Certification and Practice! Business Information Visualization (Practical) Tableau All in One

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

코드로 한 번에 이해되는 파이토치 _기본편은 딥러닝 입문자부터 실무 적용을 원하는 개발자까지, 파이토치를 이용하여 딥러닝 모델을 구현하고 싶은 모든 사람들을 위한 완벽 가이드입니다. 19개의 체계적인 강의를 통해 파이토치 기초, 딥러닝 알고리즘 구현, 오버피팅 문제 해결, 그리고 CNN, RNN, GAN 모델까지 딥러닝의 핵심을 완벽하게 마스터할 수 있습니다.

파이썬 문법의 핵심만 쏙쏙 정리해드립니다!! 자료형, 조건문, 반복문, 함수 등 꼭 알아야 할 내용만 빠르게 배우고 싶은 분, 짧은 시간 안에 파이썬스러운 문법을 알아보고 싶으신 분, 단기간에 파이썬을 마스터하고 싶은 직장인, 취준생, 비전공자분들께 추천드립니다.

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.

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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.

'Tableau Desktop Specialist' 자격증의 88개 예상 문제를 풀이합니다. 직접 태블로 프로그램으로 실습합니다.

한방에 빅데이터 분석기사 필기부터 실기까지 통과한 현직 대기업 전문 데이터분석 강사가 핵심만 요약하여 속성으로 준비할 수 있게 도와드립니다.

‘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.

경영정보시각화능력 실기 시험에 필요한 태블로 (Tableau) 시각화 툴에 대해서 알아봅니다. 더 이상 주저하지 말고 도전해 보세요!

태블로 데스크탑과 서버/온라인을 결합했을 때 만들어 낼 수 있는 시너지 효과에 대한 하나의 사례를 보여드립니다. 데이터가 어떻게 구체적인 행동으로까지 이어질 수 있는지, 그 파이프라인을 함께 만들어보아요!

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

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본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

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