데이터 분석 무료 강의 모음zip (입문부터 실전까지)

데이터 분석 공부 어떻게 시작해야할까요?

안녕하세요, HEARTCOUNT팀의 마케터 SUN입니다 🌞 그리고 문과생이죠. 그동안 수없이 광고 성과를 분석하고, 결과 보고서를 쓰면서 숫자를 다뤄왔지만, 데이터 분석 회사에 들어오니 현실은 동료들의 분석 보고서를 이해하는 것조차 쉽지 않더라구요. 막상 공부를 시작하려고 보니 데이터 분석 강의는 비용과 시간이 부담, 구글 검색이나 챗 GPT는 체계가 없었고요.

그래서! 저같은 분들을 위해 준비했습니다. HEARTCOUNT 커뮤니티에 쌓아온 150여 개의 전문가 콘텐츠 중 입문자에게 꼭 필요한 자료만 골라서 ‘진짜 기초부터’ 따라갈 수 있도록 정리했어요. 누구나 이해할 수 있는 쉬운 글만 골라, 분석에 필요한 개념, 실무 사례까지 자연스럽게 연결될 수 있게 5단계 로드맵을 준비했습니다.

입문부터 실전까지 5단계 로드맵

1. 기초 다지기 : 데이터 리터러시부터 데이터 유형과 같은 핵심 개념 정리
2. 데이터 준비하기: 엑셀을 활용한 전처리와 가벼운 분석 방법 익히기
3. 실무 적용: AI 데이터 분석, EDA, 고급 통계분석 스킬을 통한 실전 분석 역량 강화
4. 사례 학습: 마케팅, 운영 최적화, HR 등 다양한 실제 사례를 통해 도메인 별 분석 프레임 학습
5. 도구 확장: BI 도구와 다양한 분석 툴을 알아보며 역량 넓히기

각 단계별로 세부 단계가 있고, 2~5개의 무료 콘텐츠를 링크해두었습니다. 단계별 설명이나 콘텐츠 제목을 보고 여러분에게 필요한 자료만 골라서 학습할 수 있습니다. 이동시간에는 가볍게 텍스트 콘텐츠를, 마음먹고 책상에 앉았다면 영상 강의를 추천해요. 각 게시물에 첨부된 강의안과 함께 스터디해보세요 😉

1단계: 데이터 분석 개념 이해하기

데이터 분석의 첫걸음은 데이터를 읽고 이해하는 능력, 즉 리터러시를 키우는 것입니다. 단순히 숫자를 보는 것이 아니라 그 숫자가 무엇을 의미하는지 파악하고, 다양한 형태의 차트를 통해 데이터를 시각적으로 이해하는 기본적인 능력을 갖춰봅시다. 글을 읽기 위해 문법과 어휘를 익히는 것과 같아요.

데이터 리터러시와 데이터의 기본 유형

• 📺 Data Literacy: 데이터를 통해 세상을 보는 안목 (8:50)
• 📝 데이터 시각화(EDA) 공부를 시작하기 전에 알아둘 것들
• 📺 실무자를 위한 데이터의 기본 유형 설명(nominal, ordinal, numerical) (12:28)
• 📺 실무자를 위한 데이터 상식 A to H (1:01:07)
• 📝 평균이 왜곡하는 현실 세계

2단계: 엑셀로 데이터 준비하기 (데이터 전처리)

데이터 분석을 위한 본격적인 준비 단계 입니다. 이 단계에서는 엑셀을 활용해 흩어져있는 데이터를 정리하고, 분석에 적합한 형태로 가공하는 데이터 전처리의 기본을 갖출 수 있습니다. 요리의 기본 재료를 다듬는 프렙 과정과 유사한데요. 실제로, 데이터 프렙은 데이터 분석에서 가장 중요하고 오래 걸리는 작업이니 기본부터 충실히 익혀봅시다.

엑셀로 데이터 전처리하기

• 📝 엑셀 활용법 (1) 엑셀로 데이터 파악하고 정리하기
• 📝 분석하기 좋은 엑셀 데이터의 조건 9가지
• 📺 Tidy Dataset: 분석하기 좋은 데이터셋 만들기 (32:15)
• 📺 분석하기 좋은 데이터셋, 변수 유형별 시각화 방법 (16:49)
• 📝 머리글 두 줄인 데이터셋의 열 피벗 해제하기

엑셀로 가볍게 분석 해보기

• 📝 엑셀 활용법 (2) 엑셀로 데이터 분석하고 시각화하기
• 📝 엑셀 활용법 (3) 대시보드형 보고서 만들기

3단계: 진짜 데이터 분석을 시작해보자

데이터가 준비되었다면, 이제 데이터 분석 툴을 활용해 본격적인 분석을 시작할 차례입니다. 먼저 AI 데이터 분석 툴을 활용해 간단한 질문으로 데이터에 숨겨진 인사이트를 발견하는 법을 배웁니다. 나아가 다양한 시각화 기법을 통해 데이터를 명확하게 이해하고 전달하는 방법을 익히고, 몇 가지 분석 방법론을 이해하고 실무 문제 해결에 적용하는 연습을 해봅시다. 갑자기 어려워진다고 느낄 수 있지만, HEARTCOUNT로 쉽게 따라해볼 수 있으니 걱정 마세요!

AI 데이터 분석

• 📝 AI 데이터 분석, 다이얼로그 시작하기
• 📝 시계열 데이터, AI로 지표 변화 분석 끝내기
• 📝 SQL은 AI가 쓸게요, 데이터 Q&A에 질문만 던져보세요

데이터 시각화와 차트의 이해

• 📺 평균의 함정, 시각화 기본 문법, 상관 관계 분석 (33:07)
• 📺 데이터의 모양 묘사하기 (히스토그램, boxplot, percentile) (22:29)
• 📝 Bar Chart : 데이터로 양적 크기와 차이에 대해 이야기해야 할 때
• 📝 시계열 분석 : 시간의 흐름에 따른 지표의 변화를 이해하고자 할 때
• 📝 분포 : 개별 레코드 수준의 시각화를 통해 불확실성을 말해야 할 때

데이터 분석 방법론 강의

• 📺 특정 행동을 보인 집단의 특성 이해하기 (44:19)
• 📺 회귀 분석을 통해 지표 변화의 요인 파악하기 (42:23)
• 📺 선형회귀분석과 의사결정나무 알고리즘(decision tree) (22:22)
• 📺 상관 관계로 인과성에 대해 이야기하는 법 (인과적 추론) (43:24)
• 📝 [인과추론 1] Potential Outcome Framework(잠재적 결과 프레임워크)

4단계: 다른 사람들은 어떻게 분석하고 있을까? 데이터 분석 주제 엿보기

데이터 분석 능력을 한 단계 더 발전시키기 위해서는 실제 비즈니스 현장에서 데이터 분석이 어떻게 활용되고 있는지 다양한 데이터 분석 주제를 학습하는 것이 중요합니다. 마케팅 및 고객 분석, 운영 최적화, HR 데이터 분석 등 다양한 도메인의 사례를 확인해보세요. 어떤 질문을 던지고, 어떤 데이터를 활용해 문제를 해결하는지 비즈니스 레퍼런스를 학습하면 여러분의 문제 해결력도 한단계 높아질 수 있습니다.

마케팅 및 고객 분석

• 📺 모든 종류의 프로덕트에 적용 가능한 지표 설정 프레임워크 (1:35:13)
• 📺 우리 서비스, 뭐가 문제일까? 사내 데이터로 퍼널 개선하기 (1:11:45)
• 📝 매체별 광고비가 매출에 미치는 영향, 회귀분석 사례
• 📝 GA4 이벤트, 수집 시작하기 전에 이것만 읽으세요.
• 📝 웹 로그 분석을 통해 고객을 이해하고 KPI 개선에 활용하는 일

운영 최적화 사례

• 📝 1분기 마감에 바로 써먹는 매출 분석 꿀팁 5가지
• 📝 보험사 데이터 활용 사례, 이상치 발견하기
• 📝 글로벌 패스트푸드 체인 A사의 운영 최적화 전략 도출
• 📝 홈쇼핑의 취소율 시계열 분석

HR 데이터 분석

• 📺 HR 데이터 수집에서 활용까지, PA의 희노애락 (1:14:47)
• 📺 HR 전문가가 말하는 DATA 기반 조직 관리 (1:04:47)
• 📝 HR 데이터 분석 사례: 직원 만족도, 성과 점수 최적화 규칙 찾기
• 📝 People Analytics , 직원의 성과를 데이터로 얼마나 잘 예측할 수 있을까?
• 📝 People Analytics이 뭐냐고 물으신다면

5단계: 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 도구

마지막 단계에서는 데이터 분석 결과를 효과적으로 공유하고, 비즈니스 의사결정에 활용하기 위한 BI tool의 개념과 활용법을 이해합니다. 또한, 다양한 데이터 분석 언어, 도구를 살펴보고 심화 학습으로 나아갈 수 있습니다. 데이터 분석 능력을 넘어, 데이터를 기반으로 비즈니스를 성장시키는 한사람이 될 수 있는 준비를 시작해봅시다.

BI 도구 비교 및 활용

• 📝 데이터 시각화부터 AI 분석까지, 실무자를 위한 BI 툴 HEARTCOUNT ABI
• 📝 다 대시보드 툴 아니에요? ( BI툴 vs PA툴 )
• 📝 BI tool 5개 장단점 비교해보기
• 📝 데이터, 멀리서 보면 희극 가까이서 보면 비극
• 📝 더 정확해진 Text-to-SQL 2.0 근데 이제 RAG를 곁들인…

다양한 AI 데이터 분석 도구와 분석 언어

• 📝 LLM 활용 데이터 도구, 어디까지 왔니? : 대표 툴 다섯 가지 비교
• 📝 ChatGPT로 Excel 업무 생산성 향상하기
• 📝 차근차근 시작하는 데이터 분석 (3) 데이터 분석을 위한 툴, 언어 소개

데이터 분석 공부, 오늘부터 시작해보세요

데이터가 있고, 분석하고 싶은 마음을 먹었다면 충분합니다. HEARTCOUNT가 데이터 분석 공부부터 실전 분석까지 여러분의 업무 현장을 바꾸는 일까지 함께할게요. 이 로드맵을 따라가다 보면, 어느새 "데이터에서 새로운 인사이트를 발견하는 나"를 만나게 될 겁니다.

이 글을 북마크해두고 나의 학습 단계에 맞는 콘텐츠만 골라 천천히 소화해보세요. 어느새 업무 속에서 데이터 분석이 자연스러워지고 분석적 사고가 트일 거에요. 필요할때마다 들러 딱 한개씩 읽는 것도 충분해요. 데이터 분석을 처음 시작하는 저에게 그랬듯, 분석과 친해지고 싶은 여러분들께도 좋은 출발점이 되어줄 거라고 믿어요.

지금, 데이터 분석의 첫걸음을 시작해보세요.