【概念から実習まで】おすすめシステム入門編

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인프런 누적 수강생 10,000명 이상, 풍부한 온/오프라인 강의 경험을 가진 데이터리안의 파이썬 기초 강의. 비전공자 분들도 쉽게 학습하실 수 있도록 프로그램 설치 등 군더더기를 과감하게 생략하고 파이썬의 핵심만 가르칩니다. 데이터 분석을 목적으로 파이썬 학습을 하시는 분들에게 최적의 강의입니다.

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.

바깥에서 보는 업무와 실제로 하는 업무가 데이터 분석가만큼 다른 직군이 있을까요? 데이터 분석가가 무슨 일을 하는지, 그리고 어떤 일들을 해야하는지 궁금하신 분들을 위해 3월 세미나를 준비했습니다.

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

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

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

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!

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

오프라인 광고에서는 어떻게 성과를 측정할 수 있을까요? 엘리베이터TV 광고의 성과 측정 방법부터, 온/오프라인 마케팅에서 확인하는 데이터의 공통점과 차이점까지! 이번 10월 세미나에서 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.

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

오렌지로 분석 모델 구축부터 적용까지! 쉽고 빠르게 배우세요! 코딩 없이 데이터 사이언스의 핵심 기술을 마스터할 수 있습니다!

본 강의는 파이썬에 대한 기초 문법을 배우신 분들을 대상으로 하며 텍스트 데이터 분석에 사용되는 핵심적인 스킬을 배우게 됩니다. 텍스트 분석에 관심이 있으신 분들이 본 강의를 통해 보다 많은 아이디어를 얻고 두고두고 사용하시길 바랍니다.

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

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.

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

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.

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 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.

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!

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