확률 및 통계
데이터, AI, 클라우드 강의
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강의
Tableau로 하는 마케팅 분석
- 중급기술 수준
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- 리뷰 101개
Tableau로 마케팅 분석을 마스터하세요. 성과를 분석하고, 지표를 벤치마크하며, 채널 전반의 전략을 최적화합니다.
데이터 준비
AI
데이터 시각화
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AWS 배포 자동화
- 중급기술 수준
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AWS CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy로 CI/CD 파이프라인 구축 방법 습득 자동화된 blue/green 및 canary 배포, CloudFormation으로 인프라 정의
클라우드
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Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)
- 중급기술 수준
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Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
클라우드
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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
데이터 조작
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Python으로 지리공간 데이터 시각화하기
- 중급기술 수준
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- 리뷰 380개
geopandas와 folium을 사용해 Python에서 지리공간 데이터를 매력적으로 시각화하는 방법을 배우십시오.
데이터 시각화
확률 및 통계
보고
강의
케이스 스터디: Power BI로 의료 데이터 분석하기
- 중급기술 수준
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- 리뷰 308개
헬스케어 사례로 Power BI를 실습하세요. 데이터를 분석해 효율성 인사이트를 찾고, 대시보드를 구축합니다.
데이터 시각화
데이터 준비
강의
사례 연구: Power BI로 경쟁사 매출 분석
- 중급기술 수준
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- 리뷰 182개
이 Power BI 사례 연구는 실제 비즈니스 사용 사례를 따라가며, ETL 및 시각화 개념을 적용하게 됩니다.
데이터 시각화
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
AI
강의
R에서 S3와 R6로 배우는 Object-Oriented Programming
- 고급기술 수준
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S3와 R6 기반 객체지향 프로그래밍으로 코드 복잡도를 효과적으로 관리하세요.
소프트웨어 개발
강의
AWS Lambda로 구축하는 서버리스 애플리케이션
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AWS Lambda로 서버리스 앱을 구축, 배포, 최적화하세요. 실시간 AWS Console에서 이벤트 처리, 오류 처리, 동시성, 안전한 배포를 마스터하세요.
클라우드
강의
Snowflake의 Window 함수
- 중급기술 수준
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- 리뷰 597개
랭킹, 파티션 및 롤링 계산을 통해 복잡한 데이터 문제를 해결하는 Snowflake 윈도우 함수를 알아보세요.
데이터 조작
확률 및 통계
강의
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
- 기초기술 수준
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- 리뷰 43개
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
클라우드
응용 금융
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Power BI로 하는 야구 데이터 시각화
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Power BI로 야구 데이터를 분석·시각화하세요. 산점도, 토네이도 차트, 게이지로 통찰을 생생하게 전달합니다.
데이터 시각화
강의
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- 기초기술 수준
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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
소프트웨어 개발
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Google: Create Your First Gemini Enterprise Application
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Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
클라우드
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Polars로 데이터 파이프라인 확장 및 최적화하기
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프로덕션급 성능을 위해 Polars 데이터 파이프라인을 최적화, 확장, 테스트하는 방법을 배웁니다.
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케이스 스터디: Python으로 소프트웨어 만들기
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Python으로 실제 애플리케이션을 구축하세요. OOP와 소프트웨어 공학 원칙으로 깔끔하고 유지보수 가능한 코드를 연습합니다.
소프트웨어 개발
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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