4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy
Udemy의 Alexander Hagmann이 진행하는 Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science는 워크북을 떠나지 않고 Python을 쓰고 싶은 분석가에게 적합한 선택입니다.
- 수준: 기본 Excel 및 Python 코딩 능력 필요
- 시간: 총 7시간 34분
- 비용: $19.99
- 권장 대상: Excel 셀 안에서 pandas와 scikit-learn을 실행하려는 분
이 강좌는 Microsoft의 Python in Excel 기능을 활용해 셀에서 바로 pandas, seaborn, scikit-learn 코드를 작성합니다. 영화 수익, 다우존스 주가, 올림픽 메달 테이블 등 프로젝트 전반에 걸쳐 진행됩니다. Udemy 페이지에는 261개 평점 기준 5점 만점에 4.2점으로 표시되어 있으며, 2026년 11월 12일 확인 당시 미국 가격은 $19.99였습니다.
단, 요구 사항에 주의해야 합니다. Microsoft 365 구독이 있는 Windows 데스크톱(맥·리눅스 불가)이 필요하고, 시작 전에 기본 Python 실력도 요구됩니다. 완전 초보 Excel 사용자는 우선 Introduction to Python을 수강하는 편이 좋습니다.
추천 조합: DataCamp의 Introduction to Python으로 시작하세요. Associate Data Scientist in Python 트랙의 첫 강좌입니다. 조회 작업이 업무 대부분이라면 Pandas Joins for Spreadsheet Users를 추가하세요.
최고의 pandas, NumPy, scikit-learn 강좌
pandas로 데이터 정제·변형, NumPy로 그 기반인 배열 이해, 그리고 scikit-learn으로 모델링이라는 실제 사용 순서대로 배우는 것이 가장 좋습니다. 하나의 트랙이 대부분을 포괄하고, 3개의 단일 강좌가 각 라이브러리를 각각 다룹니다.
1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp
DataCamp의 Associate Data Scientist in Python 트랙은 첫 DataFrame부터 첫 머신러닝 모델까지 이어지는 단일 경로로 최적입니다.
- 수준: 23 courses
- 시간: 90 hrs
- 비용: Premium 포함
- 권장 대상: 하나의 계획으로 pandas와 scikit-learn을 배우고 싶은 분
이 트랙은 Data Manipulation with pandas, Joining Data with pandas, 통계, Matplotlib 및 seaborn, 그리고 Supervised Learning with scikit-learn과 Unsupervised Learning in Python을 순서대로 엮습니다. 또한 DataCamp의 Data Scientist Certification Associate 레벨 대비에 도움이 됩니다.
2. Data Manipulation with pandas - DataCamp
DataCamp의 Data Manipulation with pandas는 Python을 조금 아는 분석가에게 가장 좋은 단일 pandas 강좌입니다.
- 수준: Beginner
- 시간: 4 hrs
- 비용: 첫 레슨 무료, 이후 Premium 포함
- 권장 대상: 필터, 정렬, 피벗 테이블을 대체하는 pandas 스킬
데이터를 불러오고 정제하며, 요약 통계를 계산하고, 빠른 차트를 그립니다. 이는 대부분의 분석가가 매주 Excel에서 하는 작업을 포괄합니다. Data Manipulation with pandas는 DataCamp의 AI 튜터와 함께 수강할 수도 있으며, 역할·숙련도·목표에 맞춰 개인화된 레슨을 제공합니다.
3. Introduction to NumPy - DataCamp
DataCamp의 Introduction to NumPy는 pandas와 scikit-learn이 구동되는 배열을 이해하기에 가장 좋은 강좌입니다.
- 수준: Beginner
- 시간: 4 hrs
- 비용: 첫 레슨 무료, 이후 Premium 포함
- 권장 대상: 배열과 벡터화 연산
뉴욕시 가로수 센서스 데이터를 사용해 배열을 생성, 정렬, 필터링, 갱신합니다. 이는 큰 워크시트를 열별로 다루는 감각과 가깝습니다. 대부분의 Excel 분석가는 pandas 코스 수강 후, 코드에 배열 개념이 등장하기 시작할 때 수강합니다.
4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp
DataCamp의 Supervised Learning with scikit-learn은 리포트에 그치지 않고 예측을 원하는 분석가를 위한 최고의 첫 scikit-learn 강좌입니다.
- 수준: Intermediate
- 시간: 4 hrs
- 비용: 첫 레슨 무료, 이후 Premium 포함
- 권장 대상: 첫 분류·회귀 모델
실제 데이터셋을 활용하며, 강사는 Wayflyer의 시니어 데이터 애널리스트 George Boorman으로, 예제가 연구 문제보다 비즈니스 질문에 가깝습니다. pandas가 익숙해졌을 때 수강하세요.
타깃 열 없이 고객이나 제품을 군집화하고 싶다면, Unsupervised Learning in Python에서 scikit-learn과 SciPy를 이용한 군집화와 차원 축소를 다룹니다.
추천 조합: 하나의 계획을 원한다면 DataCamp의 Associate Data Scientist in Python을 수강하세요. 골라 듣는다면 Data Manipulation with pandas 후 Supervised Learning with scikit-learn이 작동하는 모델로 가는 최단 경로입니다.
인증 포함 최고의 Python 데이터 사이언스 강좌
인증 포함 최적의 Python 데이터 사이언스 강좌는 DataCamp의 역할 기반 시험을 원하느냐, 제공기관 브랜드 인증서를 원하느냐에 따라 달라집니다. DataCamp 트랙은 제한시간·실기 시험을 준비하고, IBM과 Google은 Coursera를 통해 프로페셔널 자격을 발급합니다.
1. Data Analyst in Python - DataCamp
DataCamp의 Data Analyst in Python 트랙은 Excel 분석가가 ‘분석가’로 남되 Python을 추가하려는 경우 최적의 자격 경로입니다.
- 수준: 9 courses
- 시간: 36 hrs
- 비용: Premium 포함
- 권장 대상: Python 자격을 원하는 분석가
해당 트랙은 DataCamp의 Data Analyst Certification을 준비합니다. 제한시간 시험 DA101(2시간), DA201(1시간)과 30일 내 완료하는 실기 시험 DA601P로 구성됩니다. 인증은 Premium에 포함되어 있으며 유효 기간은 2년입니다.
더 작은 첫 자격을 원한다면, Python Data Fundamentals가 Python Data Associate 인증(제한시간 시험 PY101, 실기 시험 PY501P)을 준비합니다.
2. Data Scientist in Python - DataCamp
DataCamp의 Data Scientist in Python 트랙은 pandas와 scikit-learn이 더 이상 낯설지 않을 때의 최적 자격 경로입니다.
- 수준: 9 courses
- 시간: 26 hrs
- 비용: Premium 포함
- 권장 대상: 데이터 사이언티스트 역할을 노리는 분석가
DataCamp의 Data Scientist Certification(DS101, DS201 및 실기 DS601P) 대비를 지원하며, 분석가 채용 공고에서 드문 요구 사항인 SQL, Git, Python 패키지, 머신러닝 전처리 등을 추가로 다룹니다. 라이브러리가 아직 낯설다면 먼저 Associate Data Scientist in Python 트랙을 권장합니다.
3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM
Coursera의 IBM Data Science Professional Certificate는 3대 라이브러리를 모두 다루는 잘 알려진 초급자 자격입니다.
- 수준: 초급, 사전 경험 불필요
- 시간: 주 10시간 기준 4개월
- 비용: Coursera Plus 포함
- 권장 대상: 12개 강좌 시리즈의 브랜드 인증서
Coursera 페이지에는 12개 강좌에서 pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn, SciPy 등을 다룬다고 명시되어 있으며, 사전 경험이 필요 없습니다. 단일 트랙보다 커밋이 크며, 페이지 기준 주 10시간으로 4개월이 소요됩니다.
4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google
Coursera의 Google Advanced Data Analytics Professional Certificate는 이미 Google의 초급 자격을 보유한 분석가에게 좋은 선택이 될 수 있습니다.
- 수준: 고급, 경험 권장
- 시간: 주 10시간 기준 6개월
- 비용: Coursera Plus 포함
- 권장 대상: 회귀와 머신러닝으로 확장하려는 분석가
Coursera 페이지에 따르면 Google Data Analytics Certificate 수료자를 대상으로 설계되었으며, 통계 분석, Python, 회귀 모델, 머신러닝을 7개 강좌로 다룹니다. 해당 배경이 없는 Excel 사용자는 시작이 가파르게 느껴질 수 있으며, DataCamp에 비해 상호작용성도 낮습니다.
추천 조합: Excel 분석가가 Python으로 전환할 때 가장 직접적인 자격은 DataCamp의 Data Analyst in Python입니다. 브랜드 이름이 시험 기반 역량 증명보다 더 중요하다면 IBM의 Data Science Professional Certificate를 선택하세요.
무료로 배울 수 있는 최고의 pandas, NumPy, scikit-learn 강좌
최고의 무료 pandas 강좌는 Kaggle Learn의 Pandas이며, 다음 단계로는 Kaggle의 Intro to Machine Learning이 가장 좋습니다. DataCamp의 Python 입문 강좌들은 첫 레슨이 무료로 제공되어, 형식이 맞는지 확인하기에 충분합니다.
1. Pandas - Kaggle Learn
Kaggle Learn의 Pandas 코스는 브라우저에서 pandas를 연습하기 위한 최고의 무료 방법입니다.
- 수준: 기본 Python 지식 가정
- 시간: 4시간
- 비용: Kaggle Learn 코스 전부와 동일하게 무료
- 권장 대상: 인증서가 제공되는 무료 pandas 실습
6개 레슨은 짧은 튜토리얼과 실습 노트북으로 구성되며, 데이터 읽기·쓰기부터 그룹화, 정렬, 테이블 결합까지 다룹니다. 사전 과정으로 Kaggle의 Python 코스를 가정하며, Excel 습관을 번역해 주지는 않습니다.
2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn
Kaggle Learn의 Intro to Machine Learning은 모델 구축과 검증을 무료로 처음 맛보기 좋은 코스입니다.
- 수준: Intermediate
- 시간: 3시간
- 비용: Kaggle Learn 코스 전부와 동일하게 무료
- 권장 대상: pandas 이후 무료로 경험하는 첫 모델
7개 레슨은 모델의 작동 원리에서 시작해 모델 검증, 과소적합·과적합, 랜덤 포레스트까지 다룹니다. 짧은 과정이므로 scikit-learn의 완전한 기초보다는 ‘첫 모델’을 기대하세요.
3. Introduction to Python 및 Python for Spreadsheet Users, 1강 - DataCamp
DataCamp의 Introduction to Python과 Python for Spreadsheet Users의 첫 레슨은 구독 없이 무료입니다.
- 수준: Beginner
- 시간: 무료 레슨당 약 1시간
- 비용: 무료
- 권장 대상: 대화형 학습이 본인에게 맞는지 시험해 보기
무료 첫 레슨은 전체 강좌는 아니지만, Python 첫 줄을 써 보고 대화형 형식이 맞는지 판단하기엔 충분합니다. DataCamp의 무료 튜토리얼도 참고하세요. Python in Excel 튜토리얼부터 위에서 링크한 pandas 가이드까지 제공됩니다.
추천 조합: 최고의 무료 옵션은 Kaggle Learn의 Pandas 코스이며, 이어서 Intro to Machine Learning이 좋습니다. 스프레드시트 습관에 맞춘 코스를 체험하려면 Introduction to Python과 Python for Spreadsheet Users의 무료 첫 레슨을 활용하세요.
이 강좌들을 선정한 기준
이 목록은 라이브러리를 추가하려는 프로그래머가 아니라, Excel에서 Python으로 이동하는 분석가를 위해 구성했습니다.
- 위 표시된 날짜에 모든 평점, 리뷰 수, 학습자 수를 실제로 확인했습니다.
- 리뷰 200개 미만인 강좌에는 평점을 표시하지 않고 “New”로 표기했습니다.
- 트랙 평점은 트랙 내 강좌들의 리뷰 가중 평균으로 계산했으며, 트랙 페이지 자체 평점을 사용하지 않았습니다.
- 최근 18개월 내 업데이트된 콘텐츠를 우선했습니다.
- 각 목표에 대한 관련성을 1순위로, 그다음 최신성을 기준으로 정렬했으며, 평점이나 인기순이 아닙니다.
- 다른 제공사 강좌가 더 나은 선택인 경우에는 포함하고 그렇게 명시했습니다.
- 일반 프로그래밍 강좌보다 스프레드시트 작업(피벗 테이블, 조회, Excel 파일)에서 출발하는 강좌를 선호했습니다.
마무리
코드 경험 없이 Excel에서 출발한다면, DataCamp의 Introduction to Python으로 시작해 Associate Data Scientist in Python 트랙으로 이어가세요. 트랙이 해당 강좌로 시작하므로, 함께 하면 전체 여정을 아우릅니다. Python 기초, 이어서 하나의 계획 안에서 pandas와 scikit-learn 모델, 그리고 곁들여 배우는 Introduction to NumPy까지. 스프레드시트 비교가 도움이 된다면 Python for Spreadsheet Users를 그 전에 또는 병행해서 수강하세요.
자격이 필요한 분석가는 Data Analyst in Python을 추천하고, 예산이 전혀 없다면 Kaggle Learn의 무료 Pandas 코스로 시작하세요. 어디서 시작하든, 업무에서 실제 사용하는 워크북 하나를 골라 진행하면서 pandas로 재현해 보세요. 어떤 강좌보다 더 많은 것을 배울 수 있습니다.
FAQs
Excel에서 넘어오는 분석가에게 pandas, NumPy, scikit-learn을 배우기 가장 좋은 강좌는 무엇인가요?
Excel 분석가에게 가장 좋은 경로는 DataCamp의 Associate Data Scientist in Python 트랙이며, 첫 강좌인 Introduction to Python부터 시작합니다. 이 트랙은 하나의 계획에서 pandas와 scikit-learn을 다루고, Introduction to NumPy가 그 기반인 배열을 설명합니다. 무료 옵션이 가장 중요하다면 Kaggle Learn의 Pandas와 Intro to Machine Learning이 최선의 무상 대안입니다.
Python을 모른 채로 pandas를 배울 수 있나요?
약간의 Python은 필요하지만 많지는 않습니다. DataCamp의 Introduction to Python이 기초를 다루며, Python for Spreadsheet Users는 익숙한 스프레드시트 작업을 통해 Python을 소개하는 대안입니다. 기초에 익숙해지면 Data Manipulation with pandas가 자연스러운 다음 강좌입니다.
NumPy를 pandas보다 먼저 배워야 하나요?
대부분의 Excel 분석가는 pandas부터 시작하는 것이 좋습니다. 워크시트, 필터, 피벗 테이블과 바로 연결되기 때문입니다. 이후 DataCamp의 Introduction to NumPy로 NumPy를 배우며, pandas와 scikit-learn이 기반하는 배열을 생성·정렬·필터링·갱신하는 법을 익히세요. scikit-learn은 pandas로 데이터 정리가 일상이 된 뒤에 배우는 것이 좋습니다.
pandas, NumPy, scikit-learn을 위한 무료 강좌가 있나요?
예. Kaggle Learn의 Pandas와 Intro to Machine Learning은 무료이며, 브라우저 기반이고 수료 시 인증서가 제공됩니다. DataCamp의 Introduction to Python과 Python for Spreadsheet Users는 각각 첫 레슨이 무료이며, DataCamp의 pandas 및 Python in Excel 튜토리얼은 무료로 읽을 수 있습니다.
어떤 Python 데이터 사이언스 강좌가 인증서를 제공하나요?
DataCamp의 Data Analyst in Python 트랙은 Data Analyst Certification 대비에, Data Scientist in Python 트랙은 Data Scientist Certification의 Data Scientist 레벨 대비에 적합합니다. 두 인증은 Premium에 포함되어 있으며 유효 기간은 2년입니다. Coursera에서는 IBM의 Data Science Professional Certificate와 Google의 Advanced Data Analytics Professional Certificate가 가장 잘 알려진 대안입니다.
Excel 사용자가 pandas, NumPy, scikit-learn을 배우는 데 얼마나 걸리나요?
DataCamp의 pandas, NumPy, scikit-learn 단일 강좌는 각각 약 4시간이므로, 각 라이브러리의 핵심은 몇 주간의 저녁 시간으로 습득할 수 있습니다. 전체 Associate Data Scientist in Python 트랙은 23개 강좌에 90시간이 걸립니다. 업무에서 사용하는 실제 워크북으로 연습하면 유창해지는 시간은 더 짧아집니다.
이 강좌들을 수강하려면 DataCamp 비용은 얼마나 드나요?
이 목록의 DataCamp 강좌와 트랙은 Premium 요금제에 포함되어 있으며, 미국 기준 연간 결제 시 월 $30.84입니다. 프로모션으로 더 낮아지는 경우가 많습니다. 또한 여기에 포함된 모든 강좌는 첫 레슨이 무료이므로, 결제 전에 형식을 시험해 볼 수 있습니다.
Tom은 DataCamp의 데이터 사이언스 에디터입니다. 그는 AI 튜토리얼을 집필·편집하고, 새로운 LLM 출시 버전을 비교하며, AI 기반 워크플로를 구축합니다. 이전에는 도이치 텔레콤에서 데이터 사이언티스트로 근무했습니다. 업무 외에는 머신러닝으로 축구 경기를 예측합니다.
Excel 분석가가 pandas, NumPy, scikit-learn을 배우기에 가장 좋은 과정은 DataCamp의 Associate Data Scientist in Python 트랙이며, Introduction to Python 강좌로 시작합니다. 이 트랙은 첫 번째 DataFrame부터 pandas와 scikit-learn을 거쳐 첫 예측 모델까지 다루며, 별도의 Introduction to NumPy 강좌가 그 기반인 배열을 설명합니다.
Excel 사용자는 출발점이 갈립니다. 아예 코드를 써 본 적이 없는 분도 있고, 지금 쓰는 워크북 안에서 Python을 쓰고 싶은 분도 있습니다. 이 목록은 그 흐름을 따라 Excel→Python 코스에서 3대 라이브러리, 인증, 무료 옵션까지 정리했습니다. 미리 감을 잡고 싶다면, 무료 pandas 입문 튜토리얼에서 DataFrame이 어떤 모습인지 확인해 보세요.
강좌 평점, 리뷰 수, 학습자 수는 마지막 확인일 기준입니다.
Excel 사용자를 위한 최고의 Python 데이터 사이언스 강좌 비교 표
아래 표는 이 목록에 포함된 모든 DataCamp 강좌와 트랙을 평점, 학습자 수, 소요 시간, 수준별로 비교합니다.
어떤 Python 데이터 사이언스 강좌를 들어야 할까요?
Excel 사용자를 위한 최고의 Python 강좌
Excel 사용자를 위한 최고의 Python 강좌는 첫 1시간 안에 데이터 작업용 Python을 직접 쓰게 하고, 이미 사용하는 수식, 피벗 테이블, 조회 작업과 연결해 주는 코스입니다. 아래 강좌들은 워크북에서 Python 코드로의 첫걸음을 다룹니다.
1. Introduction to Python - DataCamp
DataCamp의 Introduction to Python은 Excel에서 넘어오는 분석가에게 최고의 첫 Python 강좌입니다.
Python 인터페이스와 데이터 분석가가 의존하는 패키지를 소개하며, Associate Data Scientist in Python 트랙의 첫 강좌이기도 해 이후를 이어 가도 배움이 낭비되지 않습니다. 스프레드시트에 맞춘 구성이 아니어서, 언어 자체를 그대로 배우고 싶은 분석가에게 잘 맞습니다.
2. Python for Spreadsheet Users - DataCamp
DataCamp의 Python for Spreadsheet Users는 모든 Python 개념을 스프레드시트 작업과 연결해 배우고 싶은 완전 초보자에게 최고의 대안입니다.
일반적인 스프레드시트 함수 지식을 활용해 Python을 소개하며, 초기 실습에서 pandas의
read_excel()함수로 Excel 파일을 불러옵니다. 한 개의 전체 장인 "Pivoting in Python"은 DataFrame 메서드로 피벗 테이블을 재현하는데, 이때 대부분의 Excel 사용자가 pandas를 배워야 하는 이유를 체감합니다. 스프레드시트와의 비교가 도움이 된다면 Introduction to Python 전에 혹은 함께 수강하세요.3. Pandas Joins for Spreadsheet Users - DataCamp
DataCamp의 Pandas Joins for Spreadsheet Users는 VLOOKUP 또는 XLOOKUP으로 표를 맞대는 일이 일상인 분석가에게 가장 적합한 강좌입니다.
pandas로 표 형식 데이터셋을 조인하는 법을 배우며, Excel 사용자가 가장 크게 느끼는 장점을 제시합니다. 즉, pandas는 스프레드시트의 크기 제한을 훌쩍 넘는 수백만 행을 처리합니다. 리뷰가 200개 미만이라 아직 평점은 표시되지 않습니다.
스프레드시트 비교 없이 같은 기술을 원한다면, Joining Data with pandas에서 병합, 연결(concatenation), 필터링 조인을 더 깊이 다룹니다.