학습 경로

초보자를 위한 데이터 분석가 로드맵

분석가가 실제로 도구를 익히는 순서대로 배치한 무료 코스입니다. 데이터가 있는 곳이기 때문에 스프레드시트가 먼저이고, 그다음은 데이터베이스에서 데이터를 꺼내는 SQL, 그리고 스프레드시트로는 할 수 없는 일을 위한 NumPy와 Pandas가 있는 Python입니다. 모든 레슨은 브라우저에서 실행되고, Excel, SQL, Python, Pandas, R 코스는 무료 수료증으로 마무리됩니다.

학습 시작(무료)

2,451,351+ 명의 codders가 이 코스들에 등록함

591 개 강의683 챌린지2,678 퀴즈 문제

초보자 환영
AI 코딩 도우미
실습 중심의 대화형 강의
모든 레슨에 음성 나레이션 제공
지식을 확인하는 퀴즈
경로 전체에서 무료 수료증 10개

데이터 분석가 학습 경로, 단계별로

9 개 강의9 섹션591 개 강의683 챌린지2,678 퀴즈 문제

각 단계는 이미 Coddy에 있는 코스입니다. 순서대로 진행해도 되고, 부족한 코스로 바로 뛰어들어도 됩니다. 어느 쪽이든 진행 상황은 코스별로 저장됩니다.

1
1단계
스프레드시트와 Excel전용 페이지
이 단계 시작시작셀, 범위, 수식, 조회 함수, 피벗 테이블, 그리고 분석가가 매일 쓰는 함수들. 세상 데이터의 대부분은 스프레드시트에 살고 대부분의 분석도 먼저 스프레드시트로 공유되기 때문에, 이 경로는 여기에서 시작합니다.시작 전용 페이지
2개 섹션, 순서대로
1. 기초42 개 강의34 챌린지235 문제
2. 수식 및 데이터 분석28 개 강의48 챌린지100 문제
70 개 강의82 챌린지335 문제
2
2단계
데이터 분석을 위한 SQL전용 페이지
이 단계 시작시작실제 테이블을 선택, 필터, 조인, 그룹화, 집계하고 이어서 윈도 함수와 서브쿼리까지. SQL은 데이터 분석가 공고에서 가장 많이 요구되는 역량이자 가장 빨리 쓸모 있어지는 역량입니다.시작 전용 페이지
2개 섹션, 순서대로
1. 기초72 개 강의76 챌린지360 문제1 프로젝트
2. 심화 과정27 개 강의28 챌린지167 문제
99 개 강의104 챌린지527 문제1 프로젝트
3
3단계
Python 기초전용 페이지
이 단계 시작시작변수, 제어 흐름, 함수, 컬렉션. NumPy와 Pandas가 이해되기 시작하는 데 분석가에게 필요한 딱 두 개의 섹션입니다. 클래스와 객체는 나중이어도 됩니다. 현업 분석가가 그것들을 직접 쓰는 일은 드뭅니다.시작 전용 페이지
2개 섹션, 순서대로
1. 기초77 개 강의111 챌린지341 문제3 프로젝트
2. 논리와 흐름78 개 강의93 챌린지329 문제3 프로젝트
155 개 강의204 챌린지670 문제6 프로젝트
4
4단계
NumPy: 빠른 수치 계산전용 페이지
이 단계 시작시작배열, 벡터화 연산, 인덱싱, 집계, 브로드캐스팅. NumPy는 Pandas와 모든 과학 계산용 Python 라이브러리 아래에서 돌아가는 엔진이고, 이것을 이해하는 순간 DataFrame 연산은 더 이상 마법이 아니게 됩니다.시작 전용 페이지18 개 강의34 문제
5
5단계
Pandas: Python 속의 표전용 페이지
이 단계 시작시작DataFrame, 실제 데이터셋의 정제, 필터링, 그룹화, 병합, 구조 변환. Python이 스프레드시트를 앞지르는 단계입니다. Excel에서 하던 모든 일을, 열어 볼 수조차 없는 크기의 데이터에 대해 몇 번이고 반복할 수 있습니다.시작 전용 페이지19 개 강의
6
6단계
데이터 가져오기: 파일, JSON, API
이 단계 시작시작파일 읽기와 쓰기, JSON 파싱, 웹 API 호출, 그리고 잘못됐을 때의 처리. 진짜 데이터가 깔끔한 표로 건네지는 일은 없습니다. 자기 데이터를 스스로 가져올 수 있는 분석가는 엔지니어를 기다리지 않습니다.시작
3개 코스, 순서대로
31 개 강의8 챌린지
7
7단계
R, 공고가 요구할 때전용 페이지
이 단계 시작시작선택 사항입니다. 같은 분석의 사고방식을 통계 팀의 언어로 다룹니다. 벡터, 데이터 프레임, 데이터 조작이 주제입니다. 원하는 직무가 R을 요구하지 않는다면 건너뛰고, 요구한다면 모든 개념이 Python 단계에서 그대로 이어진다는 점을 알고 시작하세요.시작 전용 페이지
3개 섹션, 순서대로
199 개 강의285 챌린지1,112 문제5 프로젝트

제공되는 것

코딩을 배우기 위해 사용할 모든 것

해보면서 배우기

실제 코드를 작성하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 웹사이트를 구축하고, AI 프롬프트를 마스터하세요. 인터랙티브 레슨으로 현대 개발자에게 필요한 모든 기술을 다룹니다.

playground.js

코드 편집기

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

테스트 #1

테스트 #2

테스트 #3

입력

"Alex"

출력

"Hello, Coddy! Alex"

연속 기록을 쌓아보세요

꾸준히 하고 성장하는 모습을 지켜보세요! 매일 코딩 습관을 추적하고, 동결 기능으로 연속 기록을 보호하고, 매일 참여해서 보상을 받으세요.

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내일도 돌아와서 연속 기록을 유지하세요!

January 2026

더블 오어 낫싱

7일 중 5일차

연속 기록 동결

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코딩 여정을 함께 하세요! 설정도, 다운로드도 필요 없이 바로 열어서 코딩을 시작하세요. iOS, Android, 웹에서 4.9점 평점으로 이용 가능합니다.

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계속하기

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당신은 혼자가 아닙니다

글로벌 리더보드에서 경쟁하고, 친구를 초대해서 보상을 받고, 서로의 성공을 축하하세요. 코딩은 친구와 함께하면 더 좋아요!

챌린저 리그상위 7명 승급

Alex7+ Days

2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

승급 구역

모든 방식으로 학습

읽고, 듣고, 스스로 확인하고, AI에게 묻고, 이미 배운 내용을 찾아보세요. 모든 수업이 당신에게 맞춰집니다.

변수 입문

오디오

변수는 나중에 프로그램에서 참조할 값을 저장하는, 이름이 있는 컨테이너입니다.

Python에서는 이름, 등호, 저장할 값을 차례대로 써서 만듭니다.

값은 시간이 지나며 바뀔 수 있습니다. 재할당하면 그 이름이 새로운 값을 가리킵니다.

1xSarah

수료증을 받으세요

완료한 모든 코스에 대해 인증서를 받으세요. LinkedIn 프로필과 이력서에 추가하여 고용주에게 코딩 전문성을 보여주세요.

수료증

이 인증서는홍길동성공적으로 완료했음을 증명합니다

Python 기초

날짜2026년 1월

LinkedIn에 추가

데이터 분석을 Coddy에서 배워야 하는 이유

실무의 순서 그대로. 대부분의 데이터 분석가 강의는 Python으로 시작하지만, 분석가의 하루는 대개 스프레드시트와 SQL 쿼리로 시작합니다. 이 경로는 실제로 손이 가는 순서대로 도구를 가르치기 때문에, 다음 단계가 시작되기 전에 각 단계가 이미 제 몫을 합니다.
진짜 데이터, 진짜 쿼리. 실제 테이블에 SQL을 작성하고, 실제 Pandas DataFrame을 변환하고, 실제 스프레드시트 수식을 브라우저에서 만듭니다. 설치할 것도 없고, 슬라이드로 흉내 낸 것도 없습니다.
여러분의 쿼리를 읽는 AI 힌트. join이 엉뚱한 행을 돌려주거나 DataFrame 연산이 오류를 낼 때, Bugsy는 여러분이 작성한 내용을 들여다보고 답을 건네지 않은 채 해결 쪽으로 밀어 줍니다.
Excel, SQL, Python, Pandas, R 코스의 무료 수료증, 각자의 URL에서 검증 가능. Excel 수료증, SQL 수료증, Pandas 수료증은 채용 담당자가 10분이면 검증할 수 있는 이력서의 세 줄입니다.

데이터 분석가가 되는 것에 대한 자주 묻는 질문

경력 없이 데이터 분석가가 되려면 어떻게 해야 하나요?

모든 분석가 공고에 등장하는 세 가지 도구 - 스프레드시트, SQL, 그리고 Python이나 R - 를 이 순서대로 익히고, 실제 공개 데이터셋으로 누군가 진짜 던질 법한 질문에 답하는 분석을 두세 개 써 보세요. 이 경로에 작은 포트폴리오를 더한 것이 바로 그것입니다. 데이터 경험은 대부분의 직종보다 스스로 만들어 내기 쉽습니다. 공개 데이터셋 하나하나가 정리되기를 기다리는 프로젝트입니다.

데이터 분석가에게 필요한 역량은 무엇인가요?

빠른 작업과 공유를 위한 스프레드시트, 데이터베이스에서 데이터를 꺼내는 SQL, 스프레드시트로는 안 되는 일(정제, 큰 테이블 결합, 반복 가능한 파이프라인)을 위한 프로그래밍 언어, 평균이 무엇을 감추는지 알 만큼의 통계, 그리고 숫자를 읽지 않을 사람에게 차트를 설명할 수 있는 글쓰기입니다. 이 경로는 앞의 세 가지를 직접 다루고, 나머지 두 가지는 분석을 정리해 쓸 때마다 단련됩니다.

데이터 분석은 Excel, SQL, Python 중 무엇을 먼저 배워야 하나요?

Excel이 먼저, SQL이 두 번째, Python이 세 번째이며 이 경로의 순서가 그렇습니다. 스프레드시트는 아무 비용 없이 표로 생각하는 법을 가르쳐 줍니다. SQL은 분석가 공고에서 가장 많이 요구되는 단일 역량이고 3주면 쓸 만해집니다. Python은 스프레드시트가 버거워질 만큼 데이터가 크거나 지저분해진 뒤에야 값어치를 하므로, 먼저 배우면 이유 없이 배우는 셈입니다.

데이터 분석에는 Python과 R 중 무엇이 더 나은가요?

대부분의 분석가 직무에서는 Python입니다. 훨씬 더 자주 요구되고, 같은 역량이 자동화와 엔지니어링 업무로도 그대로 이어지기 때문입니다. R은 여전히 통계학과와 일부 연구·제약 팀의 언어입니다. 이 경로는 NumPy와 Pandas를 쓰는 Python을 가르치고 R은 선택 사항인 마지막 단계로 두어, 어떤 공고가 요구할 때 더할 수 있게 했습니다.

데이터 분석가가 되는 데 얼마나 걸리나요?

하루 한 시간이면 주니어 수준까지 대략 4~6개월입니다. 이 경로에서 Excel은 2~3주, SQL은 3~4주, Python 기초는 6주, NumPy와 Pandas는 둘을 합쳐 2~3주가 걸립니다. 가장 중요한 것은 남은 시간입니다. 방법을 묻지 않은 사람에게도 결과를 설명할 수 있을 때까지 실제 데이터셋 분석을 계속 써 보세요.

이 데이터 분석가 경로에 Tableau나 Power BI가 포함되나요?

아니요. 페이지를 채우기보다 그렇게 말하는 쪽을 택하겠습니다. 대시보드 도구는 채용 공고에서 흔한 요구 사항이지만, 그 아래의 데이터를 다룰 줄 알게 된 다음이라면 금방 익힐 수 있습니다. 이 경로가 가르치는 것이 바로 그 부분입니다. Coddy에 시각화 코스가 공개되면 새로운 단계로 이 경로에 합류합니다.

데이터 분석가 수료증은 가치가 있나요?

그 자체로는 크지 않지만, 채용 담당자가 검증할 수 있는 역량과 함께라면 꽤 큽니다. 여기의 Excel, SQL, Python, Pandas, R 코스는 각자의 검증 가능한 URL에서 무료 수료증을 발급하고, 각 수료증은 구체적인 역량 하나를 이름으로 내겁니다. 채용 관리 시스템이 찾는 문구가 바로 그 줄이며, 면접관이 증명해 보라고 물을 세 가지 주제이기도 합니다.

다른 학습 경로

같은 코스를 다른 직무에 맞게 배열한 경로입니다. 진행 상황은 이어집니다. 한 경로에서 마친 코스는 그 코스를 포함한 모든 경로에서 인정됩니다.

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