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675 강의

강의

Power BI 중급 DAX

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 4.2K

다양한 DAX 계산법을 알아보고 Microsoft Power BI에서 이를 활용하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

3시간

강의

Google Gemini와 NotebookLM으로 배우는 실전 AI

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 4.1K

Google의 AI 생태계에서 Gemini와 NotebookLM을 익혀 업무 자동화, 생산성 향상, 더 똑똑한 업무 방식을 실현하세요.

AI

2시간

강의

Python으로 시작하는 데이터 사이언스

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 4.1K

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

비즈니스에서 AI 솔루션 구현하기

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 4K

AI로부터 비즈니스 가치를 창출하는 방법을 알아보세요. AI 적용 기회를 발굴하고, 개념 증명(POC)을 구축하며, 솔루션을 구현하고, AI 전략을 수립하는 방법을 익히십시오.

AI

2시간

강의

데이터 커뮤니케이션 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.4+
  • 4K

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

Power BI로 하는 탐색적 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 3.9K

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

탐색적 데이터 분석

3시간

강의

분석 질문 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 3.9K

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

데이터 리터러시

1시간

강의

사례 연구: Power BI로 HR 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 3.9K

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

데이터 조작

3시간

강의

R로 시작하는 회귀 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 3.8K

R에서 회귀 분석을 구현, 분석 및 해석하여 주택 가격과 광고 클릭률을 예측합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Power BI 리포트

  • 중급기술 수준
  • 4.4+
  • 3.8K

이미 보유한 기술로 Power BI 시각화를 한 단계 업그레이드하세요. 대시보드 구축을 넘어선 대체 데이터 스토리텔링 기법을 익히세요.

데이터 시각화

3시간

강의

데이터 웨어하우징 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 3.8K

이 입문 및 개념 과정은 데이터 웨어하우징의 기초를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Finance를 위한 Python 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 3.6K

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

응용 금융

4시간

강의

Introduction to Shell

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 3.6K

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

dbt 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 3.5K

이 과정은 데이터 모델링, 변환, 테스트 및 문서 생성을 위한 DBT를 소개합니다.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Power BI의 데이터 연결

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 3.4K

Power BI 데이터 가져오기 기술을 향상시킬 수 있는 다양한 방법을 알아보세요.

데이터 조작

2시간

강의

Power BI에서 트렌드 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 3.4K

시계열, 분해 트리, 주요 영향 요인 등의 추세 분석 기법을 활용하여 보고서의 질을 높여보세요.

데이터 조작

3시간

강의

중급 ChatGPT

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 3.4K

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

AI

1시간

강의

사례 연구: Excel로 고객 이탈 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 3.4K

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

보고

1시간

강의

Python으로 배우는 자료구조와 알고리즘

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 3.4K

연결 리스트, 스택, 큐, 해시 테이블, 그래프 등 자료구조와 탐색·정렬 알고리즘을 학습하세요!

소프트웨어 개발

4시간

강의

Power BI에서 리포트 디자인하기

  • 중급기술 수준
  • 4.4+
  • 3.4K

데이터 시각화를 이어가며, 보고서에 DAX measure와 점진적 공개를 적용하는 실무 기법을 학습합니다.

데이터 시각화

3시간

강의

Python으로 배우는 소프트웨어 공학 원칙

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 3.3K

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

Power BI에서 자산 배포 및 유지 관리

  • 중급기술 수준
  • 4.4+
  • 3.2K

Power BI에서 자산 배포와 유지 관리 방법을 학습합니다. Power BI Service 인터페이스와 작업 영역 등 핵심 요소를 익힙니다.

데이터 조작

2시간

강의

Tableau로 데이터 분석하기

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 3.2K

고급 분석 및 시각화를 통해 Tableau 기술을 한 단계 업그레이드하세요.

데이터 시각화

8시간

강의

Python으로 ETL과 ELT

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 3.2K

추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load) 원칙을 활용하여 효과적이고 성능이 우수하며 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축 방법을 익히세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Google Sheets 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 3.1K

수식, 연산, 셀 참조와 같은 기본 기술을 숙달하여 Google 스프레드시트를 활용하는 방법을 익히세요.

데이터 준비

2시간

강의

Python 객체 지향 프로그래밍 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 3.1K

객체 지향 프로그래밍(OOP)의 기본 개념을 발견하고, 사용자 정의 클래스와 객체를 구축해 보세요!

소프트웨어 개발

3시간

강의

Microsoft Azure 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 3.1K

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

클라우드

3시간

강의

효율적인 Python 코드 작성

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 3K

효율적인 코드 작성법을 익혀 불필요한 오버헤드를 피하고, 빠르게 실행되며 자원을 능숙하게 할당하도록 하십시오.

소프트웨어 개발

4시간

강의

SQL로 하는 데이터 기반 의사결정

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 3K

SQL 테이블을 분석하고 경영진에게 인사이트를 보고하는 방법을 배우세요.

데이터 리터러시

4시간

강의

MLOps 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 2.9K

MLOps가 어떻게 머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 운영 환경의 실행 가능한 모델로 전환하는지 알아보세요.

머신 러닝

2시간

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.

DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.

모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.