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

stateful 서비스에 대해서 어떻게 서버를 구축하고, 무중단 배포가 진행이 되는지 모든것을 알려드립니다.

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.

SSIS, SSAS, MachineLearning, BI, ETL. 국내의 도서, 유튜브, 강의, 블로그, 학원에서 찾아볼 수 없는 중요한 기술을 배울 수 있습니다. 국내 대기업, 미국 대기업 및 미국 주정부 자금 지원 기관 취업에 관심 있는 분들께도 추천해요.

"빅데이터+AI 풀스택 개발" - AI에 생명력을 불어 넣는 빅데이터 구축 과정을 파일럿 프로젝트 형식으로 진행합니다. 요구사항을 파악해 단계별로 플랫폼을 구성하고, 스마트카 데이터 탐색과 분석을 수행 합니다.

MySQL의 기초적인 활용법부터 실제 서비스 환경에서 요구되는 고급 기술까지 단계적으로 학습합니다. 또한 다양한 사례와 실무 데이터를 기반으로 한 데이터 모델링 기법, Foreign Key 설계의 실효성 검토, Google Calendar 스키마 DDL 분석, 현대적 DDL 설계 원칙 등 폭넓은 주제를 다루며, MySQL을 단순한 데이터베이스를 넘어 시스템의 핵심 구성 요소로 활용하는 방법을 심도 있게 익힐 수 있는 강의입니다.

여러분들은 빅데이터 프로세싱의 4단계에 해당하는 [데이터 수집 ▶ 데이터 저장 ▶ 데이터 분석 ▶ 표현] 에 대한 내용을 이론 30% + 실습 70%으로 이루어진 코드랩 방식으로 보다 재밌고 체계적으로 학습합니다 🧑🏻‍🏫

이 강의를 통해 기업의 아파치 스파크 프로젝트를 바로 수행할 수 있게 될 겁니다.

R프로그래밍을 이용해 누구나 빅데이터 분석을 할 수 있도록 데이터의 기본적인 개념, R의 유용한 함수와 패키지, 데이터 분석 실습을 담았습니다.

데이터 분석 경험도 별다른 기술도 없는 기획자, 마케터가 가장 기초적인 수준에서 데이터 분석을 해볼 수 있는 방법을 다양한 사례와 함께 알려 드립니다. 여러 해 동안 100여 개 기업과 공공기관 등에서 2천여 명에 이르는 수강자들과 함께 실습하며 데이터 비전문가 입장에서 가장 현실적으로 활용 가능한 분석법으로 내용을 구성했습니다.

High Availability가 보장되는 빅데이터 시스템 또는 분산처리 시스템 클러스터 (HDFS, Zookeeper, Spark, Zeppelin) 를 직접 구축해보는 코드랩 위주의 수업입니다.

실전 환경에서 사용하는 아파치 카프카 애플리케이션 프로그래밍 지식들을 모았습니다! 데이터 파이프라인을 구축하는데 핵심이 되는 아파치 카프카의 각종 기능들을 살펴보고 실습하는 시간을 가집니다.

하둡과 빅데이터를 배우고자 하는 수강생들은 이 과정을 통해 빅데이터 세계를 경험하는 놀라운 발전을 기념할 것입니다!

이 강의를 통해 readv/writev 개요, struct iovec 이해, readv 활용, writev 활용, 성능 고려 사항 등 핵심 개념을 체계적으로 학습할 수 있습니다.

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.

그래프는 그릴 수 있지만 데이터를 설명할 수 없었다면 이 강의는 데이터를 "읽고 설명하는 능력"을 만드는 과정입니다. PART3에서는 탐색적 데이터 분석(EDA)을 실제 사례 중심으로 수행합니다. ✔ 데이터 분포 확인 ✔ 변수 간 관계 분석 ✔ 이상치 탐색 및 시각화 해석 Titanic 과 Iris 데이터셋으로 분석 구조를 익히고 TMDB 5000 영화 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 데이터 정리 → 분석 주제 설정 → 시각화 해석까지 전체 분석 과정을 직접 경험하게 됩니다. 이 강의를 마치면 데이터를 읽고 설명할 수 있는 분석 역량을 갖추게 됩니다

본 과정은 반도체 제조 데이터를 기반으로 Bin 데이터 현황 분석, Wafer Defect Map 패턴 분석, 수율과 공정 파라미터 간 연관성 분석까지 수행하는 실전 분석 과정입니다. 단순 시각화를 넘어, 패턴 유사도 분석과 군집화 기법을 활용하여 불량 유형을 분류하고 공정 변수와 수율 간 관계를 데이터 기반으로 해석하는 방법을 학습합니다. 실무에서 활용 가능한 대시보드를 직접 구현하며, 반도체 제조 데이터를 분석하는 구조적 접근 방식을 익히는 데 초점을 둡니다.

엑셀 데이터 분석에서 SQL, BigQuery, Tableau 대시보드까지 실무 데이터 분석의 전체 흐름을 프로젝트로 완성하는 강의입니다. 단순한 툴 사용법이 아니라 실제 분석 업무에서 사용하는 데이터 분석 구조와 사고 방식을 함께 배웁니다.

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.

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