데이터 시각화
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데이터 리터러시
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Data Governance 개념
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데이터 거버넌스에 대한 소개를 통해 그 의미와 목적, 그리고 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하는 방법을 살펴봅니다.
데이터 관리
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Power BI에서 리포트 디자인하기
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데이터 시각화를 이어가며, 보고서에 DAX measure와 점진적 공개를 적용하는 실무 기법을 학습합니다.
데이터 시각화
데이터 엔지니어링
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PyTorch로 배우는 Intermediate Deep Learning
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이미지 및 순차적 데이터 모델링을 위한 CNN, RNN, LSTM, GRU와 같은 기본적인 딥러닝 아키텍처에 대해 알아보세요.
AI
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Excel을 활용한 재무 모델링
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엑셀 재무 모델링에 대해 알아보세요. 여기에는 현금 흐름, 시나리오 분석, 시간 가치, 자본 예산 편성이 포함됩니다.
응용 금융
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Power BI에서 자산 배포 및 유지 관리
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Power BI에서 자산 배포와 유지 관리 방법을 학습합니다. Power BI Service 인터페이스와 작업 영역 등 핵심 요소를 익힙니다.
데이터 조작
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Databricks SQL 입문
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Lakehouse 아키텍처에서 데이터 엔지니어링, 분석, 실시간 데이터 워크플로우를 위한 Databricks SQL을 학습하십시오.
데이터 엔지니어링
AI
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데이터 관리
소프트웨어 개발
탐색적 데이터 분석
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AI로 SQL 쿼리 작성 배우기: 프롬프트를 작성하고, 쿼리를 생성하며, 데이터를 분석해 실제 문제를 해결합니다.
데이터 조작
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금융을 위한 중급 Python
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금융을 위한 Python 역량을 확장하세요. datetime, if문, DataFrame 등 핵심 기능을 익혀 더 깊이 있는 분석을 수행합니다.
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Introduction to Subagents
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Power Automate 입문
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Power Automate를 직접 익히고 Microsoft 365 커넥터, 동적 콘텐츠, 표현식, 승인 및 Copilot AI 지원으로 클라우드 흐름을 구축하세요.
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FastAPI 입문
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FastAPI로 프로덕션급 견고한 API를 구축하세요. HTTP 작업, 검증, 비동기 실행을 익혀 효율적인 데이터·ML 파이프라인을 만드세요.
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데이터 엔지니어링
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FAQs
데이터 과학이란 무엇인가요?
데이터 과학은 데이터로부터 정보를 얻는 데 중점을 둔 전문 분야입니다. 프로그래밍 기술, 과학적 방법론, 알고리즘 등을 활용하여 데이터 과학자는 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
데이터 과학을 학습하려면 어떻게 하나요?
Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 과학 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 과학을 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 과학에 필요한 기술은 무엇인가요?
수학과 통계학 지식뿐만 아니라 데이터 과학자는 Python, R, SQL과 같은 언어의 프로그래밍 기술이 필요합니다. 또한 데이터 과학과 대용량 데이터세트를 다루는 능력, 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 데이터베이스 관리에 대한 지식이 필요합니다. 머신 러닝과 딥러닝 기술도 유용할 수 있습니다.
데이터 과학은 어디에 활용할 수 있나요?
전문적인 관점에서 거의 모든 산업이 어느 정도 데이터 과학을 활용할 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 과학을 사용해 질병을 발견하고 치료하며, 금융 회사는 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용합니다. 모든 종류의 산업에서 추천 시스템 구축이나 고객 이탈 분석과 같은 마케팅에 데이터 과학을 활용합니다.
데이터 과학은 좋은 커리어인가요?
네, 데이터 과학은 미국과 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 또한 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이기도 합니다. Payscale 데이터에 따르면, 경험 있는 데이터 과학자는 미국에서 평균 $97,609를 벌고 5점 만점에 4점의 만족도를 보입니다.
데이터 과학자가 되기 어려운가요?
여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 과하학 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 과학에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 시간이 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직무를 맡으려면 많은 실무 경험이 필요합니다.
데이터 과학에 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 과학자가 되는 데 얼마나 걸리나요?
사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 과학자 수준에 도달하려면 7~12개월 집중적으로 학습해야 합니다. 하지만 데이터 과학의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 과학자가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
데이터 과학에서는 어떤 주제를 학습할 수 있나요?
데이터 과학의 기초를 마스터한 후에는 머신 러닝, 인공 지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.
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