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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.

디지털마케팅 기초/입문 강의입니다. 데이터를 기반으로 디지털마케팅을 설계하는 방법과 다양한 실무 사례를 다룹니다. 14년 동안 디지털마케팅 에이전시부터 대기업 인하우스마케터까지 다양한 분야의 마케팅을 경험했던 이야기, 알려주고 싶은 내용을 담았습니다. 디지털마케팅 전반을 이해하고 싶으신 분들에게 추천합니다.

데이터로 세상을 읽는 법: 당신만의 데이터 과학을 탐험하세요! 현대 데이터 과학의 핵심을 이루는 도구와 기술을 깊이 있고 실용적으로 탐구합니다. 특히, 데이터 과학의 필수 요소인 Anaconda, Numpy, Pandas, 그리고 Scikit-learn을 사용하여 데이터를 분석하고 알고리즘을 구현하는 방법을 배웁니다.

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Pandas로 데이터 분석, 전처리, 머신러닝, 딥러닝에 활용하다 보면 늘 사용하는 기능 위주로 사용하게 됩니다. 이런 핵심적인 내용만을 모아 정리해 놓은 Pandas Cheat Sheet가 있습니다. 두꺼운 책으로 Pandas를 배우다 지치신 분들께 단 두 장의 문서로 Python Pandas를 알려드립니다. Pandas 공식 튜토리얼에서 제공하는 cheat sheet로 Pandas의 핵심 기능을 익혀봅니다.

다양한 실전 데이터 분석 사례를 SQL을 통해 구현해 나가면서 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상 시킬 수 있습니다.

데이터에 관심있는 개인이나 리더를 대상으로 데이터 팀이 하는 일을 소개하고 조직의 데이터 활용 능력을 나타내는 데이터 문해력이 어떤 것인지 소개합니다.

파이썬(Python)을 활용해 실전 투자에 도움이 될만한 도구를 만들고 싶으신가요? 이 강의에서는 파이썬 중급자를 대상으로 금융데이터 분석을 위한 인터랙티브 웹 대시보드를 만들어 보며, 심도있는 계량화 작업을 위한 페어 트레이딩 전략에 대해 학습해 봅니다. 여러분들만의 유용한 분석도구를 만들어 금융데이터를 더욱 강력하게 분석하고, 현명한 투자 결정을 내리는데 도움이 되기를 바라겠습니다.

구글 애널리틱스 입문자를 위한 구체적이고 실용적인 강의입니다. 단편적인 기능보다 시나리오를 기반으로 한 분석을 진행하면서 GA4를 활용한 실질적인 분석 과정을 학습할 수 있습니다. GA4 최신 수정사항에 맞춰서 계속 업데이트 중입니다!

기초만으론 부족한 실전 투자, 10년 차 퀀트의 머신러닝 노하우로 수익 모델을 직접 구축해 보세요.

GCP에서 제공하는 정형화(Structured), 비정형화(Unstructured) 데이터 둘 다 편리하게 다룰 수 있고 자유로운 테이블 포맷을 허용하는 컬럼 지향 스토리지(Columnar Storage), 만능형 데이터베이스 BigQuery를 함께 배워봐요.

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SQL의 핵심 요소에 대한 상세한 강의와 실습을 통해, 여러분이 SQL 분석 전문가로 성장할 수 있도록 흔들리지 않는 뼈대를 만들어 드리겠습니다.

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.

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.

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