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데이터, AI, 클라우드 강의

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72 강의

강의

SQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 39.7K

SQL을 사용하여 관계형 데이터베이스를 생성하고 쿼리하는 방법을 단 2시간 만에 배워보세요.

데이터 조작

AI Native

2-3 hours

강의

Excel 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 22.6K

엑셀 기본기를 익히고 이 스프레드시트 도구를 활용하여 영향력 있는 분석을 수행하는 방법을 배우세요.

데이터 조작

4시간

강의

중급 SQL

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 22.2K

실습 쿼리와 함께 단계별로 진행되는 이 과정은 오늘 당장 여러분의 SQL 코드로 데이터를 분석하는 데 필요한 모든 것을 가르쳐 드립니다!

데이터 조작

Over 3 hours

강의

SQL에서 데이터 조인하기

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 21.2K

SQL 지식을 한 단계 업그레이드하고 테이블 조인, 관계 집합 이론 적용, 서브쿼리 활용 방법을 배워보세요.

데이터 조작

Over 3 hours

강의

pandas로 데이터 다루기

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 18.1K

pandas를 사용하여 데이터를 가져오고 정리하는 방법, 통계를 계산하는 방법, 시각화를 만드는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

Over 3 hours

강의

Power BI에서 DAX 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 13K

계산된 열, 테이블, 측정값과 같은 데이터 분석 표현식(DAX)의 기본 개념을 학습하여 Power BI 지식을 향상시키세요.

데이터 조작

3시간

강의

SQL에서의 데이터 조작

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 11.2K

포스트그레SQL에서 다양한 데이터 과학 질문에 답하고 분석을 위한 견고한 데이터 세트를 준비하는 데 필요한 복잡한 SQL 쿼리를 숙달하십시오.

데이터 조작

4시간

강의

pandas로 데이터 조인하기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 8K

pandas를 사용하여 여러 테이블의 데이터를 조인(결합)하여 결합하는 방법을 배우세요.

데이터 조작

4시간

강의

Power BI의 데이터 모델링

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 6.9K

Power BI에서 데이터 모델링의 핵심 개념을 익히세요.

데이터 조작

3시간

강의

Power BI에서 데이터 변환

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 5.4K

테이블을 (언)피벗하고, 전치하고, 추가하고, 결합하는 방법을 배우게 될 것입니다. 사용자 정의 열, M 언어 및 고급 편집기를 통해 기능을 확장하세요.

데이터 조작

3시간

강의

Power BI의 DAX 함수

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 4.8K

데이터 분석 표현식(DAX)을 사용하면 사용자 정의 함수를 작성하여 Power BI 기술을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다.

데이터 조작

3시간

강의

PostgreSQL에서 데이터 조작을 위한 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 4.6K

데이터 조작, 처리 및 변환을 위한 가장 중요한 PostgreSQL 함수를 익히세요.

데이터 조작

4시간

강의

dplyr로 데이터 조작하기

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 4.6K

dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.

데이터 조작

4시간

강의

Power BI 중급 데이터 모델링

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 4.5K

Power BI에서 마스터 데이터 모델링을 마스터하세요.

데이터 조작

3시간

강의

Power BI 중급 DAX

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 4.2K

다양한 DAX 계산법을 알아보고 Microsoft Power BI에서 이를 활용하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

3시간

강의

사례 연구: Power BI로 HR 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 3.9K

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

데이터 조작

3시간

강의

Power BI의 데이터 연결

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 3.4K

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

데이터 조작

2시간

강의

Power BI에서 트렌드 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 3.4K

시계열, 분해 트리, 주요 영향 요인 등의 추세 분석 기법을 활용하여 보고서의 질을 높여보세요.

데이터 조작

3시간

강의

Power BI에서 자산 배포 및 유지 관리

  • 중급기술 수준
  • 4.4+
  • 3.2K

Power BI에서 자산 배포와 유지 관리 방법을 학습합니다. Power BI Service 인터페이스와 작업 영역 등 핵심 요소를 익힙니다.

데이터 조작

2시간

강의

NumPy 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 2.8K

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

데이터 조작

4시간

강의

고급 Excel 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 2.6K

실습으로 Excel의 고급 참조, 조회, 데이터베이스 함수를 익혀 역량을 강화하세요.

데이터 조작

2시간

강의

dplyr로 데이터 결합하기

  • 기초기술 수준
  • 4.4+
  • 1.8K

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

데이터 조작

4시간

강의

Excel의 Power Pivot

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 1.7K

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

데이터 조작

3시간

강의

Manipulating Time Series Data in Python

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 1.7K

In this course youll learn the basics of working with time series data.

데이터 조작

4시간

강의

Sigma 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 1.7K

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

데이터 조작

2시간

강의

Google Sheets로 하는 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 1.7K

Google Sheets로 데이터를 정리·분석하고 인사이트를 도출합니다. 정렬, 필터, VLOOKUP으로 데이터 결합까지 익히세요.

데이터 조작

3시간

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AI와 함께하는 SQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 1.6K

프롬프트 작성, 쿼리 생성, 데이터 분석을 통해 실제 문제를 해결하며 AI로 SQL을 배우세요.

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3시간

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Excel 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 1.5K

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

데이터 조작

1시간

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Python으로 범주형 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 1.5K

pandas와 seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 알아보세요.

데이터 조작

4시간

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pandas로 데이터 재구조화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 1.4K

넓은 형식을 긴 형식으로 변환하고, 행·열을 stack/unstack하며, 멀티 인덱스 DataFrame을 효율적으로 다룹니다.

데이터 조작

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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모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.