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강의

Power BI로 하는 야구 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 211개

Power BI로 야구 데이터를 분석·시각화하세요. 산점도, 토네이도 차트, 게이지로 통찰을 생생하게 전달합니다.

데이터 시각화

1시간

강의

Introduction to Julia

  • 기초기술 수준
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Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

소프트웨어 개발

4시간

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Python으로 배우는 예측 분석 입문

  • 기초기술 수준
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이 과정에서는 예측을 위해 로지스틱 회귀 모델을 사용하고 효과적으로 제시하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

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스프레드시트 사용자를 위한 Python

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일반적인 스프레드시트 함수와 기법에 대한 지식을 활용하여 파이썬을 탐구해 보세요!

소프트웨어 개발

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Google: Human-Centered AI

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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

클라우드

10 min

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Google: Introduction to Large Language Models

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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

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기업 가치평가 입문

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현업 사례와 실습으로 DCF를 활용해 기업가치를 체계적으로 산정합니다.

응용 금융

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Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

클라우드

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금융을 위한 R 중급

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R에서 날짜 처리 방법을 익히고, 금융 예제로 if 문, 반복문, 함수까지 탐구하세요.

응용 금융

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R로 배우는 ARIMA 모델

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R로 시계열 데이터에 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모델을 정확히 적합하는 전문가가 되세요.

확률 및 통계

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프로그래밍 패러다임 개념

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명령형·선언형, 절차형, 함수형, 객체지향 등 다양한 프로그래밍 패러다임을 탐색합니다.

소프트웨어 개발

2시간

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Tidyverse로 배우는 범주형 데이터

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분류를 시작하세요! 이 과정에서는 직함, 설문 응답 등 비수치형 데이터를 Tidyverse 환경에서 다루는 법을 학습합니다.

데이터 조작

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데이터 편향 정복하기

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정확한 분석과 신뢰할 수 있는 모델을 위해 편향을 감지하고 완화하는 방법을 배워 데이터의 잠재력을 극대화하세요.

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R의 data.table로 데이터 조작하기

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data.table로 필터링, 선택, 그룹별 통계 계산 등 데이터 조작의 핵심 개념을 확실히 익히십시오.

데이터 조작

4시간

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KNIME에서의 데이터 변환

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데이터 변환, 열 작업, 워크플로 최적화로 KNIME 역량을 강화하세요.

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비즈니스를 위한 MLOps

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MLOps의 개념과 자동화·확장을 위한 핵심 도구와 실무를 학습합니다.

머신 러닝

3시간

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SAS 사용자를 위한 R

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SAS 지식을 R로 전환하는 방법을 배우고, 이 무료이며 강력한 소프트웨어 언어를 사용하여 데이터를 분석하세요.

소프트웨어 개발

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MATLAB 사용자를 위한 Python

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MATLAB에서 전환하며 핵심 Python 개념을 익히고, NumPy와 Matplotlib로 실습해 보세요.

소프트웨어 개발

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Google Workspace End User: Gmail

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Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

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7시간 15 min

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Google Sheets에서 조건부 서식

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기본 옵션과 사용자 지정 수식을 활용해 데이터에 조건부 서식을 적용하는 방법을 학습하세요.

데이터 조작

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.

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