소프트웨어 개발
강의
Power BI에서 데이터 변환
- 중급기술 수준
- 4.5+
- 5.4K
테이블을 (언)피벗하고, 전치하고, 추가하고, 결합하는 방법을 배우게 될 것입니다. 사용자 정의 열, M 언어 및 고급 편집기를 통해 기능을 확장하세요.
데이터 조작
강의
n8n으로 시작하는 워크플로 자동화 입문
- 기초기술 수준
- 4.6+
- 5.4K
코딩 없이 n8n으로 시작하세요. 트리거, 로직, API, AI를 활용해 자동화 워크플로를 구축하는 방법을 배웁니다.
AI
소프트웨어 개발
데이터 준비
강의
Developing LLM Applications with LangChain
- 중급기술 수준
- 4.6+
- 5.1K
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
AI
소프트웨어 개발
AI
소프트웨어 개발
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PySpark 입문
- 중급기술 수준
- 4.6+
- 4.9K
PySpark를 마스터하여 빅데이터를 손쉽게 처리하세요—대규모 데이터셋을 처리하고 쿼리하며 최적화하여 강력한 분석을 수행하는 방법을 배우세요!
데이터 엔지니어링
강의
Power BI의 DAX 함수
- 기초기술 수준
- 4.6+
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데이터 분석 표현식(DAX)을 사용하면 사용자 정의 함수를 작성하여 Power BI 기술을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다.
데이터 조작
AI
소프트웨어 개발
강의
Python으로 데이터 정제하기
- 중급기술 수준
- 4.5+
- 4.7K
더러운 데이터를 진단하고 처리하는 방법을 배우고, 원시 데이터를 정확한 통찰력으로 전환하는 데 필요한 기술을 개발하세요!
데이터 준비
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Python으로 배우는 Unsupervised Learning
- 중급기술 수준
- 4.6+
- 4.6K
scikit-learn과 scipy를 사용하여 라벨이 없는 데이터셋을 클러스터링, 변환, 시각화하고 인사이트를 추출하는 방법을 배워보세요.
머신 러닝
강의
Excel Power Query 입문
- 기초기술 수준
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고급 데이터 변환 및 정제를 위한 Excel Power Query를 활용하여 의사 결정 및 분석 능력을 향상시키세요.
데이터 준비
소프트웨어 개발
데이터 조작
AI
데이터 조작
데이터 리터러시
데이터 조작
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Working with Microsoft Copilot
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Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
AI
확률 및 통계
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Docker 입문
- 중급기술 수준
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Docker에 대한 소개를 얻고 데이터 전문가의 도구 모음에서 그 중요성을 알아보세요. Docker 컨테이너, 이미지 등에 대해 알아보세요.
소프트웨어 개발
데이터 리터러시
데이터 준비
데이터 엔지니어링
클라우드
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Intermediate Importing Data in Python
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 4.2K
Python 데이터 가져오기 역량을 강화하고 웹 및 API 데이터로 작업하는 법을 학습하세요.
데이터 준비
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.