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127 강의

강의

shinydashboard로 대시보드 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 79개

R로 강력한 shinydashboard 패키지를 사용해 인터랙티브 대시보드를 만드는 법을 배워보세요. 청중을 위한 역동적이고 매력적인 시각화를 만드세요.

보고

4시간

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

강의

Tidyverse로 데이터 소통하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 197개

tidyverse 도구로 출판급 그래픽과 맞춤 스타일 보고서를 만들어, 결과를 명확히 전달하십시오.

데이터 시각화

4시간

강의

R에서 tidymodels로 모델링하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 179개

tidymodels로 머신러닝 워크플로를 효율적으로 구축하는 방법을 배우십시오.

머신 러닝

4시간

강의

R로 배우는 Market Basket Analysis

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 93개

R로 장바구니 분석의 연관 규칙을 탐색하고, 소매 데이터 분석과 영화 추천 만들기를 실습합니다.

데이터 조작

4시간

강의

R로 배우는 신용 위험 모델링

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 87개

로지스틱 회귀 분석과 의사 결정 트리를 활용하여 실제 환경에서 신용 위험을 모델링하는 통계적 모델링을 적용한다.

응용 금융

4시간

강의

R로 지리공간 데이터 시각화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 리뷰 87개

공간 데이터를 읽고 탐색·가공한 뒤, R로 통찰력 있는 지도를 만드는 방법을 배웁니다.

데이터 시각화

4시간

강의

R로 배우는 사기 탐지

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 38개

R로 분석해 사기를 탐지하는 방법을 학습하세요.

머신 러닝

4시간

강의

R에서의 Support Vector Machine

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 91개

이 강의는 직관적이고 시각적인 방식으로 서포트 벡터 머신(SVM)을 소개합니다.

머신 러닝

4시간

강의

R의 data.table로 데이터 조작하기

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 22개

data.table로 필터링, 선택, 그룹별 통계 계산 등 데이터 조작의 핵심 개념을 확실히 익히십시오.

데이터 조작

4시간

강의

R로 배우는 채권 가치 평가와 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 89개

R로 채권을 평가·분석하고, 금리 변동으로부터 보호하는 모델을 개발하는 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

Developing R Packages

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 151개

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 배우는 범주형 데이터 추론

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 111개

이 과정에서는 범주형 데이터를 다루기 위해 통계 기법을 활용하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

SAS 사용자를 위한 R

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 27개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

R에서의 GARCH 모델

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 96개

변동하는 변동성과 VaR 예측을 위해 GARCH 모델을 정의하고 적합합니다.

응용 금융

4시간

강의

R로 배우는 A/B Testing

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 90개

R로 A/B 테스트 기초를 배우고, 실험 설계, 데이터 분석, 결과 예측, 시각화를 통한 결과 제시까지 익힙니다.

확률 및 통계

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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