코딩을 몰라도 엑셀이면 충분한,
데이터 사이언스 입문 부트캠프
통계와 데이터 전처리, 비즈니스 분석, 베이즈 추론과 AzureML 머신러닝까지 한 번에 다룹니다.
실무에 바로 쓰는 대량의 판매 데이터로 엑셀 데이터 분석의 첫발을 내딛어보세요!
답을 얻기 힘든 업무 고민,
아직도 감으로 결정하고 계신가요?

감으로 판단하는 업무 방식

데이터로 판단하는 업무 방식
수포자도, 코딩 초보도 괜찮습니다.
엑셀만 있으면 데이터 사이언스를 시작할 수 있습니다.
모든 개념을 함축해 바로 적용하는 올인원 비즈니스 데이터 분석을 경험해보세요!
강의에서 직접 만들게 될 결과물입니다
엑셀로 진행하는 데이터 분석 실습 화면을 미리 확인해보세요.
엑셀 데이터 분석 실습 ①
강의에서 진행하는 실습 화면
엑셀 데이터 분석 실습 ②
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엑셀 데이터 분석 실습 ③
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엑셀 데이터 분석 실습 ④
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엑셀 데이터 분석 실습 ⑤
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어려운 개념 나열 대신,
혼자서 분석할 수 있게 만드는 4단계
선수 지식 없이도 현실의 비즈니스 문제를 엑셀로 간단히 분석할 수 있도록 핵심만 담았습니다.
데이터 모델링과 수집, ‘현실 세계를 데이터로’
데이터 사이언스 프로세스를 이해하고 서베이와 파워쿼리 웹크롤링으로 데이터를 모읍니다.
수학 대신 사고로 배우는 ‘통계의 이해와 추론’
기술 통계, 중심 극한 정리, 카이제곱·T검정·회귀분석을 실제 사례 실습으로 익힙니다.
실무 데이터로 하는 ‘전처리와 비즈니스 분석’
결측치 처리, 데이터 클린징부터 KPI 도출, 경향·비교·파레토 분석, 대시보드 구성까지 진행합니다.
엑셀에서 클라우드까지, ‘머신러닝 입문’
베이즈 통계로 스팸 필터를 구현하고 AzureML로 신용평가·집값·이직 예측 모형을 만듭니다.
수강 후 당신은 이런 사람이 됩니다
흩어진 데이터를 정리하는
흩어져 있는 데이터를 수집하고
분석할 수 있는 형태로 정리합니다.
실무 데이터도 척척 다루는
표 등록, 이름 정의, vlookup, 혼합 참조로
실무 데이터를 능숙하게 핸들링합니다.
복잡한 데이터를 읽기 쉽게 만드는
분석 결과를 인터랙티브 대시보드로
한눈에 보이게 구성합니다.
확실한 성과로 이어지는 판단을 내리는
KPI와 분석 모델을 바탕으로
데이터에 근거한 결정을 내립니다.
배운 내용을 바로 활용할 수 있도록,
실전에 필요한 자료까지 알차게 준비했습니다
강의교안
전체 흐름과 핵심을 정리한 자료
실습 파일
강의와 같은 환경에서 따라할 예제
판매 데이터 세트
실무에 적용 가능한 대량의 판매 데이터
* 자료는 수강 시작 후 <12. 강의교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
코딩을 몰라도 괜찮습니다,
엑셀로 데이터 사이언스를 시작하세요!
코딩을 몰라도 괜찮습니다,
엑셀로 데이터 사이언스를 시작하세요!
강의를 이끄는 강사님

본 강의에서 사용할 프로그램
수강 전 확인해주세요듀얼 모니터·Windows OS 권장
예상 질문 Q&A
Q. 엑셀이나 데이터 분석에 대한 선수 지식이 필요한가요?
전혀 필요하지 않습니다. 비전공자, 엑셀 초보자도 쉽게 따라올 수 있도록 친절하고 자세하게 설명합니다.
Q. 통계를 전혀 모르는 수포자인데 괜찮을까요?
괜찮습니다. 수학적인 지식 없이도 통계와 데이터 분석을 이해할 수 있도록 핵심 통계 강의를 함께 준비했습니다. 피어슨 통계와 베이즈 통계로 데이터 사이언스 입문에 도전해보세요.
Q. 코딩을 해본 적 없는데 가능할까요?
당연히 가능합니다. 복잡한 코딩 대신 흔히 사용하는 엑셀을 주로 활용해 데이터 분석 능력을 키워드립니다.
Q. 수강을 위한 요구 사항이 있나요?
실습 위주의 강의라 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로 Windows 환경에서의 수강을 추천드립니다.
11개 파트, 71강으로 통계부터 머신러닝까지
총 71강 · 11개 파트 · 9.93H · 파트를 누르면 세부 강의가 펼쳐집니다
01메가트렌드와 데이터 분석과정 개요 · 메가트렌드
- 01-1과정 개요03:28
- 01-2메가트렌드06:27
- 01-3데이터 분석이란06:49
02현실 세계의 데이터 모델링데이터 사이언스 프로세스 · 서베이 · 웹크롤링무료 1강
- 02-1데이터 사이언스 프로세스10:35
- 02-2데이터란 무엇인가05:26
- 02-3실습: 자료의 정보화05:16
- 02-41차 자료와 서베이05:05
- 02-5실습: 데이터 수집 서베이14:23
- 02-6환경설정: 파워쿼리 설치무료 공개10:24
- 02-72차 자료와 크롤링03:58
- 02-8실습: 파워쿼리를 활용한 웹크롤링03:06
03데이터 분석과 통계 – 통계의 이해기술 통계 · 몬테카를로 · 중심 극한 정리무료 1강
- 03-1기술 통계10:59
- 03-2실습: 데이터와 통계량08:11
- 03-3분산과 표준편차13:55
- 03-4표본과 모집단의 관계무료 공개06:58
- 03-5실습: 몬테카를로 실험 설계 및 실행14:34
- 03-6중심 극한 정리05:16
- 03-7실습: 중심 극한 정리와 Pilgrim bank 표본 실험14:38
- 03-8표본 개수 의사결정과 Population Table08:14
04데이터 분석과 통계 – 추론 통계유의성 검정 · 카이제곱 · T검정 · 회귀분석무료 3강
- 04-1논리적 추론과 피어슨 추론무료 공개06:27
- 04-2유의성 검정 원리08:23
- 04-3주요 유의 확률 계산 도구 소개02:37
- 04-4실습: 유의성 검정 도구 엑셀 내장 분석도구 활성화무료 공개02:04
- 04-5목적에 맞는 유의성 검정05:52
- 04-6카이제곱 검정이란01:28
- 04-7실습: 카이검정 월마트 영수증15:38
- 04-8T검정이란무료 공개01:55
- 04-9실습: T검정 이메일 모금 실험14:24
- 04-10회귀분석이란03:07
- 04-11실습: 회귀분석 아프리카 구호사업12:15
05데이터 전처리결측치 · 클린징 · 종합사례
- 05-1데이터 전처리 입문03:06
- 05-2실습: 데이터 전처리 결측치처리08:05
- 05-3실습: 데이터 전처리 데이터 클린징05:01
- 05-4실습: 데이터 전처리 금액단위 변경09:07
- 05-5실습: 데이터 전처리 텍스트 나누기 및 개체 삭제06:55
- 05-6실습: 데이터 전처리 데이터 타입 오류 사례06:40
- 05-7실습: 데이터 전처리 종합사례0106:29
- 05-8실습: 데이터 전처리 종합사례0207:43
06데이터 분석 도구 활용엑셀 Core 기능 · vlookup · 민감도 분석무료 1강
- 06-1엑셀 데이터 관리 유형 이해 테이블 크로스탭 템플릿06:30
- 06-2실습: 엑셀 데이터 관리 유형 이해하기07:52
- 06-3실습: 엑셀 Core 기능 표 등록 및 활용 방안무료 공개07:22
- 06-4실습: 엑셀 Core 기능 이름정의 및 활용 방안16:27
- 06-5실습: 엑셀 에러 처리와 vlookup 활용 방안11:24
- 06-6실습: 혼합 참조 이해와 민감도 분석 적용 방안09:27
- 06-7실습: 소매점 판매 데이터를 활용한 비즈니스 분석 입문08:45
07주요 데이터 분석 도구 설명분석 도구 장단점
- 07-1주요 데이터 분석 도구 장단점 정리06:48
08비즈니스 데이터 분석 실무KPI · 경향·비교·파레토 분석 · 대시보드무료 1강
- 08-1주요 KPI의 이해무료 공개02:21
- 08-2실습: BSC 프레임워크 기반 분석 목표 KPI 도출 전략07:07
- 08-3실습: 분석 대상 데이터 이해하기07:19
- 08-4분석 모델 기반 데이터 분석 입문02:47
- 08-5실습: Key Metrics 도출하기07:02
- 08-6실습: 경향분석 Trend Analysis14:17
- 08-7실습: 비교분석 Comparison Analysis14:09
- 08-8실습: 순위분석 Ranking Analysis16:23
- 08-9실습: 기여분석 Contribution Analysis14:09
- 08-10실습: 빈도분석 Frequency Analysis11:41
- 08-11실습: 차이분석 Variance Analysis15:04
- 08-12실습: 파레토분석 Pareto Analysis07:13
- 08-13실습: 상관분석 Correlation Analysis14:58
- 08-14실습: Interactive Dashboard 구성07:38
09머신러닝 입문베이즈 추론 · 스팸메일 필터
- 09-1머신러닝이란04:43
- 09-2베이즈 추론이란02:25
- 09-3실습: 베이즈통계 빼빼로 데이에 초콜릿을 건넨 그 남자의 진정성 추정하기15:51
- 09-4실습: 베이즈통계 단지 문제 해결 방식10:21
- 09-5실습: 베이즈통계 스팸메일 필터 구현하기10:37
- 09-6베이즈통계 축차 합리성10:32
10AzureML을 활용한 머신러닝 실무Decision Tree · 회귀 예측 모형
- 10-1AzureML 이해와 서비스 가입03:06
- 10-2실습: Decision Tree를 활용한 신용평가 모형 개발하기14:27
- 10-3실습: Linear Regression을 활용한 적정 집값 예측하기08:24
- 10-4실습: Logistic Regression을 활용한 직원 이직 가능성 예측하기08:57
11데이터 사이언스 정리프로세스 정리
- 11-1데이터 사이언스 프로세스 정리04:35
* 강의 교안과 실습 파일은 수강 시작 후 <12. 강의교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
학습 규정 및 환불 규정
학습 규정
- 본 상품은 동영상 형태의 강의를 자유롭게 수강할 수 있는 VOD(온라인 녹화 강의) 상품입니다.
- 수강 신청 및 결제를 완료하시면, ‘내 강좌’를 통해 바로 수강이 가능합니다.
총 학습기간
- 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
- 하루 3시간 내외로 학습하시면 정상 수강기간(유료 수강기간) 내에 전체 과정을 모두 수강하실 수 있습니다.
- 수강 시작일은 결제일로부터 산정됩니다.
환불 규정
환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
- 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.
- 31일차 이후 무료로 제공되는 기간은 환불 산정에 포함되지 않습니다.
- 강의 자료(교재 등)를 다운로드한 경우에는 위 기준과 무관하게 환불이 불가합니다.
* 보다 자세한 환불 규정은 마소캠퍼스 [주의사항 및 환불규정]페이지에서 확인 가능합니다.
기타 환불 관련 안내
환불 요청은 cs@masocampus.com으로 주문번호를 함께 보내주시면 접수됩니다.
- 환불 금액은 신청 시점을 기준으로 산정되며, 업무시간 외 요청은 2영업일 오후까지 순차 처리됩니다.
- 환불 금액은 수업 시간을 기준으로 반올림하여 산정합니다.
- 계좌이체로 환불받으실 경우 이체 수수료 500원이 공제된 금액이 지급됩니다.
- 환불 대금은 접수일로부터 7영업일 이내 지급됩니다.
- 취소 및 환불 접수·처리는 평일 오전 10시~오후 4시 (점심시간 12시~1시 제외) 내에만 가능합니다.
- 취소 및 환불은 한국소비자원 고시 소비자분쟁해결기준에 의거하여 처리됩니다.
주의 사항
- 상황에 따라 별도의 사전 안내 없이 할인 혜택이 조기에 마감되거나 연장될 수 있는 점 참고 부탁드립니다.
- 천재지변, 폐업 등 불가피한 사유로 서비스 운영이 어려운 경우, 서비스가 종료될 수 있습니다.
- 커리큘럼은 완성도 향상을 위한 제작 과정에서 일부 내용이 추가, 삭제 또는 변경될 수 있습니다.
마소캠퍼스 정책 안내
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