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727 강의

강의

Power BI DAX 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 11,283개

Power BI 지식을 쌓고, 계산 열, 테이블, 측정값 등을 포함한 DAX(Data Analysis Expressions)의 핵심을 익힙니다.

데이터 조작

3시간

강의

통계학 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 8,527개

통계의 기초를 학습하며 중심과 산포 측정, 확률 분포, 가설 검정을 코딩 없이 이해한다!

확률 및 통계

4시간

강의

Power BI 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 9,594개

Power BI는 보고서 및 대시보드에서 사용할 수 있는 강력한 데이터 시각화 도구입니다.

데이터 시각화

3시간

강의

데이터 인사이트 커뮤니케이션

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 8,583개

데이터 기반 조직은 지속적으로 인사이트를 통해 행동을 촉발하고 변화를 이끌어냅니다.

데이터 리터러시

2시간

강의

Microsoft Copilot 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,093개

Microsoft Copilot과 365 Copilot을 활용해 생산성을 높이고, 워크플로를 간소화하며, 데이터 기반 의사결정을 내리는 방법을 배워보세요.

AI

1시간

강의

Tableau 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 5,087개

Tableau 입문 강의로 Tableau 여정을 시작하세요. Tableau의 기능과 대시보드 등 기본 개념을 살펴보세요.

데이터 시각화

6시간

강의

비즈니스를 위한 생성형 AI

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 8,515개

생성형 인공지능이 현재 비즈니스 환경에서 수행하는 역할과 미래에 수행할 역할을 알아보세요.

AI

1시간

강의

Claude 모델 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 708개

Anthropic API로 Claude를 활용해 실제 업무를 해결하고 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 배워 보세요.

기타

3시간

강의

Python으로 시작하는 통계학

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 7,933개

통계 역량을 키우고 Python을 사용해 데이터를 수집·분석하고 정확한 결론을 도출하는 방법을 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

강의

개발자를 위한 파이썬 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 7,742개

파이썬 생태계에 깊이 빠져들어 모듈과 패키지를 탐색하고 사용자 정의 함수를 작성하는 방법을 알아보세요!

소프트웨어 개발

2시간

강의

데이터 시각화 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 11,707개

코딩 없이 배우는 데이터 시각화를 소개합니다.

데이터 시각화

2시간

강의

SQL로 하는 탐색적 데이터 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 4,520개

데이터베이스에 있는 테이블, 테이블 간 관계, 저장된 데이터를 살펴보는 방법을 배워 보세요.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

Excel에서 데이터 준비하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 6,503개

Excel 데이터를 논리 함수, 중첩 수식, 조회 함수, PivotTables로 준비하는 방법을 이해합니다.

데이터 준비

3시간

강의

Working with Microsoft Copilot

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 835개

Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.

AI

2시간

강의

Snowflake 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,056개

Snowflake는 최고의 데이터 웨어하우징 플랫폼입니다. 사용자 친화적인 SQL 인터페이스인 Snowsight를 활용하여 데이터에 접근하고 탐색하는 방법을 알아보세요.

데이터 웨어하우스

2시간

강의

pandas로 데이터 조인하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 8,750개

pandas를 사용해 데이터를 결합하여 여러 테이블의 데이터를 합치는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

PyTorch로 배우는 딥러닝 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,389개

PyTorch를 사용하여 첫 번째 신경망을 구축하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 분류 및 회귀 문제를 해결하는 방법을 배워보세요.

AI

4시간

강의

Python으로 하는 탐색적 데이터 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 6,967개

Python을 활용한 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터를 탐색하고 시각화하며 통찰력을 추출하는 방법을 배워보세요.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

Databricks 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,256개

Databricks Lakehouse 플랫폼에 대해 알아보고, 이 플랫폼이 데이터 아키텍처를 현대화하고 데이터 관리 프로세스를 개선하는 방법을 확인하세요.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

OpenAI API로 배우는 프롬프트 엔지니어링

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,736개

프롬프트 엔지니어링의 원칙과 모범 사례를 깊이 있게 탐구하여 ChatGPT와 같은 강력한 언어 모델을 활용해 현실 세계의 문제를 해결하세요.

AI

4시간

강의

데이터베이스 설계

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 7,335개

데이터를 효율적으로 처리·저장·구조화할 수 있도록 SQL로 데이터베이스 설계 방법을 학습하세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Power BI로 데이터 준비하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 7,776개

이 대화형 Power BI 강의에서는 Power Query 편집기를 사용해 데이터를 변환하고 정리해 분석을 준비하는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

3시간

강의

Power BI의 데이터 모델링

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 6,975개

Power BI에서 데이터 모델링의 핵심 개념을 익히세요.

데이터 조작

3시간

강의

Git 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 6,369개

협업 소프트웨어 및 데이터 프로젝트에서 Git을 사용하여 버전 관리를 위한 브랜치와 원격 저장소를 발견하세요!

소프트웨어 개발

2시간

강의

사례 연구: Power BI로 고객 이탈 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 6,650개

가상의 기업인 Databel의 데이터 세트를 Power BI에서 분석하여 고객 이탈의 원인을 파악해야 합니다.

데이터 시각화

3시간

강의

Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,759개

Seaborn 라이브러리를 사용하여 Python으로 유익하고 매력적인 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.

데이터 시각화

4시간

강의

확장 가능한 Agentic 시스템 구축

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,258개

MCP와 A2A 같은 프레임워크의 도움으로 AI 에이전트를 확장하는 데 필요한 것을 알아보세요.

AI

1시간 30 min

강의

Hugging Face 활용하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 5,306개

Hugging Face Hub에서 제공되는 방대한 모델 및 데이터 세트 저장소를 탐색하고 활용하세요.

AI

2시간

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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