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데이터를 하는 사람이라면 꼭 알아야하는 기본 기술은 SQL입니다. 이번 강의에서는 SQL을 데이터 분석이란 관점에서 실습 위주로 학습해보겠습니다. 실습은 DuckDB를 가지고 Google Colab에서 진행합니다.

디지털마케팅 기초/입문 강의입니다. 데이터를 기반으로 디지털마케팅을 설계하는 방법과 다양한 실무 사례를 다룹니다. 14년 동안 디지털마케팅 에이전시부터 대기업 인하우스마케터까지 다양한 분야의 마케팅을 경험했던 이야기, 알려주고 싶은 내용을 담았습니다. 디지털마케팅 전반을 이해하고 싶으신 분들에게 추천합니다.

취업 성공한 선배들의 실제 데이터 분석 포트폴리오, 면접에서 받았던 포트폴리오 관련 질문들까지 모두 공개합니다!

'Tableau Desktop Specialist' 자격증의 88개 예상 문제를 풀이합니다. 직접 태블로 프로그램으로 실습합니다.

데이터 분석가 취업 준비, 어디서부터 시작해야 할지 막막하시다면 이번 9월 세미나에서 힌트를 얻어가세요!

태블로 자격증에 나오는 내용을 훑으면서, 짧은 시간 안에 태블로의 전반적인 기능에 대해서 파악할 수 있습니다.

파이썬(Python)을 활용해 실전 투자에 도움이 될만한 도구를 만들고 싶으신가요? 이 강의에서는 파이썬 중급자를 대상으로 금융데이터 분석을 위한 인터랙티브 웹 대시보드를 만들어 보며, 심도있는 계량화 작업을 위한 페어 트레이딩 전략에 대해 학습해 봅니다. 여러분들만의 유용한 분석도구를 만들어 금융데이터를 더욱 강력하게 분석하고, 현명한 투자 결정을 내리는데 도움이 되기를 바라겠습니다.

투자 강의가 아닙니다. 증권 데이터를 통한 데이터 수집, 분석과 시각화를 다룹니다. 다양한 데이터 포맷을 다루며 다양한 텍스트 전처리 기법을 익힙니다. 시계열 데이터의 시각화 기법과 스케일에 대한 표현 방법 주가 데이터를 해석하기 위한 몇 가지 기법을 다룹니다. 이 강의는 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻는 방법을 알아가는 강좌입니다. 주가 데이터를 통해 배운 내용을 시계열이 활용되는 수요량, 재고량, 판매량, 트래픽량 등의 데이터를 수집, 분석, 시각화에 활용해 볼 수 있도록 구성 되어있습니다.

데이터를 기반으로 정의한 핵심지표를 바탕으로, 실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서 서비스를 성장시키는 것. 그로스해킹의 기본을 다루는 101 강의입니다.

Pandas로 데이터 분석, 전처리, 머신러닝, 딥러닝에 활용하다 보면 늘 사용하는 기능 위주로 사용하게 됩니다. 이런 핵심적인 내용만을 모아 정리해 놓은 Pandas Cheat Sheet가 있습니다. 두꺼운 책으로 Pandas를 배우다 지치신 분들께 단 두 장의 문서로 Python Pandas를 알려드립니다. Pandas 공식 튜토리얼에서 제공하는 cheat sheet로 Pandas의 핵심 기능을 익혀봅니다.

이 강의에서는 Excel의 기본 기능부터 고급 수식, 데이터 시각화, 대시보드 제작까지 폭넓은 내용을 실습 위주로 배울 수 있습니다. 템플릿과 해법 파일을 제공하여 자가 학습이 가능하며, 실무에서 즉시 활용할 수 있는 데이터 분석 기술을 마스터하여 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다.

구글 애널리틱스 입문자를 위한 구체적이고 실용적인 강의입니다. 단편적인 기능보다 시나리오를 기반으로 한 분석을 진행하면서 GA4를 활용한 실질적인 분석 과정을 학습할 수 있습니다. GA4 최신 수정사항에 맞춰서 계속 업데이트 중입니다!

SQL의 핵심 요소에 대한 상세한 강의와 실습을 통해, 여러분이 SQL 분석 전문가로 성장할 수 있도록 흔들리지 않는 뼈대를 만들어 드리겠습니다.

데이터 분석에 필요한 파이썬 기본적인 내용과 데이터 분석 프레임워크인(pandas) 그리고 데이터 분석 과정에 대해서 알아봅니다.

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

프로그래밍을 접해보지 않은 초보 분들이나 파이썬에 대해 어느 정도 이론 지식이 있는 분들 모두를 대상으로 하며 실제 프로젝트를 기반으로 강좌의 주 목적은 파이썬에 대한 관심과 재미를 느끼는 것을 추구 합니다. 이 강좌를 통해 파이썬으로 보다 많은 아이디어와 보다 많은 재미를 얻으시길 바랍니다.

5개의 실전 프로젝트를 통해서 데이터/머신러닝 웹 애플리케이션 개발 방법을 배웁니다. Python과 Streamlit으로 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 제작하고 배포할 수 있습니다. (2025년/6월 업데이트)

코딩을 모르는 분들도 쉽게, 엑셀 파워쿼리 기능을 활용하여 데이터를 수집하고 가공하는 방법을 배우실 수 있어요. 아래 프로젝트를 같이 실습하면서 엑셀 크롤링 기술을 배웁니다.

50가지의 여러 문제들을 통해 SQL 쿼리를 트레이닝하고 실제 분석 환경과 코딩테스트를 대비합니다. * SQL 학습이 처음이신 분은 SQL [개념반]을 먼저 수강 후 수강하셔야 무리 없이 따라오실 수 있어요.

본 강의는 '파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1'의 후속 강의로서, part1 강좌가 introduction 느낌에 가까웠다면, part2는 실전 전략 구현과 퀀트 투자 개발의 전체 flow 경험이 중심이 되는 심화 강의입니다. 본 수업에서는 시계열 데이터를 다루는 advanced한 판다스(Pandas) 테크닉과, 이를 기반으로 하여 signal based 전략 및 다양한 주기별로 자산의 비중을 조절해야 하는 정적/동적 자산배분 전략을 구현하는 방법에 대해 중점적으로 다룹니다. 나아가 전략 구현에만 그치지 않고, 다양한 투자 전략을 최소한의 코드 수정으로 직접 검증하고 백테스팅하는 '코드의 framework화'와, 이를 확장하여 실전 투자까지 이어지도록 개선하는 법, 그리고 이 과정에서 주의해야 할 사항들에 대해 알아봅니다. 또한 프로그래밍적인 component와 더불어, 2가지 형태의 수익률 개념(simple return, log return)과 백테스팅 관련 평가지표 등의 이론적 내용에 대해서도 수학적으로 깊게 다루어 시중의 투자 서적이나 블로그, youtube 등 에서는 볼 수 없었던 최고의 파이썬(Python) 퀀트 투자 flow를 경험할 수 있습니다.