[From Concept to Practice] Introduction to Recommendation Systems

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다양한 난이도의 SQL 문제 25개를 풀이합니다. Advent of SQL 2024 해설 강의로, 강의를 마치면 어드벤트 캘린더를 완성하고 뱃지를 획득할 수 있습니다.

쿠키리스 시대, 마케팅은 어떻게 변화할까요? 마케팅 성과 분석을 어떻게 시작해야 할지 모르겠다면, 11월 세미나를 들어보세요.

데이터 분석가 취업 준비, 어디서부터 시작해야 할지 막막하시다면 이번 9월 세미나에서 힌트를 얻어가세요!

사이드 프로젝트에서는 어떻게 데이터를 활용할 수 있을까요? '그밈'과 '스컬'의 이야기를 이번 세미나에서 들어보세요!

콘텐츠 마케팅에서는 어떻게 데이터를 활용할 수 있을까요? 이번 5월 세미나에서는 데이터 분석가들의 기업 블로그와 뉴스레터 데이터 활용 사례를 들으실 수 있어요!

IT 스타트업에서는 어떻게 데이터 기반 의사 결정을 하고 있을까요? 4월 세미나에서는 데이터리안과 포스타입의 사례를 들으실 수 있어요!

인프런 누적 수강생 10,000명 이상, 풍부한 온/오프라인 강의 경험을 가진 데이터리안의 SQL 실무 강의. SQL은 실무에서 어떻게 활용되고 있을까요? Microsoft의 Yammer 서비스의 실제 데이터를 이용하여 문제를 해결하는 데이터 분석가가 되어봅시다.

개발자 없어도 괜찮아요! 개발 지식 몰라도 상관 없어요. 누구든 클릭만으로 간단하게 할 수 있는 GA4 설치 방법을 알려드릴게요.

취업 성공한 선배들의 실제 데이터 분석 포트폴리오, 면접에서 받았던 포트폴리오 관련 질문들까지 모두 공개합니다!

내 업무에 데이터를 활용하고 싶어 고민 중이시라면 이번 세미나에서 꿀팁을 얻어가 보세요.

데이터 분석가에도 종류가 있다는 거 알고 계신가요? 인하우스 데이터 분석가와 컨설팅 데이터 분석가의 모든 것이 궁금하다면 이번 세미나를 들어보세요!

ChatGPT, Clova X를 비롯한 생성형 AI가 데이터 분석에 활용될 수 있는 다양한 가능성과 앞으로의 미래가 궁금하시다면, 이번 5월 세미나를 들어보세요!

다른 회사는 퍼널 분석을 어떻게 하는지 그 사례가 궁금한 실무자 여기 모여라! 누적 다운로드 수 7,500만 글로벌 1위 알람앱 '알라미'의 사례를 만나보세요.

비전공자로서 데이터 분석가가 될 수 있을지 걱정하고 계신가요? 비전공자 선배 분석가의 이야기를 들어보세요!

데이터 분석가가 되려면 SQL 코딩테스트를 봐야한다는데, 어디부터 어디까지 공부해야할지 몰라 고민 중이셨다면 이번 세미나를 들어보세요!

🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

판다스(Pandas)는 파이썬에서 가장 널리 쓰이는 라이브러리 가운데 하나입니다. 데이터 분석을 위한 필수 요소로 자리잡은 판다스, 여러분은 <한 방으로 끝내는 판다스> 강의를 통해 파이썬 데이터 분석의 필수 라이브러리인 판다스에 대한 모든 것을 학습할 수 있습니다.

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.

돈이 무한히 벌리는 알고리즘 트레이딩 봇을 만들고, 자동으로 돌려놓고 싶은데, 어떤 것부터 시작하면 될까?

수학없이 고급 머신러닝 모델을 이해하고 파이썬을 통해 쉽게 구현하는 방법을 배웁니다.

Pandas의 핵심 기능을 SQL과 비교하며 배워보세요!

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.

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.

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.

엑셀과 같은 환경에서 분석하고, 파이썬 코드를 자동으로 만들어 보아요. Pandas, Seaborn과 비교하여 데이터 분석에 이해도를 높혀주는 강의입니다.

[AutoKeras로 배우는 머신러닝] 강의에서는, 이전에 머신러닝에서 사용되는 Keras 라이브러리에서 발전한 AutoKeras를 배우고 직접 예제를 통해 활용해 볼 수 있습니다.

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초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

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자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.