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296 강의

강의

Power BI DAX 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 11,951개

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

데이터 조작

3시간

강의

pandas를 이용한 데이터 다루기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 14,873개

pandas로 데이터를 가져오고 정리하며, 통계를 계산하고 시각화하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

AI Tutor

5시간

강의

통계학 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 9,050개

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

확률 및 통계

4시간

강의

Snowflake 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,436개

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

데이터 웨어하우스

2시간

강의

Power BI의 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 10,202개

Power BI는 보고서와 대시보드에 사용할 수 있는 강력한 데이터 시각화 도구입니다.

데이터 시각화

3시간

강의

데이터 인사이트 커뮤니케이션

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 9,065개

데이터 기반 조직은 지속적으로 인사이트를 통해 행동을 촉발하고 변화를 이끌어냅니다.

데이터 리터러시

2시간

강의

Working with Microsoft Copilot

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,387개

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

AI

2시간

강의

비즈니스를 위한 생성형 AI

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 8,953개

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

AI

1시간

강의

개발자를 위한 Python 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 8,281개

Python 생태계에 뛰어들어 다양한 모듈과 패키지를 살펴보고 사용자 정의 함수 작성법까지 배워보세요!

소프트웨어 개발

2시간

강의

Excel 데이터 준비

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 6,931개

논리 함수, 중첩 수식, 조회 함수, 피벗 테이블을 활용해 Excel 데이터를 준비하는 방법을 배워 보세요.

데이터 준비

3시간

강의

데이터 시각화 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 12,257개

코딩 없이 배우는 데이터 시각화를 소개합니다.

데이터 시각화

2시간

강의

Databricks 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,534개

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

데이터 엔지니어링

3시간

강의

Tableau 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 5,324개

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

데이터 시각화

6시간

강의

Git 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 6,948개

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

소프트웨어 개발

2시간

강의

Responsible AI 실무

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,965개

현업 사례와 인터랙티브 콘텐츠로 Responsible AI 실무를 체계적으로 마스터하세요.

AI

2시간

강의

OpenAI API로 배우는 프롬프트 엔지니어링

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 4,019개

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

AI

4시간

강의

확장 가능한 Agentic 시스템 구축

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,711개

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

AI

1시간 30 min

강의

GitHub 개념 입문

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 3,878개

GitHub의 다양한 기능을 활용하는 방법, 인터페이스를 탐색하는 방법, 그리고 일상적인 협업 작업을 수행하는 방법을 배워보세요.

소프트웨어 개발

2시간

강의

Hugging Face 활용하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 5,777개

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

AI

2시간

강의

데이터베이스 설계

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 7,774개

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

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Power BI의 데이터 모델링

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 7,418개

Power BI 데이터 모델링의 핵심 개념을 배우세요.

데이터 조작

3시간

강의

Power BI로 데이터 준비하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 8,222개

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

데이터 준비

3시간

강의

Java 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,135개

이 초보자 친화적인 강좌로 자바를 기초부터 배우고, 핵심 프로그래밍 개념과 기술을 마스터하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,840개

Seaborn 라이브러리를 사용하여 Python으로 유익하고 매력적인 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.

데이터 시각화

4시간

강의

AWS 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,827개

아마존 웹 서비스(AWS)의 세계를 탐험하고, 왜 클라우드 컴퓨팅의 선두에 서 있는지 알아보세요.

클라우드

2시간

강의

Python에서 데이터 가져오기 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,445개

다양한 소스(예: Excel, SQL, SAS 및 웹)에서 Python으로 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

3시간

강의

데이터 스토리텔링 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,160개

데이터 스토리텔링 역량을 한 단계 높이고, 청중과 함께 변화를 이끌어내는 훌륭한 이야기를 전달하는 방법을 발견하세요.

데이터 리터러시

2시간

강의

Excel로 하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,356개

다양한 데이터 레이아웃에 맞는 다양한 시각화 기법을 Excel에서 만드는 방법을 배우고, 대시보드 구축에 도움이 되는 모범 사례를 적용하는 방법을 익히세요.

데이터 시각화

3시간

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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