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776 강의

강의

프로그래밍 패러다임 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 154개

명령형·선언형, 절차형, 함수형, 객체지향 등 다양한 프로그래밍 패러다임을 탐색합니다.

소프트웨어 개발

2시간

강의

Python으로 배우는 선형 모델 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 237개

Python으로 선형 모델의 개념과 활용을 배우고, 데이터 패턴을 설명·예측·통찰 도출을 위한 모델을 구축하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

스프레드시트 사용자를 위한 Python

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 40개

일반적인 스프레드시트 함수와 기법에 대한 지식을 활용하여 파이썬을 탐구해 보세요!

소프트웨어 개발

4시간

강의

KNIME에서의 데이터 변환

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 316개

데이터 변환, 열 작업, 워크플로 최적화로 KNIME 역량을 강화하세요.

데이터 준비

2시간

강의

고급 확률: 데이터의 불확실성 다루기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 186개

고급 확률, 위험 평가 및 시뮬레이션 기법에 대한 직관력을 향상시켜 데이터 기반의 비즈니스 의사 결정을 확신을 가지고 내릴 수 있도록 합니다.

확률 및 통계

2시간

강의

Google Sheets로 하는 Financial Modeling

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 287개

Google Sheets로 현금흐름, 투자, 연금, 대출 상환 등 기본 비즈니스 모델링을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

R로 하는 설문 데이터 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 233개

일반적 설계 구조로 설문을 설계하고, 결과를 시각화·분석하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Claude로 릴리스 브리핑 자동화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 35개

코딩에 더 많은 시간을 쓰고, 행정 업무는 줄이고 싶으신가요? Claude Cowork로 새로운 특성 출시를 위한 지원 브리핑을 자동화하세요.

AI

15 min

강의

Python으로 하는 Financial Forecasting

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 100개

CFO 관점에서 핵심 지표로 이사회에 조언하고, 재무 예측을 수립하는 방법을 배웁니다.

응용 금융

4시간

강의

AWS 모니터링 및 문제 해결

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 29개

Amazon CloudWatch와 AWS X-Ray로 AWS 앱을 모니터링하고 문제를 해결하세요. 지표와 로그를 수집하고, 대시보드를 구축하며, 알람을 설정하고, 요청을 추적합니다.

클라우드

3시간

강의

String Manipulation with stringr in R

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 54개

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 239개

베이지안 데이터 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 데이터 과학 도구 상자에 유용한 도구인지 알아보세요.

확률 및 통계

4시간

강의

R의 data.table로 데이터 조작하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 25개

data.table로 필터링, 선택, 그룹별 통계 계산 등 데이터 조작의 핵심 개념을 확실히 익히십시오.

데이터 조작

4시간

강의

R로 지리공간 데이터 시각화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 93개

공간 데이터를 읽고 탐색·가공한 뒤, R로 통찰력 있는 지도를 만드는 방법을 배웁니다.

데이터 시각화

4시간

강의

Python으로 하는 통계 시뮬레이션

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 32개

시뮬레이션으로 데이터를 생성·분석하며 점점 더 복잡한 문제를 해결하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 배우는 GARCH 모델

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 209개

GARCH 모델을 이해하고, 주식부터 외환까지의 금융 데이터에 적용·구현하며, 캘리브레이션 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

R로 배우는 A/B Testing

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 102개

R로 A/B 테스트 기초를 배우고, 실험 설계, 데이터 분석, 결과 예측, 시각화를 통한 결과 제시까지 익힙니다.

확률 및 통계

4시간

강의

데이터 편향 정복하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 251개

정확한 분석과 신뢰할 수 있는 모델을 위해 편향을 감지하고 완화하는 방법을 배워 데이터의 잠재력을 극대화하세요.

데이터 관리

2시간

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Keras로 배우는 이미지 모델링

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 94개

Python과 Keras로 합성곱 신경망을 구축·학습·평가하며 이미지 분석을 학습합니다.

AI

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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