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727 강의

강의

Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 427개

Seaborn의 고급 시각화 도구로 아름답고 유익한 시각화를 손쉽게 만들세요.

데이터 시각화

4시간

강의

Polars 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 391개

빠른 데이터 조작용 Python 라이브러리 Polars로 데이터를 효율적으로 변환·정제·분석하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

3시간

강의

Monitoring Machine Learning 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 455개

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

머신 러닝

2시간

강의

Snowflake의 데이터 타입과 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 477개

스노우플레이크 데이터 유형과 함수를 학습하여 텍스트, 숫자, 날짜를 조작하고 사용자 정의 함수와 피벗 테이블을 구축하세요.

데이터 조작

3시간

강의

엔드 유저를 위한 Power BI

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 306개

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

보고

1시간

강의

R에서 Generalized Linear Models

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 190개

Generalized Linear Model 코스로 회귀 도구를 확장해 logistic 및 Poisson 회귀를 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Unsupervised Learning in R

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 100개

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

머신 러닝

4시간

강의

개발자를 위한 고급 AI 코딩 활용

  • 고급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 59개

AI를 시니어 엔지니어링 파트너로 활용해 코드 분석, 성능 최적화, 보안, 소프트웨어 아키텍처 결정을 배우세요.

AI

1시간 30 min

강의

Hugging Face smolagents로 AI 에이전트 만들기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 234개

파이썬을 사용하여 추론하고, 행동하며, 실제 세계의 과제를 해결하는 지능형 에이전트를 구축하는 방법을 배워보세요.

AI

3시간

강의

R로 배우는 실험 설계

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 324개

이 과정에서는 모든 데이터 분석에 필수적인 기본 실험 설계를 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 79개

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

클라우드

1시간

강의

R로 Shiny 웹 애플리케이션 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 214개

Shiny는 R에서 바로 대화형 웹 앱을 쉽게 구축하는 R 패키지로, 팀이 데이터를 대시보드나 시각화로 탐색할 수 있게 합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Optimizing Code in Java

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 190개

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

소프트웨어 개발

3시간

강의

금융 전문가를 위한 수학

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 291개

실무 Excel 연습과 실제 사례로 핵심 금융 수학 역량을 학습하세요.

응용 금융

3시간

강의

Python으로 배우는 확률 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 201개

확률 변수, 평균과 분산, 확률 분포, 조건부 확률 등 확률의 기본 개념을 배웁니다.

확률 및 통계

5시간

강의

R로 배우는 확률 기초

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 444개

이 과정에서는 확률변수, 분포, 조건부 확률의 개념을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Tableau에서 배우는 통계 기법

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 634개

Tableau의 내장 통계 기능으로 보고 역량을 한 단계 높이십시오.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 시작하는 TensorFlow

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 53개

신경망의 기초를 배우고 TensorFlow로 딥러닝 모델을 구축하는 방법을 익히세요.

머신 러닝

4시간

강의

Google Sheets로 하는 금융 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 123개

Google 스프레드시트를 사용하여 금융 상품의 성과를 추적하는 그래픽 대시보드를 구축하는 방법을 알아보세요.

응용 금융

4시간

강의

디지털 트랜스포메이션 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 541개

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

데이터 리터러시

1시간

강의

Python으로 배우는 Optimization 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 184개

Python의 SciPy와 PuLP로 실무 최적화를 학습합니다. 기초부터 제약 포함 복잡한 최적화까지 폭넓게 다룹니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 시작하는 텍스트 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 62개

R에서 tidy 프레임워크를 사용하여 텍스트 데이터를 분석합니다.

데이터 조작

4시간

강의

R로 하는 Supervised Learning: 회귀

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 98개

이 강의에서는 선형 회귀, Generalized Additive Models, Random Forests, XGBoost로 미래 사건을 예측하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

R 데이터 가져오기 중급

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 268개

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

데이터 준비

3시간

강의

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 335개

의미 있는 위험·성과 지표 계산법과 원하는 위험–수익 균형에 맞춘 최적 포트폴리오 구성 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

FAQs

데이터 사이언스란 무엇인가요?

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

데이터 사이언스를 어떻게 배울 수 있나요?

Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 사이언스 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 사이언스를 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 사이언스에 필요한 기술은 무엇인가요?

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

데이터 사이언스를 무엇에 활용할 수 있나요?

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

데이터 사이언스는 좋은 직업인가요?

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

데이터 사이언티스트가 되기 어려운가요?

여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 사이언스 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 사이언스에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 인내가 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직책을 확보하려면 많은 실무 경험이 필요합니다.

데이터 사이언스에 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 사이언티스트가 되는 데 얼마나 걸리나요?

사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 사이언티스트 수준에 도달하려면 7~12개월의 집중적인 학습이 필요합니다. 하지만 데이터 사이언스의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 사이언티스트가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터 사이언스 내에서 어떤 주제를 공부할 수 있나요?

데이터 사이언스의 기초를 마스터한 후에는 머신러닝, 인공지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.

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