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수강 후, 이런 것들을 얻게 돼요.

1

비전공자도 처음부터 차근차근

Python 기초부터 SQL로 데이터를 조회하고 정리하는 과정까지, 코딩 경험이 없어도 따라올 수 있게 설계됐어요.
2

데이터를 직접 다루는 핵심 기초를 한 번에

Python·SQL로 데이터를 불러오고 조회·정리·집계하는 방법부터 기초 시각화까지 단계별로 익혀요.
3

실제 데이터로 완성하는 분석 실습

실제 데이터셋을 활용해 데이터를 조회하고 정리·시각화하는 실습 결과물을 직접 완성해요.

강의

튜터 소개

커리큘럼

후기

FAQ

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후기

FAQ

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커리큘럼

후기

FAQ

완전히 처음인데, 따라갈 수 있을까요...?

코딩을 한 번도
해본 적 없어도 괜찮아요!

필요한 데이터를

직접 조회할 수 있게

직접 정리할 수 있게

직접 읽을 수 있게

되는 첫 번째 기초 과정

필요한 데이터를

직접 조회할 수 있게

직접 정리할 수 있게

직접 읽을 수 있게

되는

첫 번째 기초 과정

Python & SQL로 시작하는
데이터 핸들링 입문

1

원하는 DB 데이터 꺼내기

SQL로 데이터 조회

2

pandas로 정제·가공

Python으로 데이터 정리

3

쇼핑몰·고객·캠페인 데이터

실무형 결과물 완성

4

직장·취준 병행 가능

국비 90% 지원

데이터 역량 강화, 필요하다는 건 알겠는데...

막상 시작하면
이런 상황이 반복되지 않으셨나요?

막상 시작하면 이런 상황이
반복되지 않으셨나요?

대시보드만 보는 사람 vs 직접 다루는 사람

격차는 이미 벌어지고 있습니다

엑셀과 대시보드는 이제 기본이에요

엑셀과 대시보드 읽기는
이제 기본이에요

차이를 만드는 건 데이터를 직접 조회하고, 정리하고, 읽는 역량입니다.
Python과 SQL은 그 첫 번째 도구입니다.

차이를 만드는 건
데이터를 직접 조회하고, 정리하고, 읽는 역량입니다.
Python과 SQL은 그 첫 번째 도구입니다.

박스를 클릭해 수료 후 스킬을 확인하세요!

Before

담당자에게 부탁하거나 엑셀 파일을 기다린다

Before

복붙·수작업으로 엑셀을 정리한다

Before

"분석은 데이터 팀에 맡겨야지"라고 생각한다

Before

"나는 비전공자라서 코딩은 못 해"라고 생각한다

Before

무료 강의를 찾다가 흐름 없이 중도 포기한다

Before

혼자 검색하다 포기하거나 그냥 넘어간다

Before

데이터 역량 항목을 이력서에 쓰지 못한다

데이터를 직접 다루는 역량은

특정 직무만의 이야기가 아닙니다

특정 직무만의 이야기가
아닙니다

데이터 분석가가 아니어도,
업무에서 숫자를 확인하고 데이터를 정리해야 하는 순간은 계속 늘어납니다.

데이터 분석가가 아니어도,
업무에서 숫자를 확인하고 데이터를 정리해야 하는
순간은 계속 늘어납니다.

취업·이직을 준비한다면?

취업·이직을 준비한다면?

데이터 직무뿐 아니라 마케팅·기획 등 다양한 직무에서
SQL·Python을 활용한 데이터 경험은 경쟁력을 설명하는 기초가 됩니다.

데이터 직무뿐 아니라 마케팅·기획 등
다양한 직무에서 SQL·Python을 활용한
데이터 경험은 경쟁력을 설명하는 기초가 됩니다.

현업에서 데이터를 다룬다면?

현업에서 데이터를 다룬다면?

누군가에게 데이터를 요청하고 엑셀 파일을 기다리는 데서 벗어나,
필요한 데이터를 직접 조회하고 정리하는 첫 단계를 시작할 수 있습니다.

누군가에게 데이터를 요청하고 엑셀 파일을
기다리는 데서 벗어나, 필요한 데이터를 직접
조회하고 정리하는 첫 단계를 시작할 수 있습니다.

코딩이 처음이라면?

코딩이 처음이라면?

Python → SQL → pandas → 시각화 순서로,
무엇부터 해야 할지 고민하지 않고 데이터 핸들링의 기초 흐름을 따라갈 수 있습니다.

Python → SQL → pandas → 시각화 순서로,
무엇부터 공부해야 할지 고민하지 않고
데이터 핸들링의 기초 흐름을 따라갈 수 있습니다.

그래서 이렇게 설계했어요

1

1

흐름이 있는 학습 설계

"다음에 뭘 해야 하지?"라는 혼란 없이 따라갈 수 있습니다.
Python 기초 문법 → SQL 데이터 조회 → pandas 전처리·병합 → 시각화까지,
데이터 핸들링의 전 흐름을 하나의 순서 안에서 경험합니다.

"다음에 뭘 해야 하지?"라는 혼란 없이 따라갈 수
있습니다.
Python 기초 문법 → SQL 데이터 조회 →
pandas 전처리·병합 → 시각화까지, 데이터
핸들링의 전 흐름을 하나의 순서 안에서 경험합니다.

2

2

실무형 결과물이 남는 실습

이론만 듣고 끝나지 않습니다.
쇼핑몰 주문 데이터 정리, 고객 구매 패턴 분석, 마케팅 캠페인 효과 분석 등
현업과 포트폴리오 양쪽에 바로 연결할 수 있는 실습 데이터를 씁니다.

이론만 듣고 끝나지 않습니다.
쇼핑몰 주문 데이터 정리, 고객 구매 패턴 분석,
마케팅 캠페인 효과 분석 등 현업과 포트폴리오
양쪽에 바로 연결할 수 있는 실습 데이터를 씁니다.

3

3

막혔을 때 혼자 두지 않습니다

튜터 질문 응답과 AI 챗봇 학습 지원으로, 혼자 막혀서 포기하는 구간을 없앱니다.
무료 강의의 "모르면 멈춤" 문제를 구조적으로 해결합니다.

튜터 질문 응답과 AI 챗봇 학습 지원으로,
혼자 막혀서 포기하는 구간을 없앱니다.
무료 강의의 "모르면 멈춤" 문제를 구조적으로
해결합니다.

코딩 경험 0에서 시작해서,
실제 업무 결과물까지

많은 SQL·Python 강의가 존재하지만,
데이터 핸들링의 전 흐름을 하나의 실습 경로로 연결해주는 입문 과정은 드뭅니다.

많은 SQL·Python 강의가 존재하지만,
데이터 핸들링의 전 흐름을
하나의 실습 경로로 연결해주는 입문 과정은 드뭅니다.

설계는 단순합니다.
"지금 이것을 왜 배우는지"가 항상 보이는 순서로 만들어졌습니다.

Step 1의 설계는 단순합니다.
"지금 이것을 왜 배우는지"가
항상 보이는 순서로 만들어졌습니다.

이런 점이 달라요!

양옆으로 밀어보세요!

학습 흐름

질문·피드백

비용

병행 가능 여부

결과물

완결성

유튜브 & 유료 온라인 강의

주제별 파편, 연결 없음

없음 (댓글 운)

무료

가능하나 이탈률 높음

거의 없음

시리즈 이어봐야 함

장기 부트캠프 (KDT 3~6개월)

무료 강의 (유튜브·인프런 입문)

멘토 상시 지원

수백만 원 + 전업 요구

사실상 전업 필요

프로젝트 완성

전 과정 수료 전제

Step 1 (지금 이 강의)

Python→SQL→pandas→시각화
전 흐름 연결

튜터 질문 + AI 챗봇

₩49,000 (국비 90%)

온라인 자율 수강,
직장·취준 병행 가능

쇼핑몰·고객·캠페인
실습 분석 결과물

Step 1만으로 기초 완결

강의 수강 후
이런 걸 할 수 있어요

01

데이터베이스에서 조건에 맞는 데이터를 SQL로 직접 꺼내기

데이터베이스에서 조건에 맞는 데이터를
SQL로 직접 꺼내기

02

pandas로 중복 제거·결측값 처리·컬럼 병합 등 전처리 수행

pandas로 중복 제거·결측값 처리·
컬럼 병합 등 전처리 수행

03

쇼핑몰 주문 데이터로 매출·수량 집계 및 패턴 파악

쇼핑몰 주문 데이터로 매출·수량 집계 및
패턴 파악

04

고객 구매 패턴을 분석해 간단한 인사이트 도출

고객 구매 패턴을 분석해 간단한
인사이트 도출

05

마케팅 캠페인 데이터로 효과 확인하는 분석 흐름 완성

마케팅 캠페인 데이터로 효과 확인하는
분석 흐름 완성

처음부터 데이터 핸들링까지
이어지는 학습 흐름

1

Python 기초 배우기

데이터를 다루기 위해 필요한
Python의 기본 문법부터 시작합니다.

데이터를 다루기 위해 필요한 Python의 기본 문법부터 시작합니다.

변수와 자료형

함수와 반복문

문자열과 숫자 처리

간단한 자동화 코드

리스트와 딕셔너리

2

SQL로 데이터 조회하기

DBeaver를 활용해 데이터베이스를 이해하고,
필요한 조건의 데이터를 직접 조회하는
방법을 배웁니다.

DBeaver를 활용해 데이터베이스를 이해하고,
필요한 조건의 데이터를 직접 조회하는 방법을 배웁니다.

데이터베이스와 테이블 이해

데이터 조회와 조건 필터링

정렬과 집계

여러 테이블의 데이터 연결

원하는 형태로 데이터 추출하기

3

pandas로
데이터 정리·분석·시각화하기

pandas로 데이터 정리·분석·시각화하기

Python으로 데이터를 불러오고,
분석하기 좋은 형태로 정리한 뒤
그래프로 확인합니다.

Python으로 데이터를 불러오고, 분석하기 좋은 형태로 정리한 뒤 그래프로 확인합니다.

DataFrame 이해와 데이터 불러오기

DataFrame 이해와 데이터
불러오기

결측치·중복 데이터 처리

데이터 그룹화·집계·병합

Matplotlib을 활용한 데이터 시각화

데이터에서 패턴과 인사이트 읽기

AI를 활용한 데이터 분석 학습

Part 01

Python 기초

데이터를 다루기 위한 코딩의 첫 언어를 익혀요

데이터를 다루기 위한
코딩의 첫 언어를 익혀요

변수·리스트·딕셔너리·함수·반복문처럼 데이터를 다루는 데 필요한
Python 기초 문법을 작은 코드 실습으로 익힙니다.

변수·리스트·딕셔너리·함수·반복문처럼
데이터를 다루는 데 필요한
Python 기초 문법을 작은 코드 실습으로 익힙니다.

이 파트를 마치면

Python 코드를 실행하고 결과를 확인할 수 있습니다.

숫자와 텍스트를 변수에 담아 계산·처리할 수 있습니다.

리스트와 딕셔너리로 여러 데이터를 묶어 다룰 수 있습니다.

조건문과 반복문으로 같은 작업을 여러 데이터에 적용할 수 있습니다.

이 파트를 마치면

Python 코드를 실행하고 결과를 확인할 수 있습니다.

숫자와 텍스트를 변수에 담아 계산·처리할 수 있습니다.

리스트와 딕셔너리로 여러 데이터를 묶어 다룰 수 있습니다.

조건문과 반복문으로 같은 작업을 여러 데이터에 적용할 수 있습니다.

데이터를 다루기 위해 필요한
Python의 기본 문법을 익히는 단계입니다.

데이터를 다루기 위해 필요한
Python의 기본 문법을
익히는 단계입니다.

Part 02

SQL 기초

필요한 데이터를 직접 찾아오는 방법을 배워요

필요한 데이터를
직접 찾아오는 방법을 배워요

데이터베이스와 테이블의 기본 구조를 이해하고,
SQL로 원하는 조건의 데이터를 조회·정리하는 방법을 익힙니다.

데이터베이스와 테이블의 기본 구조를 이해하고,
SQL로 원하는 조건의 데이터를 조회·정리하는
방법을 익힙니다.

이 파트를 마치면

필요한 컬럼을 골라 데이터를 조회할 수 있습니다.

조건을 걸어 원하는 데이터만 필터링할 수 있습니다.

데이터를 정렬하고 기준별로 묶어 집계할 수 있습니다.

여러 테이블에 나뉜 정보를 연결해 확인할 수 있습니다.

이 파트를 마치면

필요한 컬럼을 골라 데이터를 조회할 수 있습니다.

조건을 걸어 원하는 데이터만 필터링할 수 있습니다.

데이터를 정렬하고 기준별로 묶어 집계할 수 있습니다.

여러 테이블에 나뉜 정보를 연결해 확인할 수 있습니다.

이런 질문의 답변을 연습합니다

이번 달 가입한 사용자

만 보고 싶다면?

지역별 주문 건수

를 비교하고 싶다면?

특정 조건을 만족

하는 고객 목록을 찾고 싶다면?

Part 03

pandas 데이터 처리

꺼낸 데이터를 분석하기 좋은 형태로 정리해요

꺼낸 데이터를
분석하기 좋은 형태로 정리해요

SQL이나 파일에서 가져온 데이터를 불러오고,
결측치·중복 데이터를 정리한 뒤 분석에 필요한 형태로 가공합니다.

SQL이나 파일에서 가져온 데이터를 불러오고,
결측치·중복 데이터를 정리한 뒤
분석에 필요한 형태로 가공합니다.

이 파트를 마치면

표 형태의 데이터를 불러오고 구조를 확인할 수 있습니다.

결측치와 중복 데이터를 처리하는 방법을 이해합니다.

필요한 행과 열만 골라 데이터를 정리할 수 있습니다.

데이터를 기준별로 그룹화하고 집계할 수 있습니다.

여러 데이터를 하나로 병합해 비교할 수 있습니다.

이 파트를 마치면

표 형태의 데이터를 불러오고 구조를 확인할 수 있습니다.

결측치와 중복 데이터를 처리하는 방법을 이해합니다.

필요한 행과 열만 골라 데이터를 정리할 수 있습니다.

데이터를 기준별로 그룹화하고 집계할 수 있습니다.

여러 데이터를 하나로 병합해 비교할 수 있습니다.

이런 작업을 연습합니다

비어 있거나 중복된 데이터

정리하기

카테고리별 주문 수·금액

비교하기

여러 데이터 파일을

하나로 합쳐 보기

Part 04

데이터 시각화

표 속 숫자를 그래프로 읽어요

정리한 데이터를 그래프로 표현하고,
숫자만으로는 보기 어려운 분포·변화·패턴을 확인합니다.

정리한 데이터를 그래프로 표현하고,
숫자만으로는 보기 어려운
분포·변화·패턴을 확인합니다.

이 파트를 마치면

데이터 특성에 맞는 기본 그래프를 선택할 수 있습니다.

막대그래프·선그래프·산점도의 의미를 이해합니다.

그룹별 차이와 시간에 따른 변화를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

데이터에서 눈에 띄는 패턴을 찾아 설명하는 연습을 합니다.

이 파트를 마치면

데이터 특성에 맞는 기본 그래프를 선택할 수 있습니다.

막대그래프·선그래프·산점도의 의미를 이해합니다.

그룹별 차이와 시간에 따른 변화를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

데이터에서 눈에 띄는 패턴을 찾아 설명하는 연습을 합니다.

이런 관점으로 데이터를 봅니다

어떤 그룹의

수치가 가장 높은가?

시간이 지나면서

수치가 어떻게 변했는가?

두 값 사이에

함께 움직이는 경향

이 있는가?

실습을 따라가면,
아래 결과물이 손에 남아요!

'배운 것 같다'는 느낌이 아니라, 꺼내 보여줄 수 있는 산출물입니다.

'배운 것 같다'는 느낌이 아니라,
꺼내 보여줄 수 있는 산출물입니다.

1

쇼핑몰 주문 데이터 정리 실습 코드

Python + pandas로 원시 주문 데이터를 불러와
결측치·중복을 처리하고 분석 가능한 형태로 정제하는 실습

2

SQL 데이터 조회 쿼리 모음

포트폴리오용 쿼리 실습

SELECT / WHERE / JOIN / GROUP BY를 활용해
실제 테이블에서 원하는 데이터를 꺼내는 쿼리 작성 경험

3

고객 구매 패턴 분석 결과물

고객별 구매 빈도·금액·최근 구매일을
Python으로 산출하는 RFM 분석 방법 학습

4

마케팅 캠페인 효과 분석 결과물

채널별·기간별 전환 데이터를 집계·비교해
캠페인 성과를 요약하는 분석 경험

5

데이터 시각화 차트 세트

보고서·포트폴리오용 시각화 실습

matplotlib / seaborn으로
매출 추이·분포·비교 차트를 만드는 시각화 방법

6

pandas 전처리 치트시트

결측치 처리, 데이터 타입 변환, 필터링, 병합(merge) 등
실무에서 가장 자주 쓰는 코드 패턴 학습

7

Python 기초 문법 정리 노트

변수·리스트·딕셔너리·반복문·함수 등
데이터 핸들링에 꼭 필요한 문법 학습

8

이력서용 실습 경험 기술 문구

Python·SQL 실습 경험을
이력서·포트폴리오 문구로 정리하는 방법

이렇게 달라질 수 있어요!

마케터

기획자/PM

MD/커머스 담당

사무직/운영 담당

데이터 직무 취업·이직 준비

팀장/리더

이렇게 달라져요!

원하는 캐릭터를 클릭하고, 수료 후 얻을 스킬을 확인하세요!

마케터

기획자/PM

MD/커머스 담당

사무직/운영 담당

데이터 직무 취업·이직 준비

팀장/리더

이렇게 달라져요!

원하는 캐릭터를 클릭하고,
수료 후 얻을 스킬을 확인하세요!

실제 수강생 후기

1. 대학원생

논문 때문에 시작했는데,

논문 때문에 시작했는데,

시야가 넓어졌어요

시야가 넓어졌어요

이*수님

이*수님

20대 · 대학생/대학원생

20대 · 대학생/대학원생

육아휴직 중인 직장인이자 대학원생입니다. 내년 박사 졸업논문을 위해 AI 분석 툴을
배우려고 신청했는데, 틈틈이 수강하며 입문할 수 있어 좋았습니다.
강의에서 배운 파이썬 활용법 덕분에 논문 방향을 더 넓게 볼 수 있게 되었고,
공공데이터 활용처럼 강의에 없던 방법까지 고민하는 계기가 되었습니다.
헷갈릴 때마다 평생소장 강의를 다시 볼 수 있어 만족스럽습니다.

육아휴직 중인 직장인이자 대학원생입니다. 내년 박사 졸업논문을 위해 AI 분석 툴을 배우려고
신청했는데, 틈틈이 수강하며 입문할 수 있어 좋았습니다.
강의에서 배운 파이썬 활용법 덕분에 논문 방향을 더 넓게 볼 수 있게 되었고,
공공데이터 활용처럼 강의에 없던 방법까지 고민하는 계기가 되었습니다.
헷갈릴 때마다 평생소장 강의를 다시 볼 수 있어 만족스럽습니다.

육아휴직 중인 직장인이자 대학원생입니다.
내년 박사 졸업논문을 위해 AI 분석 툴을 배우려고 신청했는데, 틈틈이 수강하며 입문할 수 있어 좋았습니다.
강의에서 배운 파이썬 활용법 덕분에 논문 방향을 더 넓게 볼 수 있게 되었고, 공공데이터 활용처럼 강의에 없던 방법까지 고민하는 계기가 되었습니다.
헷갈릴 때마다 평생소장 강의를 다시 볼 수 있어 만족스럽습니다.

2. 마케팅 종사자

2. 마케팅 종사자

데이터를 보기만 했는데,

데이터를 보기만 했는데,

이제 직접 정리하고 분석해요

이제 직접 정리하고 분석해요

이*원님

이*원님

20대 · 마케팅 종사자

20대 · 마케팅 종사자

여러 데이터를 불러와 필요한 항목만 필터링하고, 결측치를 정리하거나 집계하는 과정에
배운 내용을 직접 적용해봤습니다. 예전엔 데이터를 하나씩 확인하느라 시간이 오래
걸렸는데, Python을 쓰니 반복 작업이 훨씬 빨라졌어요. SQL의 SELECT, WHERE,
GROUP BY로 원하는 데이터를 조건에 맞게 뽑는 방법도 이해하게 됐습니다.

여러 데이터를 불러와 필요한 항목만 필터링하고, 결측치를 정리하거나 집계하는 과정에 배운 내용을
직접 적용해봤습니다. 예전엔 데이터를 하나씩 확인하느라 시간이 오래 걸렸는데,
Python을 쓰니 반복 작업이 훨씬 빨라졌어요. SQL의 SELECT, WHERE, GROUP BY로
원하는 데이터를 조건에 맞게 뽑는 방법도 이해하게 됐습니다.

여러 데이터를 불러와 필요한 항목만 필터링하고, 결측치를 정리하거나 집계하는 과정에 배운 내용을 직접 적용해봤습니다.
예전엔 데이터를 하나씩 확인하느라 시간이 오래 걸렸는데, Python을 쓰니 반복 작업이 훨씬 빨라졌어요. SQL의 SELECT, WHERE, GROUP BY로 원하는 데이터를 조건에 맞게 뽑는 방법도 이해하게 됐습니다.

3. 창업자/스타트업 운영자

막막하던 데이터 정리는

막막하던 데이터 정리는

이제 직접 해결해요

이제 직접 해결해요

진*규님

진*규님

30대 · 창업자/스타트업 운영자

30대 · 창업자/스타트업 운영자

수강 전에는 데이터를 어떻게 정리하고 분석해야 할지 몰라 하나씩 확인하는 과정이
막막했습니다. 데이터가 많아지면 어디서부터 시작할지 몰라 시간도 오래 걸렸고요.
지금은 Python과 SQL로 필요한 데이터를 직접 조회하고, Pandas로 필터링·집계까지
체계적으로 다룰 수 있게 됐습니다. 문제를 작은 단계로 나눠 직접 해결해볼 수 있게 된 게
가장 큰 변화예요.

수강 전에는 데이터를 어떻게 정리하고 분석해야 할지 몰라 하나씩 확인하는 과정이 막막했습니다.
데이터가 많아지면 어디서부터 시작할지 몰라 시간도 오래 걸렸고요. 지금은 Python과 SQL로
필요한 데이터를 직접 조회하고, Pandas로 필터링·집계까지 체계적으로 다룰 수 있게 됐습니다.
문제를 작은 단계로 나눠 직접 해결해볼 수 있게 된 게 가장 큰 변화예요.

수강 전에는 데이터를 어떻게 정리하고 분석해야 할지 몰라 하나씩 확인하는 과정이 막막했습니다.
데이터가 많아지면 어디서부터 시작할지 몰라 시간도 오래 걸렸고요.
지금은 Python과 SQL로 필요한 데이터를 직접 조회하고, Pandas로 필터링·집계까지 체계적으로 다룰 수 있게 됐습니다. 문제를 작은 단계로 나눠 직접 해결해볼 수 있게 된 게 가장 큰 변화예요.

4. 대학원/대학원생

4. 대학원/대학원생

맞는 방향인지 고민했는데,

맞는 방향인지 고민했는데,

이제 자신 있게 활용해요

이제 자신 있게 활용해요

김*환님

김*환님

30대 · 대학생/대학원생

30대 · 대학생/대학원생

수강 전에는 파이썬을 어떻게 쓸지, 어떤 활용법이 있는지 몰라 아이디어를 짜내도
맞는 방향인지 고민스러웠습니다. 단계적으로 흐름 있는 커리큘럼 덕분에 사용법과 쓰임을
이해하게 되어, 이전보다 자신 있게 활용해보려 합니다.

수강 전에는 파이썬을 어떻게 쓸지, 어떤 활용법이 있는지 몰라 아이디어를 짜내도 맞는 방향인지
고민스러웠습니다. 단계적으로 흐름 있는 커리큘럼 덕분에 사용법과 쓰임을 이해하게 되어,
이전보다 자신 있게 활용해보려 합니다.

수강 전에는 파이썬을 어떻게 쓸지, 어떤 활용법이 있는지 몰라 아이디어를 짜내도 맞는 방향인지 고민스러웠습니다.
단계적으로 흐름 있는 커리큘럼 덕분에 사용법과 쓰임을 이해하게 되어, 이전보다 자신 있게 활용해보려 합니다.

이런 분께 강력 추천해요!

SQL·Python이 필요한 건 알지만, 코딩은 한 번도 안 해본 분

SQL·Python이 필요한 건 알지만, 코딩은 한 번도 안 해본 분

이력서·포트폴리오에 넣을 실습 경험이 없는 비전공자

이력서·포트폴리오에 넣을 실습 경험이 없는 비전공자

매번 다른 팀에 요청하거나 엑셀에만 의존하는 현업 직장인

매번 다른 팀에 요청하거나 엑셀에만 의존하는 현업 직장인

무료 강의로 시작했다가 중간에 막혀 포기한 경험이 있는 분

무료 강의로 시작했다가 중간에 막혀 포기한 경험이 있는 분

통계·머신러닝 전에, 데이터 조회·정리 기초부터 잡고 싶은 분

통계·머신러닝 전에, 데이터 조회·정리 기초부터 잡고 싶은 분

퇴사나 전업 없이 직장·취준과 병행하고 싶은 분

퇴사나 전업 없이 직장·취준과 병행하고 싶은 분

쉽게 시작할 수 있는 데이터 분석 패키지
튜터를 소개합니다

쉽게 시작할 수 있는
데이터 분석 패키지
튜터를 소개합니다

권대용

한국과학기술원 (대덕) 문화기술대학원 석사

한국과학기술원 (대덕) 전산학부 학사

실제 데이터를 손으로 만지면서
'왜'를 이해하는 순간, 모든 게 연결됩니다.

권대용

한국과학기술원 (대덕) 문화기술대학원 석사

한국과학기술원 (대덕) 전산학부 학사

실제 데이터를 손으로 만지면서
'왜'를 이해하는 순간, 모든 게 연결됩니다.

서정욱

전) 메타코드 제조 AI 강사

전) 렛유인에듀 제조 AI 강사

전) 고려대학교 영재교육원 강사/연구원

전) 미래직업협회 인공지능교육연구소 강사

어려운 개념을 잘 외우는 것보다,
직접 써먹을 수 있느냐가 중요합니다.

Step 2

Chapter 4, 5

서정욱

전) 메타코드 제조 AI 강사

전) 렛유인에듀 제조 AI 강사

전) 고려대학교 영재교육원 강사/연구원

전) 미래직업협회 인공지능교육연구소 강사

어려운 개념을 잘 외우는 것보다,
직접 써먹을 수 있느냐가 중요합니다.

Step 2

Chapter 4, 5

49,000원에 이 모든 게 포함돼요

내일배움카드로 크레딧으로 정가의 90%를 지원 받아요

내일배움카드로 크레딧으로
정가의 90%를 지원 받아요

내배카 49,000원

내배카 49,000원

KDC 크레딧으로

수강료 90%를 지원받아요.

KDC 크레딧으로 수강료 90%를 지원받아요.

프로젝트 4개

프로젝트 4개

4개 프로젝트로 구성한 포트폴리오를

서류에 바로 첨부할 수 있어요.

4개 프로젝트로 구성한 포트폴리오를

서류에 바로 첨부할 수 있어요.

국가 인증 수료증

국가 인증 수료증

수료 후 내일배움카드 인증

수료증이 발급돼요.

수료 후 내일배움카드 인증 수료증이 발급돼요.

강의 평생 소장

강의 평생 소장

수료 후에도 언제든지

다시 볼 수 있어요.

수료 후에도 언제든지 다시 볼 수 있어요.

합격 이력서 모음집

합격 이력서 모음집

실제 합격자 이력서 레퍼런스와

포트폴리오 체크리스트를 드려요.

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처음부터 쉽게 배우는 SQL & Python 기초

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시작부터 끝까지 이끌어드릴게요.

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수강 중, 막막할 일 없을 거예요!

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수강 후, 한눈에 보이는 성취

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누적 수강생

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강의 상세 커리큘럼

데이터 핸들링을 위한
Python & SQL 기초
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5주 과정

사용 기술
Python, pandas, SQL, Jupyter Notebook
구현 기능
쇼핑몰 주문 데이터 정리 자동화
고객 구매 패턴 분석
마케팅 캠페인 효과 분석

챕터

1

파이썬으로 시작하는 컴퓨터 과학

파이썬 기초 문법으로 데이터 처리 코드를 익히고, 정리·자동화·출력까지 흐름을 만든다.

챕터

2

SQL 기초와 데이터베이스 이해

SQL로 데이터 조회, 필터링, 집계, 조인을 단계적으로 익혀 분석 결과를 만든다.

챕터

3

데이터 처리와 시각화 기초

Pandas 전처리와 병합·집계 후 Matplotlib·Seaborn으로 인사이트를 시각화한다.

FAQ

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교육 대상

데이터 직무로 취준·전환·이직을 준비하는 분

데이터 직무로 취준·전환·이직을
준비하는 분

포함 강의

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모집 일정

09.28(월)

오후 10시까지

수강 기간

09.29(화)

~

11.02(월)

∙

5주 완성

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