[DS 뭐하니- 두 번째 이야기] 알고 코딩하는 데이터 분석

"트렌드를 쫓는 것도 중요하지만, 흔들리지 않는 기본기가 진짜 실력을 만든다" 이 강의는 데이터 사이언스의 흐름을 이해하고, 가장 실용적인 기술부터 제대로 익히는 입문 과정입니다.

소프트웨어 데이터 파이프라인을 만들 때 가장 많이 사용하는 Orchestrator(오케스트레이터)인 Apache Airflow(아파치 에어플로우)를 배우실 수 있습니다.

: "환경 구축부터 실무 비즈니스 프로젝트까지, 통계학으로 이커머스 매출의 답을 찾는 데이터 사이언스 여정 (총 38강)" 단순히 분석 도구의 사용법을 익히는 수준을 넘어, 실제 이커머스 현업에서 발생하는 로그 데이터를 통계적 프로세스로 요리하는 법을 배웁니다. 개발 환경 구축부터 기술 통계, 확률 분포, 가설 검정의 핵심 이론을 탄탄히 다진 후, 실제 유저 앱 체류 시간 및 구매 전환율 비교 분석, 그리고 다중 선형 회귀 분석을 통한 성과 기여도 계량화까지! 데이터 사이언티스트의 핵심인 '데이터 기반의 의사결정 및 분석 자동화 역량'을 실무 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

파이썬 문법은 공부했는데 막상 데이터를 다루려니 막막하셨나요? NumPy 와 Pandas 를 배워야 한다는 건 알지만 어디서부터 어떻게 연결해야 할 지 고민이었다면 이 PART2 가 그 답이 됩니다. 총 50강 데이터 분석 커리큘럼중 PART2 에서는 실제로 데이터를 불러오고 정제하고 가공하면서 통계적으로 해석하는 과정을 단계적으로 경험합니다. 단순히 라이브러리와 문법을 배우는 것 만이 아니라 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택해야 하는지에 대한 기준을 수립합니다. 파이썬 코드를 아는 수준에서 이제부터 데이터를 다루는 수준으로 넘어가는 전환점이 바로 PART2 입니다.

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

AI 시대가 도래하면서, 데이터 파이프라인 구성은 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 역량으로 자리 잡았습니다. 가장 널리 사용되는 Airflow를 활용해 효율적인 데이터 파이프라인을 구축하는 노하우를, 실전 경험과 풍부한 강의 경력을 지닌 실리콘밸리 전문가(前 유데미 데이터팀 헤드, 現 산호세 주립대 데이터 석사 과정 교수)에게 직접 배워보세요.

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

현업 실전에서 데이터 탐색 (EDA), 데이터 클리닝, 스케일링, 이상치 처리, 로그변환, 카테고리 인코딩 등이 왜 필요한지 그리고 어떻게 다루어야 하는지를 배웁니다. 또한 테이블 데이터 합치기, (비정형) 시계열 데이터 처리 방법을 배웁니다.

SQL의 한계를 넘어 유연한 데이터 처리가 필요한 시대, MongoDB의 모든 것을 배웁니다. NoSQL 개념부터 설치, CRUD 실습, 집계 파이프라인, 텍스트 검색과 인덱싱까지 단계별로 학습하며, Python 크롤링 연동과 컨테이너 환경 구축을 통해 실무 활용 역량을 완성합니다.

이 강의에서는 추천 시스템의 핵심 알고리즘부터 실전 구현까지 다룹니다. - 컨텐츠 기반 필터링 - 협업 필터링, 딥러닝 기반 추천 모델 구현 - Two-step recommender systems 구현 - PyTorch/RecBole 활용한 실습 - 현업 노하우와 추천 결과 시각화까지

빅분기 실기 시험의 최대 난관인 구름(Goorm) 환경을 알고런이 제공하는 실습 플랫폼에서 완벽하게 대비합니다. 작업형 1·2·3유형 기출문제를 실제 시험환경과 동일한 방식으로 반복 실습하며, 코드 암기가 아닌 시험장 감각을 체득합니다. 코랩·주피터와 다른 환경에서 손이 먼저 움직이도록 훈련하는 실전 중심 강의입니다.

스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.

AI와 빅데이터 시대, 조직의 데이터를 제대로 활용하고 계신가요? 이 과정은 통계적 사고의 기초부터 머신러닝과 딥러닝의 핵심 원리까지, 데이터를 읽고 해석하는 필수 역량을 키워드립니다. 변동성 속에서 패턴을 발견하고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 실무 리더로 성장하세요.

xlsxwriter 튜토리얼로 배우는 Python 엑셀 프로그래밍의 기초 강좌입니다. Python과 엑셀을 사용하여 데이터를 분석하고 업무를 자동화 할 수 있습니다.

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

파이썬 퀀트 투자와 함께 데이터를 기반으로 투자 전략을 세우고 전략에 따른 투자를 해보세요. 다양한 자산 배분 전략을 구현하고, 최종적으로 자신만의 투자 전략을 만들어 볼 수 있습니다.

이 과정은 데이터 시각화의 핵심 도구인 Seaborn과 대화형 대시보드를 구축하는 plotly/Dash를 활용하여, 실무에 바로 적용 가능한 시각화 역량을 키우는 데 초점을 둡니다. 다양한 실습을 통해 인사이트 중심의 시각 자료 제작과 웹 기반 대시보드 구현 능력을 함께 향상시킬 수 있습니다.

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

Open API와 파이썬을 활용하여 업무 효율성을 향상시키는 데 필요한 기술과 노하우를 학습할 수 있습니다.