스탠퍼드 대학교 무료 온라인 강좌

 

스탠퍼드 대학교에서 무료 온라인 강좌를 새롭게 출시했습니다.

 

결제 불필요.

 

2025년에 놓치지 말아야 할 최고의 강좌들을 소개합니다.

 

1. 데이터베이스: SQL 고급 주제

 

학습자는 다음을 수행할 수 있습니다.

 

➜ 데이터베이스 성능 향상을 위한 인덱싱 전략 구현.

➜ 데이터베이스 작업 자동화를 위한 트리거 개발 및 활용.

➜ 사용자 지정 데이터 표현을 위한 뷰 조작.

 

https://edx.org/learn/sql/stanford-university-databases-advanced-topics-in-sql

StanfordOnline: Databases: Advanced Topics in SQL | edX

 

 

2. 경제학 원리

 

학습자는 다음을 수행할 수 있습니다.

 

➜ 소비자 및 기업 행동, 시장 역학을 포함한 미시경제 원리 이해.

➜ 장기 경제 성장 및 단기 경제 변동을 결정하는 모델 탐색.

 

https://edx.org/learn/economics/stanford-university-principles-of-economics

StanfordOnline: Principles of Economics | edX

 

 

3. 과학자와 엔지니어를 위한 양자역학 1

 

학습자는 다음을 수행할 수 있습니다.

 

➜ 양자역학에 대한 개념적 이해

➜ 현대 기술 및 공학에서 양자역학의 역할 이해

 

https://edx.org/learn/quantum-physics-mechanics/stanford-university-quantum-mechanics-for-scientists-and-engineers-1

StanfordOnline: Quantum Mechanics for Scientists and Engineers 1 | edX

 

 

4. 진로 설계

 

학습자는 다음을 수행할 수 있습니다.

 

➜ 효과적인 네트워킹 전략을 개발합니다.

➜ 새로운 관심 분야로 진출합니다.

➜ 진정한 전문가적 네트워크를 구축합니다.

 

https://edx.org/learn/career-development/stanford-university-designing-your-career

StanfordOnline: Designing Your Career | edX

 

 

5. 컴퓨터 과학 101

 

학습자는 다음을 수행할 수 있습니다.

 

➜ 소프트웨어 작동 및 프로그램 실행의 기본 사항을 파악합니다.

➜ 컴퓨터 하드웨어 구성 요소의 작동 방식을 이해합니다.

➜ 컴퓨터 보안의 핵심 개념을 인식합니다.

 

https://edx.org/learn/computer-science/stanford-university-computer-science-101

StanfordOnline: Computer Science 101 | edX

 

 

6. 머신러닝 전문 분야

 

학습자는 다음을 수행할 수 있습니다.

 

➜ NumPy 및 scikit-learn과 같은 Python 라이브러리를 사용하여 머신러닝 모델을 구축합니다.

➜ TensorFlow를 사용하여 다중 클래스 분류를 위한 신경망을 학습합니다.

 

https://coursera.org/specializations/machine-learning-introduction

기계 학습

 

 

7. 인공지능 소개

 

학습자는 다음을 수행할 수 있습니다.

 

➜ AI 기본 사항을 파악합니다.

➜ 문제 해결을 다룹니다.

➜ 머신 러닝을 이해합니다.

➜ NLP 기본 사항을 살펴봅니다.

 

https://udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence--cs271

Introduction to Artificial Intelligence | Udacity

 

 

8. Python 프로그래밍 입문

 

학습자는 다음을 수행할 수 있습니다.

 

➜ 깔끔하고 효율적인 Python 코드를 작성합니다.

➜ 자료 구조를 사용합니다.

➜ 실제 프로그래밍 문제를 해결합니다.

➜ 자신만의 프로젝트를 구축합니다. - 고급 과정을 위한 탄탄한 기반을 다집니다.

 

https://udacity.com/course/introduction-to-python--ud1110

 

 

 

Stanford University just released free online courses.

No payment Required.

Here are best courses you don't want to miss in 2025:

1. Databases: Advanced Topics in SQL

Learners will be able to:
➜ Implement indexing strategies to enhance database performance.​
➜ Develop and utilize triggers to automate database operations.​
➜ Manipulate views for customized data representation.​

https://edx.org/learn/sql/stanford-university-databases-advanced-topics-in-sql
2. Principles of Economics

Learners will be able to:
➜ Grasp microeconomic principles, including consumer and firm behavior, and market dynamics.
➜ Explore models determining long-run economic growth and short-term fluctuations.

https://edx.org/learn/economics/stanford-university-principles-of-economics
3. Quantum Mechanics for Scientists and Engineers 1

Learners will be able to:
➜ A conceptual understanding of quantum mechanics
➜ Understand the role of quantum mechanics in contemporary technology and engineering.​

https://edx.org/learn/quantum-physics-mechanics/stanford-university-quantum-mechanics-for-scientists-and-engineers-1
4. Designing Your Career

Learners will be able to:
➜ Develop effective networking strategies.
➜ Break into new fields of interest.
➜ Build genuine professional connections.

https://edx.org/learn/career-development/stanford-university-designing-your-career

5. Computer Science 101

Learners will be able to:
➜ Grasp the basics of software operation and program execution.​
➜ Understand how computer hardware components function.​
➜ Recognize key concepts in computer security.​

https://edx.org/learn/computer-science/stanford-university-computer-science-101
6. Machine Learning Specialization

Learners will be able to:
➜ Build ML models using Python libraries like NumPy and scikit-learn

➜ Train neural networks with TensorFlow for multi-class classification.​

https://coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
7. Intro to Artificial Intelligence

Learners will be able to:
➜ Grasp AI fundamentals.
➜ Tackle problem-solving.
➜ Understand machine learning.
➜ Explore NLP basics.

https://udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence--cs271
8.  Introduction to Python Programming

Learners will be able to:
➜ Write clean, efficient Python code.
➜ Use data structures.
➜ Tackle real-world programming problems.
➜ Build your own projects.-Have strong foundation for advanced courses.

https://udacity.com/course/introduction-to-python--ud1110