[リニューアル] 初めてのPython機械学習ブートキャンプ（簡単に！実際のKaggle問題を解きながら整理する）[データ分析/科学 Part2]

데이터 분석 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 전과정 기본 기술 익히기 강의입니다. 실제 현업에서 데이터 분석 기술을 활용하고 있는 이커머스 기획자 및 개발자로써, 파이썬 데이터 분석 전과정을 쉽게 익히고, 바로 활용할 수 있도록 만들었습니다.

데이터 과학, 빅데이터, 크롤링을 익히고자 하시는 분들을 위해, (1) 짧은 시간안에 가장 필요한 파이썬 핵심 문법을 정리하고, (2) 실전 크롤링 프로그래밍을 통해 파이썬과 크롤링에 익숙해집니다.

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.

본 강의는 풀스택 강의 시리즈 Part3 강의로 최신 서버 기술과 도커 기술을 탄탄하게 익히는 강의입니다. 본 강의는 실질적으로 도커를 내 기술 스택에 포함시킬 수 있도록, 도커의 다양한 옵션을 한땀한땀 테스트하고, 도커를 위해 이해가 필요한 리눅스등 관련 기술도 익히고, 실제 복잡한 서비스까지 만들어볼 수 있도록 꾸몄습니다.

개발과 데이터를 잘하기 위해 꼭 필요한 컴퓨터공학(CS 지식) 핵심을 짧은 시간에 깔끔하게 정리하는 로드맵의 파트1 강의입니다. 본 강의는 수년간 국내 탑기업 사내 강의로도 사용되는 강의입니다. 실제 현업에서 시스템SW 부터 웹, 앱 개발 및 데이터 과학까지 20년간 경험을 바탕으로, 개발과 데이터를 잘하기 위해 꼭 필요한 핵심을 차근차근 정석대로, 하지만 쉽게 정리한 강의입니다.

현업에서 실제 웹서비스를 개발한 경험을 기반으로, 입문자를 위한 실제 상용화도 가능한 수준의 웹과 앱서비스를 개발하는 것을 목표로 하는 풀스택 시리즈 강의입니다. 이를 위한 첫 출발(part1-1)로 본격적인 개발을 위한 파이썬 중급, flask[플라스크] 로 백엔드 구현 기술과 꼭 필요한 웹기술(HTTP, RestAPI, MVC 패턴 등)을 상세히 설명하는 강의입니다.

중고급 SQL을 익히고, 현업 수준의 실전 데이터 분석 문제 101 가지를 함께 풀며, 탄탄한 SQL 데이터 분석 역량을 다집니다.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

최신 풀스택과 백엔드를 위해 쉽고 성능도 빠른 FastAPI, 쉽게 차근차근 백엔드 개념부터 FastAPI 핵심 문법과 비동기 데이터베이스 활용까지 깔끔한 자료와 프로젝트로 정리할 수 있는 강의입니다.

본 강의는 dart 프로그래밍 기초부터 Flutter 기본 및 중급 기능, 심지어 백엔드인 Firebase를 연동하여, 실제 프로젝트까지! Flutter를 단계별로 익힐 수 있는 완성도 높은 강의입니다.

현업에서 실제 웹서비스를 개발한 경험을 기반으로, 입문자를 위한 실제 상용화도 가능한 수준의 웹과 앱서비스를 개발하는 것을 목표로 하는 풀스택 시리즈 강의입니다. 이를 위한 Part2 강의로 다양한 기술이 존재하는 프런트엔드 기술에서 반응형, 호환성까지 고려한 최신 HTML5, CSS3, 바닐라 자바스크립트 (Javascript) + ES6 를 모두 견고하게 싹 정리하는 강의입니다.

데이터 분석 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 전과정 기본 기술 익히기 강의입니다. 실제 현업에서 데이터 분석 기술을 활용하고 있는 이커머스 기획자 및 개발자로써, 파이썬 데이터 분석 전과정을 쉽게 익히고, 바로 활용할 수 있도록 만들었습니다.

대폭 업그레이드된 컨텐츠, 180도 달라진 강의로 돌아왔습니다.

이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

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.

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.

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.

Open API와 파이썬을 활용하여 업무 효율성을 향상시키는 데 필요한 기술과 노하우를 학습할 수 있습니다.

중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

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.

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.

파이썬 기반의 웹 크롤링 기술을 습득하여, 웹 페이지로부터 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 업무에서 데이터 수집과 분석 능력을 향상시키기 위한 과정입니다.

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

Python, Numpy, Pandas, Plotly, Django, 크롤링의 기초 개념부터 간단한 데이터 분석까지 코딩을 처음 접하는 입문자와 더불어 Python을 다양하게 활용해보고 싶은 분들도 들을 수 있는 강의입니다.

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.

ADsP 요약본 + 기출 풀이. 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

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.