잔재미코딩 dave Lee

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'중고급 SQL과 실전 데이터 분석 101 문제 풀이' 

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패키지에 포함된 강의 리스트

데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어를 위한
입문자부터 난이도를 높혀가며, 데이터 전분야 기술을 익히는 로드맵입니다
따라서, 다음 나열한 순서에 맞추어 강의를 익히시는 것을 추천드립니다

네카라쿠배 데이터 기획과 개발 20년 현업 경험과
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입문자에서 데이터 분석가/과학자가 될 수 있도록 꾸몄습니다!

데이터 과학, 데이터 분석 기본기를 쌓으려면 어떻게 해야 하나요?

먼저 IT 분야에서 데이터를 어떻게 다루는지, 그리고 데이터를 둘러싼 IT 환경을 이해해야 합니다. 이를 위해, 본 강의는 파이썬과 크롤링을 가장 먼저 익힙니다. 데이터는 웹에 가장 많습니다. 이를 자동으로 가져오는 기술이 크롤링입니다.
크롤링을 익히려면 현업에서 데이터 전분야에 사용하는 파이썬을 익혀야 합니다. 단순 크롤링 기술뿐만 아니라, 웹 환경, 데이터를 어떻게 IT에서 처리하는지, 또 가져온 데이터를 어떻게 정리하는지, 즉 전처리도 익힙니다. 이렇게 익히면, 데이터와 IT 분야에 감을 빠르게 잡을 수 있습니다.

이후에는 고급 크롤링 기술을 익힙니다. 실제 웹환경은 다양하기 때문에, 기본 크롤링 기술로는 데이터 수집이 어려울 수 있습니다. 현업에서 사용하는 고급 크롤링 기술을 익히며, 보다 다양한 IT 환경을 이해하고, 현업 레벨의 데이터 수집 기술을 정리합니다.
이후에는 방대한 데이터를 처리하기 위한 데이터베이스 기술을 익히게 됩니다. IT 분야에서 데이터는 데이터베이스 프로그램을 통해 저장하고 관리됩니다. 데이터베이스는 크게 SQL 기반 데이터베이스와 빅데이터를 처리하는 NoSQL 데이터베이스로 나뉩니다. 실제 현업에서는 SQL과 NoSQL 데이터베이스를 모두 활용합니다.

데이터베이스 기술을 익힐 때는 순서가 중요합니다. 가장 효율적인 방법은 SQL을 먼저 현업 수준까지 익힌 후 NoSQL 기술을 배우는 것입니다. SQL을 현업 수준으로 익히려면, SQL을 사용해 데이터를 분석하는 기술까지 숙달해야 합니다. 이를 위해 다음 그림과 같이 데이터 저장 단계의 기본 SQL 을 익힌 후, 바로 데이터 분석 단계의 중급 SQL 을 먼저 익힙니다.

이후에 다시 데이터 저장 단계의 NoSQL 데이터베이스를 익히면, 빠르게 습득할 수 있습니다. SQL에서 다뤘던 다양한 기능이 NoSQL 데이터베이스에서도 유사하게 적용되기 때문에, NoSQL에 특화된 문법만 익히면 됩니다. 다만, NoSQL 데이터베이스는 프로그램마다 문법이 다르므로, 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 MongoDB를 기준으로 학습하여 NoSQL의 개념을 이해하는 것이 좋습니다.
데이터베이스 학습 후에는 파이썬을 활용해 데이터를 분석하고 시각화하는 기술을 익혀야 합니다. 파이썬 데이터 분석은 파이썬을 다룰 줄 알아야 하기 때문에, 파이썬에 익숙하지 않으면 어려움을 느낄 수 있습니다. 본 패키지는 처음부터 난이도를 단계적으로 높여가며 각 단계에서 자연스럽게 파이썬을 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 단계에 이르면 파이썬이 어색하지 않을 것입니다. 이러한 상태에서 파이썬 기반 데이터 분석 기술을 익히면 효율적으로 학습할 수 있으며, 자신감도 높일 수 있습니다.

SQL/NoSQL 기술과 파이썬을 활용한 데이터 분석 능력을 갖추면, 데이터 분석가로서 전문적인 커리어를 쌓을 수 있습니다.
이후에는 머신러닝과 인공지능(딥러닝)의 기본기를 쌓는 것이 좋습니다. 데이터 과학자로의 커리어를 준비한다면, 머신러닝과 인공지능(딥러닝)의 핵심 기술을 학습하는 것은 필수입니다. 데이터 분석가 역시 최근 현업에서 머신러닝과 딥러닝 기술이 서비스에 자주 적용되기 때문에, 관련 기술을 이해하는 것이 중요합니다.

이 기술들을 효율적으로 익히기 위해서는 먼저 머신러닝을 학습한 후, 인공지능(딥러닝) 기술을 배우는 것이 좋습니다. 머신러닝과 인공지능은 각각 방대한 지식과 독특한 사고방식이 요구되는 분야입니다. 머신러닝을 통해 기본적인 모델, 학습, 핵심 개념을 이해한 후 인공지능 기술을 배우면, 딥러닝을 더 쉽게 익힐 수 있습니다. 인공지능에는 다양한 기술이 있지만, 그 중에서도 딥러닝이 최근 두각을 나타내고 있으므로, 딥러닝을 중심으로 학습하는 것이 효과적입니다. 딥러닝 강의에서는 딥러닝의 핵심 개념부터, 챗GPT에서 성능을 입증한 트랜스포머 모델까지 다룹니다. 또한, 관련 기술의 실무에서도 파이썬을 주로 사용하므로, 파이썬에도 익숙해질 수 있습니다.

이 과정은 데이터 수집부터 머신러닝/딥러닝 핵심 기술까지 난이도를 단계적으로 높여가며, 가장 효율적인 순서로 구성되었습니다. 이 과정을 끝까지 익히면 데이터 분석가로서 확고한 경쟁력을 갖추고, 데이터 과학자로 나아가기 위한 탄탄한 기본기를 쌓을 수 있습니다.

4개월 데이터 분야 커리어 스쿨에서 익히는 핵심 기술! 본 로드맵에서 모두 다룹니다

온라인이니까 더 상세하게, 처음 익히는 것처럼 차근차근,
난이도를 하나씩 높여서, 결국 전문가 레벨로 갈 수 있도록!


데이터 분야는 IT 와 도메인 지식, 문과와 이과적 역량이 모두 필요합니다.

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환불 규정 및 1인 1계정 원칙: 주요 온라인 플랫폼과 동일

환불 규정
평생교육법 시행령 제23조 학습비 반환 규정에 근거하여 환불이 진행되고 있습니다.
1) 강의(개별 강의 및 패키지) 구매일로부터 1주일(7일) 이내이며, 5강(유/무료 포함) 미만 수강시, 전액 환불이 가능합니다
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    - 수강 기간 1/2 경과 후, 또는 강의 자료 챕터 클릭시, 환불이 불가합니다
    - 모든 강의는 수강 기간이 무제한이므로, 환불시의 수강 기간은 강의 구매일로부터 30일을 기준으로 계산합니다.

1인 1계정 원칙
좋은 IT 강의를 계속해서 개선하고, 만들 수 있는 선순환 시스템을 구축하기 위해, 다음 사항은 엄격히 제한합니다
1) 동시 접속과 계정 공유는 시스템적으로 제한하고 있습니다
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    - 컨택: dream@fun-coding.org

결재 관련과 해외 결재: 결재와 동시에 영수증 즉시 확인 가능

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