수강 후, 이런 것들을 얻게 돼요.
1
비전공자도 데이터 분석의 처음부터 끝까지
Google Colab과 Python 기초부터 데이터를 불러오고 분석하는 흐름까지 차근차근 시작해요.
2
통계부터 머신러닝까지 한 번에
평균·분포·그룹별 비교·이상치 탐색부터 회귀·분류 모델과 성능 지표까지 익혀요.
3
실제 데이터로 분석 경험까지
리테일·마케팅·주택 가격·스팸 문자 등 실제 데이터로 분석하고 머신러닝 결과를 해석해요.
수포자도 쉽게 배울 수 있는
데이터 분석 기초
1
컬럼·분포·패턴 확인
데이터를 읽는 기초 체력
2
공식 암기 대신 실습
수식보다 데이터로 이해
3
모델 결과를 이해하는 법
AI 데이터 분석 첫걸음
4
직장·취준 병행 가능
국비 90% 지원
AI·데이터 분석의 시작은
어려운 모델 구현이 아니라
데이터 읽기입니다
를 판단합니다.
이 기본기가 있어야
할 수 있습니다.
데이터를 읽는 방법
입니다
이런 분께 강력 추천해요!
Before
숫자가 올랐는지 내렸는지만 확인한다
Before
그래프를 봐도 무엇을 의미하는지 모른다
Before
AI 분석 결과를 그대로 받아들인다
Before
경험과 감으로 판단한다
Before
모델 이름만 들어도 막막하다
Before
데이터 분석을 어디서부터 시작할지 모른다
어려운 코드를 먼저 작성하는 일이 아니라
모델보다 먼저,
데이터를 읽는 힘이 필요합니다
1
데이터 확인
2
컬럼과 숫자 분포 이해
3
패턴과 관계 찾기
4
통계로 차이와 변화를 해석
5
머신러닝으로 예측 가능한 문제 이해
처음부터 쉽게 배우는 SQL & Python에서
데이터를 불러오고, 정리하는 법을 익혔다면
이제는 그 데이터가 무엇을 의미하는지 읽어야 합니다.
단순 데이터 추출만으로는
부족한 순간이 있어요
데이터를 조회했다고 해서, 그 숫자가 평소와 다른지
어떤 패턴이 있는지까지 자동으로 알 수는 없습니다.
데이터를 꺼내는 법을 배웠다면
이제 데이터에서 의미를 찾는 법까지 배워보세요.
공식을 먼저 외우는 통계 수업이 아닌
1
데이터를 열고 이해하는 법
Python·Google Colab
환경에서 데이터 다루기
데이터에 어떤 항목이
있는지 확인하기
숫자와 범주형 데이터의
차이 이해하기
분석의 출발점,
pandas·numpy 기초
2
숫자와 패턴을 읽는 법
데이터를 그룹으로
나누어 비교하기
시각화로 분포와 차이
확인하기
마케팅·고객 데이터에서
눈에 띄는 패턴 찾기
데이터 간 관계를
살펴보고 해석하기
3
머신러닝의 기본 원리 이해하기
회귀와 분류가
푸는 문제 구분하기
예측 모델이 학습하고
결과를 만드는 방식 살피기
모델 결과·성능 확인
기초 방법 익히기
머신러닝 활용 가능·불가능
문제 구분하기
4
AI와 함께 분석하는 법
AI를 데이터 분석
학습과 실습에 활용하기
AI가 만든 결과를
데이터로 다시 확인하기
데이터 분석에서
더 좋은 질문 만들기
데이터 분석에서
더 좋은 질문을 만드는 방법
Part 01
데이터 이해
Google Colab에서 데이터를 불러와 항목을 확인하고,
숫자형·범주형의 차이와 분석의 출발점을 익힙니다.
Part 02
숫자·패턴 확인
Part 03
관계 이해·예측 원리
통계와 머신러닝이
어떤 질문에 답하는지 배워요
Part 04
AI 분석
수강 후에는
데이터 분석 기본기를 갖춰요!
이렇게 달라질 수 있어요!
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데이터를 직접 꺼내고 정리하는
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처음부터 쉽게 배우는 SQL & Python 기초
데이터 핸들링을 위한 Python & SQL 기초
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수강 후, 한눈에 보이는 성취
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누적 수강생
75만명+
강의 평균 만족도
4.7점
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강의 상세 커리큘럼
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.