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데이터, AI, 클라우드 강의

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776 강의

강의

데이터 기반 비즈니스 의사결정

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,087개

코딩 없이도 실용적인 데이터 프레임워크를 적용하여 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리는 방법을 알아보세요.

리더십

2시간

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pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,153개

CSV 파일, 스프레드시트, JSON, SQL 데이터베이스, API 등 일반적인 파일 형식과 시스템에서 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

4시간

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Python의 객체 지향 프로그래밍

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 845개

뛰어들어서 클래스를 생성하고 상속과 다형성을 활용하여 코드를 재사용하고 최적화하는 방법을 배워보세요.

소프트웨어 개발

4시간

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Databricks Lakehouse 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 389개

Databricks Lakehouse의 메달리온 아키텍처, 클러스터, 거버넌스, 공유, 배포까지 한눈에 익히세요.

데이터 엔지니어링

3시간

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비즈니스를 위한 Machine Learning

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,911개

머신 러닝의 기본 원리와 비즈니스 현장에서의 적용 방식을 이해합니다.

머신 러닝

2시간

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Power BI로 하는 재무 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 590개

Power BI로 재무 분석을 수행하고, 보유한 재무 역량을 Power BI 시각화를 통해 적용하는 방법을 학습합니다.

응용 금융

6시간

강의

데이터 관리 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,344개

데이터 관리의 핵심 개념을 익히세요. 라이프사이클 단계부터 보안과 거버넌스까지 체계적으로 마스터합니다.

데이터 관리

2시간

강의

Databricks 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,021개

Databricks Lakehouse의 강점을 배우고, 데이터 엔지니어링과 머신러닝 역량을 확장하십시오.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

dplyr로 데이터 결합하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,375개

dplyr를 사용하여 여러 테이블의 데이터를 결합해 더 복잡한 질문에 답하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

4시간

강의

Google: Introduction to AI Agents

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 395개

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

클라우드

20 min

강의

Python으로 범주형 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 2,923개

pandas와 seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 알아보세요.

데이터 조작

4시간

강의

실전 문제에 SQL 적용하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,399개

테이블을 찾고, 새 테이블과 뷰를 저장 및 관리하며, 비즈니스 질문에 답하기 위해 유지보수 가능한 SQL 코드를 작성합니다.

보고

4시간

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Sigma 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 591개

Sigma 시작하기! 실시간 분석을 위한 간단한 대화형 대시보드를 구축하고 맞춤화하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

2시간

강의

금융을 위한 R 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 110개

리스트와 데이터 프레임 등 핵심 자료구조를 배우고, 금융 사례에 바로 적용해 보세요.

응용 금융

4시간

강의

DevOps 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,015개

이 Introduction to DevOps에서 DevOps 기본을 익히고, 핵심 개념·도구·기법으로 생산성을 향상시키는 방법을 배우세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

PostgreSQL 데이터베이스 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 829개

PostgreSQL 데이터베이스를 생성하고 구조, 데이터 타입을 탐색하며 정규화 방법을 학습합니다.

데이터 준비

4시간

강의

R로 하는 가설 검정

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,091개

R에서 가설검정 활용 시기와 방법을 익힙니다. t-test, 비율검정, 카이제곱검정을 포함해 실전 적용법을 학습하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

tidyr로 데이터 재구조화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 514개

대부분의 데이터를 tidy 형식으로 변환해 분석을 더 쉽게 만드세요.

데이터 조작

4시간

강의

Tableau로 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 951개

데이터 분석가에게 가장 필요한 역량 중 하나는 시각화입니다. 이 과정에서 Tableau로 인사이트를 더 효과적으로 전달하세요.

데이터 시각화

6시간

강의

Bash 스크립팅 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 580개

Bash 스크립팅으로 클라우드에서 분석 파이프라인을 구축하고 여러 파일에 저장된 데이터 처리 가능

소프트웨어 개발

4시간

강의

R Markdown으로 보고서 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 368개

R 코드로 동적 보고서를 작성할 수 있는, 사용하기 쉬운 서식 언어입니다.

보고

4시간

강의

R로 데이터 정리하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 890개

원시 데이터에서 유의미한 인사이트로 빠르게 나아가도록, 데이터를 신속하고 정확하게 정제하는 방법을 학습합니다.

데이터 준비

4시간

강의

Python으로 배우는 선형 분류기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 369개

이 과정에서는 로지스틱 회귀와 SVM 등 선형 분류기의 원리를 자세히 학습합니다.

머신 러닝

4시간

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PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 883개

이미지에 PyTorch를 적용하고, 경계 상자를 통한 객체 검출과 이미지 세그멘테이션 생성을 위한 딥러닝 모델을 활용합니다.

AI

4시간

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데이터 윤리 입문

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 2,656개

데이터 윤리 입문 과정입니다. 원칙, AI 윤리, 실무 역량을 학습해 책임 있는 데이터 활용을 보장합니다.

데이터 리터러시

1시간

강의

Databricks에서의 데이터 관리

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 1,047개

Databricks에서 Delta Lake로 데이터 관리 학습: ACID 트랜잭션, 스키마 강제, 보안까지 다룹니다.

데이터 관리

3시간

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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