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181 강의

강의

Python 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 9,198개

Python을 활용한 데이터 분석 기초를 4시간 만에 마스터해 보세요. Python 인터페이스를 소개하고 많이 사용하는 대표 패키지를 함께 살펴보는 온라인 강의입니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

중급 Python

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,935개

Matplotlib으로 데이터를 시각화하고 pandas로 DataFrame을 다루며 데이터 과학 역량을 높여보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

개발자를 위한 Python 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 11,188개

Python으로 프로그래밍 기초를 익히세요. 사전 지식은 필요 없습니다!

소프트웨어 개발

3시간

강의

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 8,680개

Python scikit-learn으로 머신 러닝 실력을 향상시키고, 실전 데이터 세트로 강력한 예측 능력을 키워보세요!

머신 러닝

4시간

강의

pandas를 이용한 데이터 다루기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 14,637개

pandas로 데이터를 가져오고 정리하며, 통계를 계산하고 시각화하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

AI Tutor

5시간

강의

개발자를 위한 Python 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 8,088개

Python 생태계에 뛰어들어 다양한 모듈과 패키지를 살펴보고 사용자 정의 함수 작성법까지 배워보세요!

소프트웨어 개발

2시간

강의

Python으로 시작하는 통계학

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 8,246개

통계 역량을 키우고 Python을 사용해 데이터를 수집·분석하고 정확한 결론을 도출하는 방법을 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

강의

pandas로 데이터 조인하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 9,085개

pandas를 사용해 데이터를 결합하여 여러 테이블의 데이터를 합치는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

Python으로 하는 탐색적 데이터 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 7,254개

Python으로 탐색적 데이터 분석(EDA)을 사용해 데이터를 탐색, 시각화하고 인사이트를 추출하는 방법을 배우세요.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

Hugging Face 활용하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 5,614개

Hugging Face Hub에서 제공되는 방대한 모델 및 데이터 세트 저장소를 탐색하고 활용하세요.

AI

2시간

강의

Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,815개

Seaborn 라이브러리를 사용하여 Python으로 유익하고 매력적인 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.

데이터 시각화

4시간

강의

Python으로 배우는 Unsupervised Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,120개

scikit-learn과 scipy를 사용하여 라벨이 없는 데이터셋을 클러스터링, 변환, 시각화하고 인사이트를 추출하는 방법을 배워보세요.

머신 러닝

4시간

강의

Python에서 데이터 가져오기 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,423개

다양한 소스(예: Excel, SQL, SAS 및 웹)에서 Python으로 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

3시간

강의

Python으로 배우는 API 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 4,018개

파이썬을 사용해 웹 API를 활용하고 작업하는 기본을 소개하며, 흥미진진한 API의 세계로 여러분을 초대합니다.

소프트웨어 개발

2시간

강의

Python 함수 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,294개

파이썬에서 함수를 직접 작성하는 기술과 스코핑, 오류 처리 같은 핵심 개념을 익혀보세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

Python 도구 상자

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,274개

이터레이터와 리스트 이해에 대해 학습하여 현대적인 데이터 사이언스 기술을 계속해서 쌓아 나가세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Intermediate Importing Data in Python

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 971개

Python 데이터 가져오기 역량을 강화하고 웹 및 API 데이터로 작업하는 법을 학습하세요.

데이터 준비

2시간

강의

Python으로 데이터 정제하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 4,907개

더러운 데이터를 진단하고 처리하는 방법을 배우고, 원시 데이터를 정확한 통찰력으로 전환하는 데 필요한 기술을 개발하세요!

데이터 준비

4시간

강의

Python으로 배우는 소프트웨어 공학 원칙

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 716개

모듈화, 문서화, 자동화된 테스트에 대해 알아보고 데이터 과학 문제를 더 빠르고 안정적으로 해결하는 데 활용하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Finance를 위한 Python 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 463개

파이썬 기술을 습득하여 금융 커리어를 한 단계 업그레이드하세요. 금융 분석을 마스터하기 위해 리스트, 배열 및 데이터 시각화 작업 방법을 익히세요.

응용 금융

4시간

강의

Python 객체 지향 프로그래밍 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,559개

객체 지향 프로그래밍(OOP)의 기본 개념을 발견하고, 사용자 정의 클래스와 객체를 구축해 보세요!

소프트웨어 개발

3시간

강의

Python으로 배우는 LLM 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,761개

LLM의 핵심과 그 기반인 혁신적 transformer 아키텍처를 체계적으로 학습하세요!

AI

3시간

강의

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,834개

LangChain을 활용한 검색 강화 생성(RAG)으로 외부 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하는 최신 기법을 익히세요.

AI

3시간

강의

효율적인 Python 코드 작성

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,490개

효율적인 코드 작성법을 익혀 불필요한 오버헤드를 피하고, 빠르게 실행되며 자원을 능숙하게 할당하도록 하십시오.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 시작하는 데이터 사이언스

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 489개

파이썬을 활용한 데이터 과학에 도전하여 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하는 방법을 배워보세요. 코딩 경험이나 기술이 필요하지 않습니다.

소프트웨어 개발

4시간

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Python으로 ETL과 ELT

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,588개

추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load) 원칙을 활용하여 효과적이고 성능이 우수하며 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축 방법을 익히세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Python으로 함수 작성하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,754개

유지보수 가능하고 재사용 가능한 복잡한 함수를 작성하는 모범 사례를 익히고, 이를 위한 훌륭한 문서화를 작성하는 방법을 배우십시오.

소프트웨어 개발

4시간

FAQs

데이터 사이언스란 무엇인가요?

데이터 사이언스는 데이터로부터 정보를 얻는 데 중점을 둔 전문 분야입니다. 프로그래밍 기술, 과학적 방법론, 알고리즘 등을 활용하여 데이터 사이언티스트는 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

데이터 사이언스를 어떻게 배울 수 있나요?

Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 사이언스 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 사이언스를 배우는 방법은 다양합니다. 학위나 대학 교육과 같은 정규 교육 과정뿐만 아니라 자신만의 속도로 학습할 수 있는 다른 자료들도 많이 있습니다. 온라인 강의와 튜토리얼뿐만 아니라 책, 동영상 등도 있습니다.

데이터 사이언스에 필요한 기술은 무엇인가요?

수학과 통계학 지식뿐만 아니라 데이터 사이언티스트는 Python, R, SQL과 같은 언어의 프로그래밍 기술이 필요합니다. 또한 데이터 사이언스는 대용량 데이터세트를 다루는 능력, 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 데이터베이스 관리에 대한 지식이 필요합니다. 머신러닝과 딥러닝 기술도 유용할 수 있습니다.

데이터 사이언스를 무엇에 활용할 수 있나요?

전문적인 관점에서 거의 모든 산업이 어느 정도 데이터 사이언스를 활용할 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 사이언스를 사용해 질병을 발견하고 치료하며, 금융 회사는 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용합니다. 모든 종류의 산업에서 추천 시스템 구축이나 고객 이탈 분석과 같은 마케팅에 데이터 사이언스를 활용합니다.

데이터 사이언스는 좋은 직업인가요?

네, 데이터 사이언스는 미국과 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 또한 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이기도 합니다. Payscale 데이터에 따르면, 경험 있는 데이터 사이언티스트는 미국에서 평균 $97,609를 벌고 5점 만점에 4점의 만족도를 보입니다.

데이터 사이언티스트가 되기 어려운가요?

여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 사이언스 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 사이언스에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 인내가 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직책을 확보하려면 많은 실무 경험이 필요합니다.

데이터 사이언스에 코딩이 필요한가요?

네, Python, R, SQL, Java, C/C++와 같은 언어의 코딩 경험이 필요합니다. 하지만 상대적으로 간단한 문법 때문에 Python 프로그래밍 언어가 초보자들 사이에서 선호되는 선택인 경우가 많습니다.

데이터 사이언티스트가 되는 데 얼마나 걸리나요?

사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 사이언티스트 수준에 도달하려면 7~12개월의 집중적인 학습이 필요합니다. 하지만 데이터 사이언스의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 사이언티스트가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터 사이언스 내에서 어떤 주제를 공부할 수 있나요?

데이터 사이언스의 기초를 마스터한 후에는 머신러닝, 인공지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.

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