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127 강의

강의

dplyr로 하는 프로그래밍

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 50개

고급 dplyr 변환을 익히고, 함수에 dplyr 및 ggplot2 코드를 통합하는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

R로 배우는 Feature Engineering

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 149개

머신러닝 모델을 위한 특징 공학 원리를 배우고, R tidymodels 프레임워크로 구현하는 방법을 익히세요.

머신 러닝

4시간

강의

R을 활용한 감성 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 95개

긍정·부정 언어와 구체적 감정 의도를 식별해 감성 분석을 익히고, 설득력 있는 시각화를 만드세요.

머신 러닝

4시간

강의

R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 49개

사람 암 데이터셋으로 ChIP-seq 데이터를 Bioconductor로 분석·해석하는 법을 학습하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

R로 배우는 금융 트레이딩

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 77개

이 과정은 금융 거래의 기초와 QuantStrat을 활용하여 신호 기반 거래 전략을 구축하는 방법을 다룹니다.

응용 금융

5시간

강의

R에서의 차원 축소

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 97개

R에서 차원 축소 기법을 배우고, 데이터와 모델에 맞는 특징 선택·추출을 마스터하세요.

머신 러닝

4시간

강의

R로 배우는 자연어 처리 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 40개

R로 Natural Language Processing에서 성공하는 데 필요한 모든 기술과 도구를 한눈에 익히세요.

머신 러닝

4시간

강의

R의 data.table로 데이터 결합하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 73개

이 과정에서는 data.table을 사용해 데이터셋을 결합하고 병합하는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

R로 배우는 생명보험 상품 평가

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 48개

현금흐름 평가 기초를 익히고, 인간 사망률 데이터를 다루며, R로 생명보험 상품을 구축합니다.

응용 금융

4시간

강의

Hyperparameter Tuning in R

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 59개

Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.

머신 러닝

4시간

강의

R 중급 정규 표현식

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 34개

R에서 정규표현식과 문자열 거리로 텍스트를 조작·분석하며 더 깊이 있는 기술을 익히십시오.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 연습하는 통계 면접 질문

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 22개

이 과정은 분포부터 가설검정, 회귀모형 등 자주 다루는 통계 주제를 철저히 준비하도록 돕습니다.

확률 및 통계

4시간

강의

R에서 확장 가능한 데이터 처리

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 25개

bigmemory와 iotools 패키지를 활용해 R에서 빅데이터를 다루는 확장 가능한 코드를 작성하는 방법을 학습합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

방어적 R 프로그래밍

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 76개

R에서 방어적 프로그래밍을 배워 코드의 견고성을 높이세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

flexdashboard로 대시보드 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 51개

이 과정에서는 flexdashboard와 shiny로 정적·대시보드와 대화형 대시보드를 만드는 방법을 학습합니다.

보고

4시간

강의

R로 분석하는 미국 인구조사 데이터

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 38개

tidyverse 도구로 미국 인구조사국의 데이터를 빠르게 시각화하고 탐색하는 방법을 배웁니다.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

R로 소셜 미디어 데이터 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 90개

Twitter 데이터를 수집·시각화하고, 감성 분석과 네트워크 분석을 수행하며, 트윗의 지리 위치를 지도에 표시합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Rcpp로 R 코드 최적화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 12개

C++로 R 코드 성능을 획기적으로 향상하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 배우는 비즈니스 프로세스 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 42개

R에서 비즈니스 프로세스를 분석하고 방대한 이벤트 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 방법을 배워보세요.

보고

4시간

강의

RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 50개

이 과정에서는 RJAGS로 고급 베이지안 모델을 구현하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

R로 제품 수요 예측하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 30개

수요의 핵심 요인을 파악하고 계절성을 분석하며, 실제 사례로 제품 계층별 수요를 예측하는 방법을 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

강의

R로 배우는 Mixture Models

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 25개

혼합 모델로 확률적 클러스터링과 분류를 배우세요. 편리하고 체계적인 통계적 프레임워크입니다.

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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