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296 강의

강의

AI for Finance

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 362개

금융 분야에 AI를 적용해 데이터 분석, 효과적인 프롬프트 작성, 워크플로 자동화로 더 나은 의사결정을 이끌어 보세요.

AI

3시간

강의

SQL Server 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 404개

SQL Server를 사용하여 일반적인 데이터 조작 작업을 수행하는 방법을 배우고, 이 데이터베이스 시스템을 활용하여 일반적인 데이터 조작 작업을 숙달하십시오.

소프트웨어 개발

4시간

강의

사례 연구: Power BI로 HR 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,943개

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

데이터 조작

3시간

강의

ggplot2로 시작하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,535개

ggplot2를 사용해 그래픽 문법을 이해하고, 의미 있고 아름다운 데이터 시각화를 만드는 방법을 배워보세요.

데이터 시각화

4시간

강의

Data Governance 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,998개

데이터 거버넌스에 대한 소개를 통해 그 의미와 목적, 그리고 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하는 방법을 살펴봅니다.

데이터 관리

2시간

강의

데이터 보안 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,855개

초급자도 참여 가능한 인터랙티브 코스로 데이터 보안과 보호를 익히고, 신뢰할 수 있는 데이터 수호자로 성장하세요.

데이터 관리

2시간

강의

AI Strategy

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,081개

비즈니스, 데이터, AI를 결합하고 목표를 설정해 효과적으로 확장 가능한 AI 전략으로 성공을 이끄는 방법을 배워보세요.

AI

3시간

강의

생성형 AI로 데이터 정제하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,527개

생성형 AI로 데이터 정제 수행: 중복 제거, null 처리, 형식 표준화로 일관되고 정확한 데이터셋을 구축합니다.

AI

1시간

강의

dplyr로 데이터 조작하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 720개

dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.

데이터 조작

4시간

강의

Microsoft Copilot in Excel

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 425개

Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.

AI

3시간

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Polars 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 506개

빠른 데이터 조작용 Python 라이브러리 Polars로 데이터를 효율적으로 변환·정제·분석하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

3시간

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NumPy 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,489개

뉴욕시 나무 인구 조사 데이터를 활용하여 배열 생성, 정렬, 필터링 및 업데이트 방법을 학습함으로써 NumPy 기술을 숙달하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Power BI의 데이터 연결

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 3,599개

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

데이터 조작

2시간

강의

AI Security와 Risk Management

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,296개

AI 보안의 기초를 익혀 위협으로부터 시스템을 보호하고, 비즈니스 목표에 맞춘 보안을 구축하며, 주요 위험을 완화합니다.

AI

2시간

강의

데이터 품질 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 3,383개

데이터 품질 관리의 기본을 살펴보세요. 데이터 품질을 모니터링하고 개선하기 위한 핵심 개념, 차원 및 기법을 학습하십시오.

데이터 관리

2시간

강의

대시보드 디자인 개념

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,110개

임팩트 있는 대시보드를 만드는 핵심 역량을 익히세요. 설계 기본 원칙, 시각 분석 구성 요소, 대시보드 유형을 체계적으로 이해합니다.

데이터 시각화

2시간

강의

Tableau로 데이터 분석하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,705개

고급 분석 및 시각화를 통해 Tableau 기술을 한 단계 업그레이드하세요.

데이터 시각화

8시간

강의

Artificial Intelligence Governance

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 833개

Collibra로 AI 거버넌스를 배우세요. 책임 있는 AI를 도구, 프레임워크, MLOps 워크플로로 구축, 내장, 확장하세요.

AI

2시간

강의

Google Sheets 입문

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,919개

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

데이터 준비

2시간

강의

Excel 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,342개

Excel 기본을 빠르게 익히세요: 스프레드시트 탐색, 수식 적용, 데이터 분석, 첫 차트 만들기!

데이터 조작

1시간

강의

중급 Java

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,159개

methods, 제어 흐름, 반복문으로 더 깔끔하고 스마트한 Java 코드를 작성하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

AI로 배우는 SQL 쿼리 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 613개

AI로 SQL 쿼리 작성 배우기: 프롬프트를 작성하고, 쿼리를 생성하며, 데이터를 분석해 실제 문제를 해결합니다.

데이터 조작

3시간

강의

Microsoft Fabric 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,023개

패브릭의 주요 사용 사례를 이해하기 위해, 여러분은 일곱 가지 패브릭 경험에서 다양한 도구를 탐구하게 될 것입니다.

기타

4시간

강의

인공지능 수익화

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 976개

AI와 데이터 수익화 전략을 살펴보고, 윤리적 인프라를 구축하며, 제품을 비즈니스 목표에 맞추세요.

AI

1시간

강의

PowerPoint의 Microsoft Copilot

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 249개

Microsoft Copilot으로 PowerPoint 프레젠테이션을 제작하세요. 문서를 슬라이드로 바꾸고, 시각 자료와 발표자 노트를 생성하세요.

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GPT 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 807개

GPT 도구를 책임감 있고 자신 있게 활용하는 법을 배웁니다. 동작 원리, 프롬프트 작성 기법, 출력 평가 방법을 익히세요.

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Excel의 Power Pivot

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,497개

Excel에서 Power Pivot을 마스터해 데이터 가져오기, 관계 설정, DAX 활용을 익히세요. 동적 대시보드로 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

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Introduction to Power Automate

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Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.

AI

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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