강 후 달라진 당신을 만날 수 있습니다. SQLD 올인원 패스!

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

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