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298 강의

강의

Python에서 데이터 가져오기 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,378개

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

데이터 준비

3시간

강의

Excel로 하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,105개

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

데이터 시각화

3시간

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분석 질문 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,714개

비즈니스 질문을 체계적인 분석 질문으로 전환하는 방법을 배우고 적절한 분석 솔루션을 선택하세요.

데이터 리터러시

1시간

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Python 도구 상자

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,230개

이터레이터와 리스트 이해에 대해 학습하여 현대적인 데이터 사이언스 기술을 계속해서 쌓아 나가세요.

소프트웨어 개발

4시간

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Python 함수 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,248개

파이썬에서 함수를 직접 작성하는 기술과 스코핑, 오류 처리 같은 핵심 개념을 익혀보세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

Intermediate Importing Data in Python

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 940개

Python 데이터 가져오기 역량을 강화하고 웹 및 API 데이터로 작업하는 법을 학습하세요.

데이터 준비

2시간

강의

Excel Power Query 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,255개

고급 데이터 변환 및 정제를 위한 Excel Power Query를 활용하여 의사 결정 및 분석 능력을 향상시키세요.

데이터 준비

3시간

강의

AWS 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,586개

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

클라우드

2시간

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Alteryx 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,298개

Alteryx Designer의 세계로 들어가 데이터를 로드하고, 준비하고, 통합하는 방법을 익히세요.

데이터 준비

2시간

강의

ggplot2로 시작하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,456개

그래픽 문법을 이해하여 ggplot2로 의미 있고 아름다운 데이터 시각화를 제작하는 법을 배워보세요.

데이터 시각화

4시간

강의

중급 ChatGPT

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,839개

GPT 모델의 아키텍처를 이해하고 고급 프롬프트 작성을 숙달하여 ChatGPT의 모든 잠재력을 발휘하세요.

AI

1시간

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Claude 101

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 351개

Learn how to use Claude for everyday work tasks, understand core features, and explore resources for more advanced learning on other topics.

AI

2시간

강의

데이터 커뮤니케이션 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 5,293개

스프레드시트 보는 걸 좋아하는 사람은 아무도 없어요! 데이터에 생명을 불어넣으세요. 프레젠테이션 능력을 향상시키고 기술적 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 방법을 배우세요.

데이터 리터러시

3시간

강의

비즈니스에서 AI 솔루션 구현하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 4,962개

AI에서 비즈니스 가치를 추출하는 방법을 알아보세요. AI 기회 범위를 설정하고, POC를 만들고, 솔루션을 구현하며, AI 전략을 수립하는 방법을 배웁니다.

AI

2시간

강의

Power BI의 DAX 함수

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,429개

데이터 분석 표현식(DAX)을 사용하면 사용자 정의 함수를 작성하여 Power BI 기술을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다.

데이터 조작

3시간

강의

Introduction to Shell

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,450개

The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.

소프트웨어 개발

4시간

강의

데이터 프라이버시 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,979개

데이터 개인정보 보호 원칙과 개인정보 보호 및 보안 프로세스 구현 방법을 명확히 이해하십시오.

데이터 리터러시

2시간

강의

Python으로 배우는 소프트웨어 공학 원칙

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 680개

모듈화, 문서화, 자동화된 테스트에 대해 알아보고 데이터 과학 문제를 더 빠르고 안정적으로 해결하는 데 활용하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Responsible AI 실무

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 3,285개

현업 사례와 인터랙티브 콘텐츠로 Responsible AI 실무를 체계적으로 마스터하세요.

AI

2시간

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Finance를 위한 Python 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 445개

파이썬 기술을 습득하여 금융 커리어를 한 단계 업그레이드하세요. 금융 분석을 마스터하기 위해 리스트, 배열 및 데이터 시각화 작업 방법을 익히세요.

응용 금융

4시간

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LLMOps 개념

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  • 4.8+
  • 리뷰 2,674개

아이디어부터 배포까지 LLMOps를 학습하고, 수명 주기와 과제를 이해하며, 개념을 실제 애플리케이션에 적용하는 방법을 익히십시오.

AI

1시간

강의

dplyr로 데이터 조작하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 693개

dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.

데이터 조작

4시간

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Python으로 시작하는 데이터 사이언스

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 467개

파이썬을 활용한 데이터 과학에 도전하여 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하는 방법을 배워보세요. 코딩 경험이나 기술이 필요하지 않습니다.

소프트웨어 개발

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사례 연구: Excel로 고객 이탈 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,764개

가상의 기업인 데이터벨(Databel)의 데이터 세트를 엑셀에서 분석하여 고객 이탈(churning)의 원인을 파악해야 합니다.

보고

1시간

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Microsoft Azure 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,376개

Microsoft Azure와 클라우드 컴퓨팅 소프트웨어의 힘을 알아보고 데이터 엔지니어링 기술을 향상시키는 데 활용하세요.

클라우드

3시간

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Power BI로 하는 탐색적 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,609개

Power BI의 탐색적 데이터 분석(EDA)을 활용하여 인사이트를 더 빠르게 발견하고 비즈니스 가치를 창출하는 효과적인 보고서 작성 방법을 알아보세요.

탐색적 데이터 분석

3시간

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사례 연구: Power BI로 HR 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,697개

Power BI를 사용하여 인사(HR) 데이터를 가져오고, 분석하고, 시각화하는 기술을 적용하십시오.

데이터 조작

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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