산림분야 종사자입니다. QGIS교재로만 공부하는데 한계가 있어 신청했는데 정말 도움이 많이 되었습니다. 마지막 실전문제 4개는 어려웠지만 여러 기능이 어떻게 합쳐져서 사용하는지 볼 수 있어서 유용했습니다. 나중에 이런 실무형 문제들만 별도로 편성해서 강의 하나 만들어 주시면 유용할 것 같습니다. 기간제한도 없는만큼 수시로 돌려보면서 완전히 마스터해보도록 하겠습니다. 강의 준비하느라 고생많으셨습니다!!

5.0

차태영

100% 수강 후 작성

강의 제목에 알맞게 gis를 처음 접하는 사람에게 충분한 난이도로 시작하여 단계적으로 각 기능들과 응용 방식들을 알아볼 수 있었습니다. 단순히 기능에 대한 설명만 하는 것이 아니라 설명 5 + 실습 5 방식이라 손에 익히기 좋았고 중간중간에 적절한 예제 문제를 풀면서 더 이해에 도움이 되었습니다. 여러모로 만족스러운 강의였습니다 :)

5.0

트레비

55% 수강 후 작성

예전부터 QGIS 기능 전반에 대해 배우고 싶었는데 적합한 강의를 찾기가 어려웠습니다. 이번 강의는 하나만 들어도 분석부터 시각화까지 모두 알 수 있어서 좋았습니다. 감사합니다. 다른 강의들도 기대하겠습니다!!!

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

GIS 기초 개념 및 이론
QGIS 벡터/래스터/데이터형 자료 분석
QGIS 벡터/래스터 시각화
실제 자료를 활용한 분석 프로세스 실습

지금까지 이런 QGIS 강의는 없었다 😲
하나의 강의로 QGIS 이론과 실습까지 배우는 올인원 스타터팩 🚀

#QGIS #GIS #data-analysis #data-visualization #spatial-data #GIS강의 #GIS교육

본 강의는 QGIS 입문자와 활용자 모두에게 적합한 강의로,
GIS 기본 개념 및 이론, QGIS 분석 및 시각화, 실제 분석 프로세스를 적용한 분석 방법론을 배울 수 있습니다.

지금까지 찾아볼 수 없었던 QGIS 올인원 강의로 여러분의 능력을 빠르게 향상시킬 수 있습니다.

본 QGIS 강의는 크게 4개의 섹션으로 진행되며, 각 섹션은 아래와 같이 상세히 구성 하였습니다.
[GIS 기초 및 QGIS 기본 기능, 벡터 레이어 분석 및 시각화, 래스터 레이어 분석 및 시각화, 실전 예제 4종]

고품질의 강의

본 강의는 다년간의 GIS 교육 경험을 바탕으로, QGIS를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라할 수 있도록 구성 되었으며, 수강에 필요한 모든 자료도 섹션별로 한 번에 정리하여 제공하고 있습니다.
또한 강의자는 인프런에 다수의 QGIS 강의를 독점 공개하여 현재 600명 이상의 수강생에게
실질적 도움을 제공하고 있으며, QGIS 전반 활용 능력 습득을 위한 본 강의를 계획하였습니다.

Section.4 의 네 가지 실전예제 풀이를 통해 수업에서 실습했던 내용을 실제로 활용해봅니다.
실전예제 1, 2번은 벡터 레이어를 활용하며, 3, 4번은 래스터 레이어 위주로 문제가 구성되어 있습니다.
뒤 문제로 갈수록 분석 난이도가 조금씩 올라가며, 사용해야 하는 기능의 수도 비례하여 증가합니다.
실제 분석에도 활용되는 기능 위주로 구성하여, 추후 GIS 프로젝트 진행 시 유용하게 적용 가능합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

GIS 활용자
공간 정보가 포함된 데이터 활용자
과제, 연구, 보고서 등 GIS 분석 및 시각화가 필요한 분
업무 영역과 스킬을 향상시키고 싶으신 분

안녕하세요
입니다.

922

명

수강생

개

수강평

개

답변

4.9

점

강의 평점

개

강의

안녕하세요. GIS/RS를 활용한 분석/연구/강의 전문가 UPWISE 입니다.

기본 정보

서울대학교 환경대학원 석사 학위 취득
서울대학교 환경대학원 박사 과정 수료
GIS, Remote Sensing 등 공간자료를 이용한 연구 전공
GIS 활용 연구 및 분석 경력 다수
파이썬을 이용한 데이터 분석 및 GIS 자료와 융합 활용한 연구 경력 다수
카카오톡 오픈프로필 https://open.kakao.com/me/upwise (강의, 연구-분석 의뢰 등 문의)

특강 이력

-보고서가 달라지는 데이터 시각화- 데이터 활용 역량강화 교육(2기); 경기도 인재개발원 주관; 2022.12.07. & 09.
물기업재직자 역량강화 교육 -디지털 프로그램 실습(초급) & Q-GIS 실습(중급); 수자원공사 주관; 2023.06.19.-20.
QGIS 기초 특강; 강사 자체 주관; 2023.10.07-08.
WISE-UP WORKSHOP 도시공간 데이터 분석; 서울대 환경대학원-BK21 스마트시티 사업단 주관; 2024.02.23.
공공데이터를 활용한 우리 학교 지도 만들기 (동북고등학교); 서울대학교 평생교육원 주관; 2024.05.11.
공공데이터를 활용한 우리 학교 지도 만들기 (삼성고등학교, 서문여자고등학교); 서울대학교 평생교육원 주관; 2024.07.08. - 10.
「2024년 물기업 재직자 역량강화」교육 - 디지털 프로그램 실습(기본) - Q-GIS 실습; 수자원공사; 2024.10.02.
2024년 규제병해충 종합평가회 계획 - QGIS를 활용한 과수화상병 발생 시각화; 충남농업기술원; 2024.10.16.
데이터분석 전문가 양성 과정; 한국환경공단; 2024.10.25.
데이터분석 전문가 양성 과정; 한국환경공단; 2025.04.23.
AI를 활용한 빅데이터 분석가 양성 과정; SeSAC; 2025.07.08-16.
GIS 이해 및 DBMS를 통한 공간 분석 작업 및 데이터 시각화 (기초); 현대NGV; 2025.10.23-24.
GIS 이해 및 DBMS를 통한 공간 분석 작업 및 데이터 시각화 (심화); 현대NGV; 2025.11.10-12.

커리큘럼

전체

62개 ∙ (10시간 41분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. GIS 기초 및 QGIS 기본 실습

10개 ∙ (1시간 30분)

1. 강의 및 강사 소개
07:38
2. 강의 활용 데이터 소개 및 다운로드
02:14
3. 강의 데이터 다운로드 (section.4 자료)
4. 섹션1 intro
03:30
5. GIS 정의 및 사용 자료 유형
20:51
6. GIS 좌표계 설명
07:28
7. QGIS 소개 및 특장점
08:04
8. QGIS 플러그인
06:08
9. QGIS 레이어 추가 / 속성 확인 (벡터;래스터;데이터테이블)
19:44
10. 데이터 조인
14:51

섹션 2. QGIS 벡터 분석 이론/실습

25개 ∙ (4시간 15분)

11. 벡터 intro
06:35
12. 벡터 레이어 병합
10:28
13. 벡터 레이어 공간 인덱스 생성
05:02
14. 좌표계 재투영
05:11
15. 버퍼
12:11
16. 빼기
04:39
17. 클립
07:00
18. 인터섹트
06:25
19. 디졸브/홀삭제
08:49
20. 그리드 생성
11:56
21. 중심점 생성
02:49
22. 벡터 레이어 저장 (선택 저장)
08:23
23. 좌표로 포인트 생성
12:07
24. 위치로 선택 (추출)
14:54
25. 위치에 따라 속성 결합
15:08
26. 위치에 따라 속성 결합 (요약)
19:59
27. 필드 계산기 - 개요
09:01
28. 필드 계산기 - 실습
15:53
29. 필드 재작성
07:02
30. k-means 클러스터링
13:48
31. kernel density
22:11
32. 시각화-단일 심볼 (기본)
09:59
33. 시각화-단일 심볼 (속성 활용)
08:39
34. 시각화-단계 구분
12:37
35. 시각화-분류값 사용
04:43

섹션 3. QGIS 래스터 분석 이론/실습

22개 ∙ (3시간 28분)

36. 래스터 intro
08:08
37. 래스터 병합
09:12
38. 래스터 재투영
05:09
39. 래스터 자르기 / 마스크 레이어로 자르기
07:31
40. 래스터 저장
09:48
41. USGS ERS 회원가입
10:07
42. USGS ERS 데이터 다운로드
12:17
43. 래스터 계산기 개요 및 계산식
17:48
44. 위성영상 활용 인덱스 계산 이론
11:12
45. 위성영상 활용 인덱스 계산 실습
09:08
46. 밴드 재정렬
07:30
47. DEM을 통한 경사 산출
08:52
48. DEM을 통한 향 산출
04:32
49. DEM을 통한 음영기복도 산출
08:26
50. 화재 발생 지역 도출
11:42
51. 구역 통계 (Zonal Statistics)
09:38
52. 래스터를 벡터로 변환
05:13
53. 벡터를 래스터로 변환
11:41
54. 시각화-단일 밴드 그레이
10:46
55. 시각화-단일 밴드 유사 색상
15:58
56. 시각화-등고선
06:46
57. 시각화-음영기복도
07:13

섹션 4. QGIS 실전 예제

5개 ∙ (1시간 27분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

전체

29개

4.9

29개의 수강평

kfshoi
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
95% 수강 후 작성
거의 대부분 기본 기능을 상세히 알려주어서 좋았습니다 최고!!
- UPWISE
  지식공유자
  힘이되는 수강평 감사드립니다!! 사용하시는 분야에 도움이 되셨길 바라며, 강의 관련 질문이나 기타 문의사항이 있으신 경우 편하게 문의 부탁드립니다. 감사합니다!! 😀 UPWISE 드림
bglee
수강평 6
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
- UPWISE
  지식공유자
  힘이 되는 수강평 감사드립니다!! 제 강의가 활용하시는 분야에서 큰 도움이 되었길 바랍니다. 감사합니다!! 😀 UPWISE 드림
aerolbn
수강평 32
∙
평균 평점 5.0
수정됨
5
97% 수강 후 작성
거의 없는 Qgis 강의이기에 귀하고 강의의 내용이 뛰어나니 더 귀한 강좌 입니다. Qgis 활용에 많은 도움을 받았습니다. 앞으로도 GIS 관련 좋은 강좌 부탁드립니다. =============추가 수강평 입니다.=============== 강의 내용도 좋지만 질문에 대한 답변을 아주 성실하고 빠르게 해주십니다. 정말 강추합니다.
- UPWISE
  지식공유자
  멋진 수강평 감사합니다. 강의 제작자로서 정말 큰 힘이 되었습니다!! :) 매년 최소 1개 이상의 강의를 오픈하는 것을 목표로 하고 있는데, 내년에도 도움이 되는 강의로 다시 뵙겠습니다. 또한, 강의 관련 혹은 QGIS와 관련하여 질문이 있으시다면 언제든 편하게 연락 부탁드립니다. 감사합니다!! 😀 UPWISE 드림
가을밤
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
82% 수강 후 작성
업무에 유용할 것 같아서 QGIS 처음 배워보는데 도움이 많이 됐습니다. 강의에 있는 기능 한번씩은 다 써보는 걸 목표로 해봐야겠네요
- UPWISE
  지식공유자
  힘이 되는 수강평 감사드립니다!! 하시는 업무에 큰 보탬이 되었으면 합니다. 수강 중 강의 내용 및 QGIS 와 관련하여 질문이 있으시다면 편하게 문의 부탁드립니다. 감사합니다!! 😀 UPWISE 드림
DONGJIN YEOM
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
수정됨
5
100% 수강 후 작성
산림분야 종사자입니다. QGIS교재로만 공부하는데 한계가 있어 신청했는데 정말 도움이 많이 되었습니다. 마지막 실전문제 4개는 어려웠지만 여러 기능이 어떻게 합쳐져서 사용하는지 볼 수 있어서 유용했습니다. 나중에 이런 실무형 문제들만 별도로 편성해서 강의 하나 만들어 주시면 유용할 것 같습니다. 기간제한도 없는만큼 수시로 돌려보면서 완전히 마스터해보도록 하겠습니다. 강의 준비하느라 고생많으셨습니다!!
- UPWISE
  지식공유자
  DONGJIN YEOM 님 안녕하세요. 강의가 도움이 되었다니 정말 기쁩니다. 실무에서 유용하게 활용하시면 좋겠습니다. 언제라도 강의 관련, 혹은 그 외의 GIS 문제나 질문이 생기시면 편히 문의 부탁드립니다. 감사합니다!! 😀 UPWISE 드림

월 ₩29,700

5개월 할부 시

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지금까지 찾아볼 수 없었던 QGIS 올인원 강의로 여러분의 능력을 빠르게 향상시킬 수 있습니다.

섹션 Introduction

🟨Section 1. GIS 기초 및 QGIS 기본 기능

🟩Section 2. 벡터 레이어 분석 및 시각화

🟦Section 3. 래스터 레이어 분석 및 시각화

🟥Section 4. 실전예제 4

왜 이 강의를 들어야 할까?

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🟨Section 1. GIS 기초 및 QGIS 기본 기능

🟩Section 2. 벡터 레이어 분석 및 시각화

🟦Section 3. 래스터 레이어 분석 및 시각화

수강 전 참고 사항

PC 환경

학습 자료

강의 진행 전 / 수강 중 문의

FAQ

강의 내용 중 필요한 부분만 선택하여 수강해도 괜찮나요?

제가 사용(업무/전공/연구 등)하는 영역에 바로 접목이 가능할까요?

더 고도화된 내용을 학습하려면 어떻게 해야 할까요?

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