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776 강의

강의

R로 배우는 시계열 예측

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 56개

R로 시계열 예측을 학습합니다. ARIMA와 지수평활 등 기법으로 미래를 예측하는 방법을 익히세요.

확률 및 통계

5시간

강의

Tableau로 하는 마케팅 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 101개

Tableau로 마케팅 분석을 마스터하세요. 성과를 분석하고, 지표를 벤치마크하며, 채널 전반의 전략을 최적화합니다.

데이터 준비

6시간

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스킨케어 제품 추천하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 338개

맞춤형 결과를 위해 프롬프트 역량을 활용해, 고객에게 최적의 스킨케어 제품을 매칭하는 챗봇을 테스트하세요.

AI

1시간

강의

AWS 배포 자동화

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 28개

AWS CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy로 CI/CD 파이프라인 구축 방법 습득 자동화된 blue/green 및 canary 배포, CloudFormation으로 인프라 정의

클라우드

3시간

강의

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 38개

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

R로 시계열 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 309개

R에서 시계열 데이터 처리 마스터: zoo, lubridate, xts로 가져오기, 요약, 서브셋팅을 익히세요.

데이터 조작

4시간

강의

Python으로 배우는 이상치 탐지

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 189개

이 4시간 코스에서 데이터 분석의 이상치를 탐지하고 Python 통계 도구를 확장하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

DataLab 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 124개

AI 기반 데이터 분석·탐색용 노트북인 DataLab의 기본 사용법을 학습하세요.

보고

1시간

강의

사례 연구: Power BI로 경쟁사 매출 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 182개

이 Power BI 사례 연구는 실제 비즈니스 사용 사례를 따라가며, ETL 및 시각화 개념을 적용하게 됩니다.

데이터 시각화

4시간

강의

Claude와 함께하는 제품 출시 계획

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 34개

출시 주간의 혼란에 지치셨나요? Claude Cowork와 한 번의 세션으로 제품 출시 전 과정을 기획하고 작성하세요.

AI

15 min

강의

AI-보조 제품 출시

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 420개

생성형 AI로 시장 역학을 분석하고 EV 제조사의 전략적 시장 진입 계획을 수립하세요.

AI

1시간

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AWS Lambda로 구축하는 서버리스 애플리케이션

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 58개

AWS Lambda로 서버리스 앱을 구축, 배포, 최적화하세요. 실시간 AWS Console에서 이벤트 처리, 오류 처리, 동시성, 안전한 배포를 마스터하세요.

클라우드

3시간

강의

Snowflake의 Window 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 597개

랭킹, 파티션 및 롤링 계산을 통해 복잡한 데이터 문제를 해결하는 Snowflake 윈도우 함수를 알아보세요.

데이터 조작

3시간

강의

R로 배우는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 93개

시계열 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 필요한 핵심 기법을 익히십시오.

확률 및 통계

4시간

강의

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 43개

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

클라우드

1시간

강의

R로 배우는 생명보험 상품 평가

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 55개

현금흐름 평가 기초를 익히고, 인간 사망률 데이터를 다루며, R로 생명보험 상품을 구축합니다.

응용 금융

4시간

강의

Power BI로 하는 야구 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 234개

Power BI로 야구 데이터를 분석·시각화하세요. 산점도, 토네이도 차트, 게이지로 통찰을 생생하게 전달합니다.

데이터 시각화

1시간

강의

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

클라우드

5시간

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R 사용자용 Python

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 92개

R 사용자에게 Python을 빠르게 익히도록 돕는 과정입니다.

소프트웨어 개발

5시간

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AI 지원 레스토랑 기획

  • 기초기술 수준
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맞춤형 GPT와의 상호작용과 프롬프트 작성 역량으로 레스토랑을 기획하고 개업하세요.

AI

1시간

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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