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776 강의

강의

Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 500개

Seaborn의 고급 시각화 도구로 아름답고 유익한 시각화를 손쉽게 만들세요.

데이터 시각화

4시간

강의

AWS에서 애플리케이션 개발하기

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 40개

AWS에서 API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, Kinesis로 클라우드 앱 구축하기 DVA-C02 시험을 위한 서버리스 및 이벤트 기반 패턴을 마스터하세요.

클라우드

3시간

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Python으로 시작하는 AWS Boto

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 248개

AWS Boto를 배우고 클라우드 기술을 활용해 데이터 워크플로를 최적화하세요.

클라우드

4시간

강의

R로 Shiny 웹 애플리케이션 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 232개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

Java에서 데이터 가져오기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 139개

Tablesaw 라이브러리를 사용하여 Java에서 데이터를 가져오고, 조작하고, 변환하는 방법을 배워보세요. CSV 파일, 표 구조 및 복잡한 JSON 형식을 처리합니다.

소프트웨어 개발

3시간

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Snowflake에서 시작하는 생성형 AI

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 393개

Snowflake Cortex의 내장형 LLM 기능을 활용하여 텍스트 분석, 생성 및 다단계 워크플로를 위한 AI 애플리케이션 구축 방법을 배우세요.

AI

2시간

강의

R로 시작하는 Bioconductor

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 138개

바이러스·곰팡이·인간·식물 데이터로 핵심 Bioconductor 패키지를 활용해 생물정보학 분석을 학습하세요!

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 배우는 Optimization 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 232개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 배우는 MongoDB 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 413개

MongoDB를 활용하여 유연하게 구조화된 데이터를 조작하고 분석하는 방법을 배우세요.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

Sigma 계산 활용

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 244개

데이터를 탐색하고, 로직을 자동화하며, 실무 비즈니스 예제로 추세를 파악하는 동적 Sigma 계산을 구축하세요.

데이터 조작

2시간

강의

Cleaning Data in Java

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 135개

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

데이터 가져오기 및 정리

4시간

강의

Snowflake CoCo Essentials

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 21개

Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.

AI

2시간

강의

Azure 솔루션 모니터링 및 문제 해결

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 147개

Azure Monitor, Application Insights, Log Analytics로 Azure 애플리케이션을 모니터링, 진단, 최적화하는 방법을 학습합니다.

클라우드

3시간

강의

Sigma에서 AI 앱 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 224개

코딩 없이 Sigma에서 사용자 입력, 액션, 세련된 인터페이스로 인터랙티브 AI 앱을 만드세요.

보고

2시간

강의

Power BI로 하는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 310개

Power BI로 시계열 분석을 배우세요. 실제 데이터셋으로 기간별 데이터 분석을 연습하고, 핵심 기법을 실습합니다.

데이터 시각화

5시간

강의

PySpark 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 653개

PySpark 패키지를 사용하여 Spark에서 분산 데이터 관리 및 머신 러닝을 구현하는 방법을 배우세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Sigma 데이터 모델링

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 167개

같은 조인과 계산을 반복하지 말고, Sigma 데이터 모델로 잘 관리되고 확장 가능한 분석에 뛰어드세요.

보고

2시간

강의

Google: Agent Fundamentals

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 146개

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

클라우드

1시간

강의

Claude를 활용한 리드 검증 및 스코어링

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 40개

유입 리드를 보며 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? Claude Cowork로 리드 점수를 매기고 우선순위가 높은 양질의 후보 목록을 만드세요.

AI

15 min

강의

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 289개

통계적 추론에서 두 가지 핵심 작업인 매개변수 추정과 가설 검정을 수행하는 방법을 익힌다.

확률 및 통계

4시간

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사례 연구: Tableau로 채용 시장 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 633개

이 사례 연구에서 시각화 기법으로 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어에게 가장 수요가 높은 기술을 파악합니다.

데이터 시각화

3시간

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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