シリコンバレーエンジニアと一緒に学ぶMLflow

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.

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.

OpenAI API와 함께 미래를 그려보세요! OpenAI는 인공지능 분야의 선두주자로, 항상 최첨단 기술을 제공합니다. GPT-4 기반의 OpenAI API는 인간과 같은 대화를 가능하게 해주어 여러 분야에 적용할 수 있는 놀라운 역량을 발휘합니다.

리눅스는 전 세계적으로 서버, 클라우드, 그리고 IoT 디바이스를 비롯한 다양한 플랫폼에서 널리 사용되는 운영 체제입니다. 여러분은 이 강의를 통해 리눅스의 깊은 이해를 바탕으로 IT 분야에서의 경쟁력을 한층 강화할 수 있습니다. 또한, 오픈 소스 기술에 대한 전문 지식을 습득함으로써 미래 기술 환경에 대비하고, 높은 수요의 직업 시장에서 두각을 나타낼 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.

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!

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.

"클라우드 인프라스트럭처 자동화(Infrastructure Automation)의 세계로 떠나보세요!" 인프라스트럭처 자동화 도구, 테라폼은 클라우드 환경에서 리소스를 프로비저닝(Provisioning)하고 관리하는 데 사용됩니다. 이제 여러분도 클라우드 인프라스트럭처를 코드로 정의하고 자동화하여 신속하고 일관된 인프라 환경을 구성할 수 있습니다!

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

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!

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

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!

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게만 배울 수 있는 파이썬 장고 웹 개발 기초와 실무의 모든 것! 파이썬 기반 장고(Django) 프레임워크를 이용한 웹 프로그래밍을 배울 수 있는 기회 절대 놓치지 마세요!. 초보자도 부담없이 웹프로그래밍을 시작할 수 있도록, HTML 및 부트스트랩(Bootstrap)까지 함께 배울 수 있는 파격적인 기회 꼭 잡으세요!

"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!

빠르게 성장하는 IT 현장에서 데이터 검색과 분석의 핵심 기술, 일라스틱서치를 배워보세요! 실무에 바로 적용할 수 있는 실습과 함께, 복잡한 검색을 단순하게 해결하는 법을 알려드립니다. 디지털 역량을 한 단계 업그레이드할 준비 되셨나요?

Python Celery를 통해 비동기 작업과 분산 시스템을 마스터하세요! 이론과 실습을 병행하며, 초보자부터 전문가까지 모두에게 필요한 핵심 기술과 최적화 전략을 배울 수 있습니다. 강의는 Celery의 설치, 설정, 작업 정의 및 모니터링에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, 참가자들이 Python 기반의 비동기 작업 관리에 능숙해질 수 있도록 설계되었습니다

“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.

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!

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

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.

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.

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!

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.

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

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.

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.