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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.

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

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

시계열 데이터 분석과 연관성 분석의 이해와 활용까지! 코딩 없는 AI 분석 도구 Orange로 쉽고 빠른 완성!

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

국가공인 데이터분석 준전문가 자격 검정을 2주 안에 마스터! 데이터에 관한 핵심 이론과 배경 지을 습득하고, 통계 전문 분석 도구인 R을 활용한 데이터 분석에 관한 심화된 지식까지 학습해 보세요.

데이터의 뼈대를 세우는 가장 확실한 방법 파편화된 지식은 이제 그만. DAsP(데이터 아키텍처 준전문가) 자격 검증부터 실무 모델링 역량까지, 가장 완벽하게 구조화된 단 하나의 마스터 클래스. "데이터 모델링, 아직도 단편적인 암기에 의존하시나요?" 복잡한 비즈니스 요구사항을 명확한 데이터 구조로 번역하는 '설계자'의 역량은 IT 생태계에서 가장 대체 불가능한 무기입니다. 이 과정은 단순한 자격증 합격을 넘어, 전사적 데이터 흐름을 꿰뚫어 보는 실무적 통찰력을 제공합니다.

Chat GPT로 누구나 데이터 분석을 배울수 있어요. 다양한 분석 실습을 통한 실무 적용 방법에 대해 알 수 있어요. (꼭!! ChatGPT 유료 버전이 필요합니다!)

초급자를 위한 SQL 코딩 지침서! SQL을 작성하고, 해석하고, 검증할 수 있는 비법을 전수해드립니다.

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 빅데이터를 처리하는 방법 & 파이썬을 이용해 아파치 스파크로 빅데이터 코드를 개발하는 법을 가르쳐 드립니다. 현재 14년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬을 이용해, 빅데이터 직군에서 꼭 알아야하는 아파치 스파크에 대해서 쉽고 깊게 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

텍스톰(TEXTOM)에 대한 원론적 이론 위주 설명 대신, 실전 예제 실습을 통해 텍스트마이닝 및 빅데이터 분석 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

논리적 사고 능력을 향상시키며, 프로그래밍을 위한 도구 사용법을 이해하고 문제해결을 위한 알고리즘을 설계할 수 있는 역량을 배양합니다.

정보문화사에서 출간된 SQL200제 책의 저자 직강 강의 ! 그동안 수많은 데이터 분석가들이 유연수 강사의 SQL 강의로 데이터 검색 기술에 날개를 달았습니다.

국가공인 데이터분석 준전문가 자격증(ADsP)을 취득하고자 하는 분을 위한 예상 문제 & 최신 기출복원 문제풀이 과정입니다.

ChatGPT, Clova X를 비롯한 생성형 AI가 데이터 분석에 활용될 수 있는 다양한 가능성과 앞으로의 미래가 궁금하시다면, 이번 5월 세미나를 들어보세요!

사이드 프로젝트에서는 어떻게 데이터를 활용할 수 있을까요? '그밈'과 '스컬'의 이야기를 이번 세미나에서 들어보세요!

SSIS, SSAS, MachineLearning, BI, ETL. 국내의 도서, 유튜브, 강의, 블로그, 학원에서 찾아볼 수 없는 중요한 기술을 배울 수 있습니다. 국내 대기업, 미국 대기업 및 미국 주정부 자금 지원 기관 취업에 관심 있는 분들께도 추천해요.

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석가로 취업, 이직 준비를 하며 현직자의 이야기가 궁금하셨다면, 데이터 분석가에게 무엇이든 물어보세요!