데이터 분석

데이터 분석 강좌는 대규모 데이터세트를 관리하고 분석하는 방법을 다룹니다. 데이터 마이닝, 빅 데이터 애플리케이션, 데이터 제품 개발을 공부하여 데이터 과학자로서의 경력을 쌓으실 수 있습니다.

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What is Data Science?

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IBM
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 40923 리뷰
Excel Skills for Business: Essentials

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Macquarie University
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 28518 리뷰
Python Data Structures

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University of Michigan
강좌
5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 77465 리뷰
Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 12756 리뷰
Marketing Analytics

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University of Virginia
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 5162 리뷰
Tools for Data Science

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IBM
강좌
5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 19678 리뷰
Python for Data Science and AI

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IBM
강좌
5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 19067 리뷰
Structuring Machine Learning Projects

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DeepLearning.AI
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 44259 리뷰
Customer Analytics

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University of Pennsylvania
강좌
Introduction to Data Analytics

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IBM
강좌
5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 168 리뷰
Fundamentals of Quantitative Modeling

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University of Pennsylvania
강좌
5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 6595 리뷰
Introduction to Data Science in Python

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University of Michigan
강좌
5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 22540 리뷰
SQL for Data Science

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University of California, Davis
강좌
5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 7575 리뷰
The Data Scientist’s Toolbox

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Johns Hopkins University
강좌
5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 29472 리뷰
Data Science Math Skills

Data Science Math Skills

Duke University
강좌
5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 8102 리뷰
Forensic Accounting and Fraud Examination

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West Virginia University
강좌
5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 3005 리뷰

데이터 분석에 대한 자주 묻는 질문