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Data Analysis courses

Data analysis courses teach techniques for inspecting, cleaning, transforming, and modeling data to discover useful information, inform conclusions, and support decision-making. Build your analysis skills using technologies such as Python, R and SQL.

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Recommended for Data Analysis beginners

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Tableau로 데이터 분석하기

기초기술 수준
8 시간
3.3K
고급 분석 및 시각화를 통해 Tableau 기술을 한 단계 업그레이드하세요.

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준데이터 분석가 SQL에서

39 시간
54.3K
데이터베이스 쿼리 작성, 결과 분석에 필요한 SQL 기술을 습득하고 SQL에 능숙한 데이터 분석가가 되세요. 코딩 경험이 전혀 없어도 괜찮습니다!

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강의

Power BI 입문

기초기술 수준
4 시간
56.9K
Power BI 기본 기능을 숙달하고 데이터 시각화 소프트웨어를 활용하여 영향력 있는 보고서를 작성하는 방법을 배우세요.

강의

SQL 입문

기초기술 수준
2-3 hours
42.2K
SQL을 사용하여 관계형 데이터베이스를 생성하고 쿼리하는 방법을 단 2시간 만에 배워보세요.
AI Native

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Excel 입문

기초기술 수준
4 시간
23.3K
엑셀 기본기를 익히고 이 스프레드시트 도구를 활용하여 영향력 있는 분석을 수행하는 방법을 배우세요.

강의

중급 SQL

기초기술 수준
Over 3 hours
22.9K
실습 쿼리와 함께 단계별로 진행되는 이 과정은 오늘 당장 여러분의 SQL 코드로 데이터를 분석하는 데 필요한 모든 것을 가르쳐 드립니다!
AI Native

강의

SQL에서 데이터 조인하기

기초기술 수준
4 시간
22.5K
SQL 지식을 한 단계 업그레이드하고 테이블 조인, 관계 집합 이론 적용, 서브쿼리 활용 방법을 배워보세요.

강의

pandas로 데이터 다루기

기초기술 수준
Over 3 hours
19.3K
pandas를 사용하여 데이터를 가져오고 정리하는 방법, 통계를 계산하는 방법, 시각화를 만드는 방법을 배워보세요.
AI Native

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Power BI에서 DAX 입문

기초기술 수준
3 시간
13.2K
계산된 열, 테이블, 측정값과 같은 데이터 분석 표현식(DAX)의 기본 개념을 학습하여 Power BI 지식을 향상시키세요.

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SQL에서의 데이터 조작

기초기술 수준
4 시간
11.4K
포스트그레SQL에서 다양한 데이터 과학 질문에 답하고 분석을 위한 견고한 데이터 세트를 준비하는 데 필요한 복잡한 SQL 쿼리를 숙달하십시오.

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Tableau 입문

기초기술 수준
6 시간
10.7K
Tableau 입문 과정을 통해 Tableau 여정을 시작하세요. Tableau의 기능과 대시보드 등 기본 사항을 알아보세요.

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통계학 입문

기초기술 수준
4 시간
9.7K
통계학의 기초를 코딩 없이 배워보세요! 중심 측정값과 분산 측정값, 확률 분포, 가설 검정 등을 포함합니다.

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Python으로 시작하는 통계학

중급기술 수준
4 시간
8.7K
통계 기술을 향상시키고 Python을 사용하여 데이터를 수집, 분석하고 정확한 결론을 도출하는 방법을 배우세요.

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Excel에서 데이터 준비하기

기초기술 수준
3 시간
8.5K
논리 함수, 중첩된 수식, 조회 함수 및 피벗 테이블을 통해 Excel 데이터를 준비하는 방법을 이해하십시오.

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pandas로 데이터 조인하기

중급기술 수준
4 시간
8.2K
pandas를 사용하여 여러 테이블의 데이터를 조인(결합)하여 결합하는 방법을 배우세요.

강의

Python으로 하는 탐색적 데이터 분석

중급기술 수준
4 시간
7.7K
Python을 활용한 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터를 탐색하고 시각화하며 통찰력을 추출하는 방법을 배워보세요.

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SQL로 하는 탐색적 데이터 분석

중급기술 수준
4 시간
7.5K
데이터베이스에 존재하는 테이블, 테이블 간의 관계, 그리고 테이블에 저장된 데이터를 탐색하는 방법을 알아보세요.

강의

Power BI에서의 데이터 준비

기초기술 수준
3 시간
7.2K
이 대화형 Power BI 과정에서는 Power Query 편집기를 사용하여 분석 준비가 된 상태로 데이터를 변환하고 형상화하는 방법을 배웁니다.

강의

Excel로 하는 데이터 시각화

기초기술 수준
3 시간
5.7K
다양한 데이터 레이아웃에 맞는 다양한 시각화 기법을 Excel에서 만드는 방법을 배우고, 대시보드 구축에 도움이 되는 모범 사례를 적용하는 방법을 익히세요.

강의

Power BI에서 데이터 변환

중급기술 수준
3 시간
5.4K
테이블을 (언)피벗하고, 전치하고, 추가하고, 결합하는 방법을 배우게 될 것입니다. 사용자 정의 열, M 언어 및 고급 편집기를 통해 기능을 확장하세요.

강의

Python으로 데이터 정제하기

중급기술 수준
4 시간
5K
더러운 데이터를 진단하고 처리하는 방법을 배우고, 원시 데이터를 정확한 통찰력으로 전환하는 데 필요한 기술을 개발하세요!

강의

Power BI의 DAX 함수

기초기술 수준
3 시간
4.9K
데이터 분석 표현식(DAX)을 사용하면 사용자 정의 함수를 작성하여 Power BI 기술을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다.

강의

dplyr로 데이터 조작하기

기초기술 수준
4 시간
4.8K
dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.

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Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets to solve real-world problems in your browser

    Frequently asked questions

    Is data analysis easy to learn?

    It’s different for everyone. Some people pick up data analysis very quickly, while others need a bit more time. The underlying theory and concepts are not hard to understand (or highly technical), but you’ll need to learn a few popular data analysis tools. 

    This includes SQL and databases, a programming language such as Python or R, spreadsheets and Excel, and software such as Power BI or Tableau. 

    It might sound like a lot, but each technology is easy to learn individually, especially when you choose data analysis courses from a dedicated online training provider like DataCamp.

    Has AI changed the role or need for data analysts?

    AI is indeed transforming the data analyst's role. Rather than replacing them, it has automated repetitive tasks, freeing analysts to focus on complex issues, interpret AI results, and strategize. Although AI aids in data analysis, human supervision for training and adjusting AI models remains crucial. Thus, AI is changing the analyst role but increased its importance.

    Which data analysis course is the best?

    We only release courses that meet our high quality standards, which is why DataCamp is known as a leading platform for learning data analysis! That being said, our Data Analyst with Python Career Track is one of our most popular, comprehensive course programs for acquiring the skills to become a data analyst from scratch.

    How can I become a data analyst quickly?

    To become a data analyst quickly, a structured learning path like DataCamp's Career Tracks is beneficial. For example, programs such as our Data Analyst with Python and Data Analyst with Power BI Tracks are designed to gradually upskill you in the various concepts, technologies and processes required to be a data analyst.

    And importantly, becoming a data analyst requires dedication and consistency in learning, while embracing a positive attitude towards problem-solving. Applying your knowledge to real-world projects helps solidify concepts, and creating a data portfolio to showcase these projects can demonstrate your proficiency to potential employers.

    See our 'How to become a data analyst' article for further guidance.

    How can online courses help you learn data analytics?

    DataCamp's courses provide a flexible and convenient way to learn data analytics at your own pace. Our data analytics courses, taught by industry experts, offer interactive exercises and practical projects that help you apply theoretical concepts to real-world scenarios.

    Do I need a background in programming to start learning data analytics?

    No, you don't need a programming background to start learning data analytics. Our beginner courses, such as Introduction to SQL and Analyzing Data in Tableau, are designed to accommodate beginners and gradually introduce programming concepts, if needed.

    What jobs can you get with data analysis skills?

    With data analysis skills in your technical tool kit, you have plenty of job options:

    • Data analyst
    • Database administrator
    • Systems analyst
    • Business intelligence
    • Digital marketer
    • Data scientist
    • Financial analyst
    • And many more!

    Because the modern business world is data-driven, people with data analysis skills find it easy to get work in an eclectic mix of industries and sectors.

    Are data analysis skills in demand?

    Yes, data analysts are some of the most in-demand professionals worldwide. Data from the US Bureau of Labor Statistics suggest the number of jobs for analysts is expected to grow by 23% between 2021 and 2031.

    How can I prove my data analysis skills to employers?

    To prove your data analysis skills to employers, you can complete our industry recognized Data Analyst Certification. This certification showcases your data analysis knowledge using SQL and either Python or R.

    What tools and software are commonly used in data analytics?

    Common tools in data analytics include Excel, SQL, Python, R, Tableau, and Power BI. These tools help in data manipulation, analysis, and visualization.

    기타 기술 및 주제

    기술

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