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728 강의

강의

실무로 배우는 GDPR: 컴플라이언스와 벌금

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 90개

실제 사례로 데이터 권리, 침해, 컴플라이언스 과제를 살펴보며 GDPR을 깊이 이해하세요.

데이터 관리

2시간

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R로 소셜 미디어 데이터 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 86개

Twitter 데이터를 수집·시각화하고, 감성 분석과 네트워크 분석을 수행하며, 트윗의 지리 위치를 지도에 표시합니다.

데이터 조작

4시간

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SAS 사용자를 위한 R

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 27개

SAS 지식을 R로 전환하는 방법을 배우고, 이 무료이며 강력한 소프트웨어 언어를 사용하여 데이터를 분석하세요.

소프트웨어 개발

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R로 연습하는 통계 면접 질문

  • 고급기술 수준
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이 과정은 분포부터 가설검정, 회귀모형 등 자주 다루는 통계 주제를 철저히 준비하도록 돕습니다.

확률 및 통계

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사례 연구: Tableau로 재고 분석

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 57개

재고 분석 사례로 Tableau 역량을 강화하세요. 데이터셋을 분석하고 계산 필드를 만들며 시각화를 구축합니다.

데이터 시각화

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R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq

  • 중급기술 수준
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사람 암 데이터셋으로 ChIP-seq 데이터를 Bioconductor로 분석·해석하는 법을 학습하세요.

확률 및 통계

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R의 data.table로 데이터 결합하기

  • 중급기술 수준
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이 과정에서는 data.table을 사용해 데이터셋을 결합하고 병합하는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

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Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 14개

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

클라우드

8시간

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

3시간

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R로 배우는 자연어 처리 입문

  • 중급기술 수준
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R로 Natural Language Processing에서 성공하는 데 필요한 모든 기술과 도구를 한눈에 익히세요.

머신 러닝

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강의

flexdashboard로 대시보드 만들기

  • 중급기술 수준
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이 과정에서는 flexdashboard와 shiny로 정적·대시보드와 대화형 대시보드를 만드는 방법을 학습합니다.

보고

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R로 배우는 금융 트레이딩

  • 중급기술 수준
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이 과정은 금융 거래의 기초와 QuantStrat을 활용하여 신호 기반 거래 전략을 구축하는 방법을 다룹니다.

응용 금융

5시간

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Python 중급 네트워크 분석

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 76개

시계열 그래프를 분석하고, 이분 그래프를 사용하며, 네트워크 분석의 고급 문제를 해결하는 기술을 익히세요.

확률 및 통계

4시간

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R로 배우는 비즈니스 프로세스 분석

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 42개

R에서 비즈니스 프로세스를 분석하고 방대한 이벤트 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 방법을 배워보세요.

보고

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Python으로 설문 데이터 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 51개

Python으로 설문 데이터를 분석하고, 기술통계와 추론통계를 언제 적용해야 하는지 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

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DataLab와 SQL

  • 기초기술 수준
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DataLab 워크북과 SQL로 실습하며 분석 역량을 한층 끌어올리세요.

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dplyr로 하는 프로그래밍

  • 중급기술 수준
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고급 dplyr 변환을 익히고, 함수에 dplyr 및 ggplot2 코드를 통합하는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

Julia 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 79개

중급 Julia 과정으로 Julia 실력을 한 단계 업그레이드하세요. 루프, 고급 데이터 구조, 타이밍 등에 대해 알아보세요.

소프트웨어 개발

4시간

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Google Workspace End User: Gmail

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 15개

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

클라우드

7시간 15 min

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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