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776 강의

강의

Alteryx에서의 데이터 변환

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 864개

이 실습형 과정에서 Alteryx로 데이터 변환을 익히고, Crosstab·Transpose와 워크플로 최적화까지 마스터하세요.

데이터 조작

2시간

강의

디지털 트랜스포메이션 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 661개

디지털 전환의 세계를 탐구하고, 급변하는 디지털 환경에서 변화를 이끄는 주역이 될 역량을 갖추세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

PySpark로 데이터 정제하기

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 552개

Python에서 Apache Spark로 데이터 정제 방법을 학습하세요.

데이터 준비

4시간

강의

Tableau에서 계산하기

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 770개

이 인터랙티브 코스에서 Tableau 계산에 쓰이는 함수와 적절한 사용 시점을 배웁니다.

데이터 시각화

6시간

강의

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 367개

공통 차트 개요, 대체 시각화, 지각 기반 스타일 개선을 통해 데이터를 효과적으로 전달하는 법을 배웁니다.

데이터 시각화

1시간

강의

Monitoring Machine Learning 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 584개

프로덕션 환경의 머신러닝 모델 모니터링 과제(데이터·컨셉 드리프트)와 모델 성능 저하를 해결하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

2시간

강의

SQL Server에서의 트랜잭션과 오류 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 367개

오류를 포착·처리하고 여러 작업이 동시에 진행될 때를 제어하는 스크립트 작성법을 배웁니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Go-To-Market 전략 수립

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 472개

생성형 AI로 고투마켓 전략 수립: 타깃 산업 선정, 리드 생성, 웹사이트 키워드 최적화.

AI

1시간

강의

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 150개

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

클라우드

30 min

강의

AI-지원 여행 계획

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 577개

WanderBot로 여행 계획을 마스터하세요: 효과적인 프롬프트 작성, 자신감 향상, 다음 여행을 더 간편하게.

AI

1시간

강의

Airflow로 데이터 파이프라인 구축하기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 63개

TaskFlow API, 자산 기반 스케줄링, deferrable sensor로 DAG를 작성하고, 품질 검사를 포함한 엔드투엔드 SQL ETL 파이프라인을 실행합니다.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Alteryx로 데이터 처리하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 719개

Alteryx에서 union, join, parsing을 활용해 데이터를 오케스트레이션하고 성능을 최적화합니다.

데이터 조작

3시간

강의

GCP 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 390개

이 과정으로 Google Cloud Platform(GCP)의 스토리지, 데이터 처리, 비즈니스 현대화를 학습하세요.

클라우드

2시간

강의

Power Apps 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 29개

Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

AI

3시간

강의

PySpark로 하는 Machine Learning

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 794개

Apache Spark로 데이터에서 예측을 수행합니다. 의사결정나무, 로지스틱 회귀, 선형 회귀, 앙상블, 파이프라인을 다룹니다.

머신 러닝

4시간

강의

엔드 유저를 위한 Power BI

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 386개

Power BI Service를 탐색하고 인터페이스를 익혀, 더 나은 의사결정을 내리고 보고서의 효과를 극대화하세요.

보고

1시간

강의

완전 자동화된 MLOps

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 401개

MLOps 아키텍처, CI/CD/CM/CT 기법과 자동화 패턴을 학습하여 시간이 지나도 가치를 제공하는 ML 시스템을 배포합니다.

머신 러닝

4시간

강의

중급 Power Automate

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 42개

트리거, 분기, 승인, 오류 처리, 운영 이관을 활용해 안정적인 Power Automate 클라우드 흐름을 구축하세요.

AI

3시간

강의

R 데이터 가져오기 중급

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 312개

어떤 형식의 데이터든 파싱합니다. 플랫 파일, 통계 소프트웨어, 데이터베이스, 또는 웹에서 직접 가져온 데이터 등.

데이터 준비

3시간

강의

Create Engaging Video with Google Vids

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 419개

Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.

클라우드

30 min

강의

Python으로 배우는 ARIMA 모델

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 460개

Python에서 ARIMA 모델을 학습하고 시계열 분석 전문가로 성장하세요.

머신 러닝

4시간

FAQs

데이터 과학이란 무엇인가요?

데이터 과학은 데이터로부터 정보를 얻는 데 중점을 둔 전문 분야입니다. 프로그래밍 기술, 과학적 방법론, 알고리즘 등을 활용하여 데이터 과학자는 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

데이터 과학을 학습하려면 어떻게 하나요?

Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 과학 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 과학을 배우는 방법은 다양합니다. 학위나 대학 교육과 같은 정규 교육 과정뿐만 아니라 자신만의 속도로 학습할 수 있는 다른 자료들도 많이 있습니다. 온라인 강의와 튜토리얼뿐만 아니라 책, 동영상 등도 있습니다.

데이터 과학에 필요한 기술은 무엇인가요?

수학과 통계학 지식뿐만 아니라 데이터 과학자는 Python, R, SQL과 같은 언어의 프로그래밍 기술이 필요합니다. 또한 데이터 과학과 대용량 데이터세트를 다루는 능력, 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 데이터베이스 관리에 대한 지식이 필요합니다. 머신 러닝과 딥러닝 기술도 유용할 수 있습니다.

데이터 과학은 어디에 활용할 수 있나요?

전문적인 관점에서 거의 모든 산업이 어느 정도 데이터 과학을 활용할 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 과학을 사용해 질병을 발견하고 치료하며, 금융 회사는 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용합니다. 모든 종류의 산업에서 추천 시스템 구축이나 고객 이탈 분석과 같은 마케팅에 데이터 과학을 활용합니다.

데이터 과학은 좋은 커리어인가요?

네, 데이터 과학은 미국과 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 또한 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이기도 합니다. Payscale 데이터에 따르면, 경험 있는 데이터 과학자는 미국에서 평균 $97,609를 벌고 5점 만점에 4점의 만족도를 보입니다.

데이터 과학자가 되기 어려운가요?

여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 과하학 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 과학에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 시간이 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직무를 맡으려면 많은 실무 경험이 필요합니다.

데이터 과학에 코딩이 필요한가요?

네, Python, R, SQL, Java, C/C++와 같은 언어의 코딩 경험이 필요합니다. 하지만 상대적으로 간단한 문법 때문에 Python 프로그래밍 언어가 초보자들 사이에서 선호되는 선택인 경우가 많습니다.

데이터 과학자가 되는 데 얼마나 걸리나요?

사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 과학자 수준에 도달하려면 7~12개월 집중적으로 학습해야 합니다. 하지만 데이터 과학의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 과학자가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터 과학에서는 어떤 주제를 학습할 수 있나요?

데이터 과학의 기초를 마스터한 후에는 머신 러닝, 인공 지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.

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