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82 강의

강의

R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 186개

이 과정에서는 랜덤 효과가 포함된 계층적 모델을 적합하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 Machine Learning 모니터링

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 367개

이 과정은 Python으로 기본 머신 러닝 모니터링 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 내용을 다룹니다.

머신 러닝

3시간

강의

Java 테스트 소개

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 166개

JUnit과 Mockito를 사용해 Java에서 효과적인 테스트를 작성하고, 견고하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 자신 있게 구축하는 방법을 배워보세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

Python SDK로 Databricks 다루기

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 86개

Python으로 Databricks 마스터하기: 인증, 클러스터 관리, 작업 자동화, AI 모델 쿼리를 프로그래밍 방식으로 익히세요.

AI

3시간

강의

Python으로 배우는 ARIMA 모델

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 411개

Python에서 ARIMA 모델을 학습하고 시계열 분석 전문가로 성장하세요.

머신 러닝

4시간

강의

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 347개

의미 있는 위험·성과 지표 계산법과 원하는 위험–수익 균형에 맞춘 최적 포트폴리오 구성 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

R로 배우는 요인분석

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 158개

탐색적·확인적 요인분석으로 성격 등 잠재변수를 탐구합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

R을 활용한 선형 회귀 추론

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 169개

이 강의에서는 선형 모델을 사용해 추론하는 방법을 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Python에서의 앙상블 기법

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 414개

Python에서 bagging, boosting, stacking 등 앙상블 기법으로 고급·효과적인 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

Keras로 배우는 이미지 모델링

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 89개

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

AI

4시간

강의

PySpark로 하는 Feature Engineering

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 296개

데이터 과학자가 시간의 70–80%를 쏟는 핵심, 데이터 정제와 피처 엔지니어링의 실무를 깊이 있게 학습하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Python으로 통계 면접 문제 연습하기

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 88개

조건부확률, A/B 테스트, 편향-분산 트레이드오프 등 핵심 개념을 복습해 다음 통계 면접을 준비하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 85개

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

데이터 가져오기 및 정리

3시간

강의

고급 확률: 데이터의 불확실성 다루기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 153개

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

Airflow로 데이터 파이프라인 구축하기

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 12개

TaskFlow API, 자산 기반 스케줄링, deferrable sensor로 DAG를 작성하고, 품질 검사를 포함한 엔드투엔드 SQL ETL 파이프라인을 실행합니다.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

PySpark로 추천 엔진 만들기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 238개

자신의 빅데이터를 활용해 사용자에게 긍정적 경험을 제공하는 도구와 기법을 학습하세요.

머신 러닝

4시간

강의

Java에서 PostgreSQL 데이터베이스 질의하기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 94개

JDBC로 Java와 PostgreSQL을 연결하세요. 안전한 쿼리 작성, 트랜잭션 관리, 대규모 데이터셋 효율 처리까지 다룹니다.

소프트웨어 개발

3시간

강의

R에서 대치(Imputation)로 결측치 다루기

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 104개

누락 데이터를 진단·시각화하고 다양한 대치 기법으로 처리하세요. 결과 향상을 위한 실전 팁도 제공합니다.

데이터 조작

4시간

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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모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.