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데이터, AI, 클라우드 강의

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770 강의

강의

BigQuery 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 443개

BigQuery의 핵심을 익히고, 쿼리를 실행하며, 워크플로를 최적화해 효율적인 데이터 분석을 수행하세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Python으로 배우는 금융 트레이딩

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 289개

Python으로 맞춤형 트레이딩 전략을 구현하고, 백테스트하며, 성과를 평가하세요!

응용 금융

4시간

강의

Regular Expressions in Python

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 203개

Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 76개

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

AI

4시간

강의

개발자를 위한 고급 AI 코딩 활용

  • 고급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 169개

AI를 시니어 엔지니어링 파트너로 활용해 코드 분석, 성능 최적화, 보안, 소프트웨어 아키텍처 결정을 배우세요.

AI

1시간 30 min

강의

엔드 투 엔드 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 353개

머신러닝의 세계로 뛰어들어 엔드투엔드 모델을 설계하고, 훈련시키고, 배포하는 방법을 알아보세요.

머신 러닝

4시간

강의

R에서의 표본추출

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 876개

더 적은 데이터로도 정확한 통계를 얻도록, 샘플링을 정교하게 익히세요.

확률 및 통계

4시간

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R로 데이터 정리하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 813개

원시 데이터에서 유의미한 인사이트로 빠르게 나아가도록, 데이터를 신속하고 정확하게 정제하는 방법을 학습합니다.

데이터 준비

4시간

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R 함수 작성 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 655개

효율적이고 재사용 가능한 함수를 작성해 R 실력을 한 단계 끌어올리세요.

소프트웨어 개발

4시간

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ggplot2로 하는 중급 데이터 시각화

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
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ggplot2에서 패싯, 좌표계 및 통계를 활용하여 의미 있는 설명적 플롯을 생성하는 방법을 익히세요.

데이터 시각화

4시간

강의

Python으로 배우는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 136개

이 4시간 코스에서 Python으로 시계열 데이터 분석의 기초를 학습합니다.

확률 및 통계

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AI for Sales

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  • 4.7+
  • 리뷰 139개

AI 우선 방식으로 영업 업무를 처리하세요! AI로 잠재고객 발굴을 자동화하고, 맞춤형 이메일을 작성하며, CRM 작업을 간소화하는 방법을 배웁니다.

AI

1시간 40 min

강의

NoSQL 입문

  • 기초기술 수준
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NoSQL을 정복하고 데이터 워크플로를 강화하세요. 대용량 처리는 Snowflake, 문서형 데이터는 Postgres JSON, 키-값은 Redis로 다룹니다.

데이터 엔지니어링

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CI/CD for Machine Learning

  • 고급기술 수준
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Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

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5시간

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pandas로 마케팅 캠페인 분석하기

  • 기초기술 수준
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판다스 기술을 쌓고 병합, 분할, 시각화 등을 통해 마케팅 질문에 답하세요!

탐색적 데이터 분석

4시간

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Python으로 배우는 군집 분석

  • 중급기술 수준
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이 과정에서는 SciPy 라이브러리를 활용한 계층적 클러스터링 및 k-평균 클러스터링과 같은 기법을 통해 비지도 학습을 소개합니다.

머신 러닝

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Python으로 배우는 신용 리스크 모델링

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신용 신청 데이터를 준비하고, 머신 러닝과 비즈니스 규칙을 적용해 위험을 줄이고 수익성을 확보하는 방법을 배우세요.

응용 금융

4시간

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Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리

  • 중급기술 수준
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포트폴리오 위험·수익을 평가하고, 시가총액 가중 주식 포트폴리오를 구성하며, 시나리오 생성으로 시장 위험을 예측·헤지합니다.

응용 금융

4시간

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Python 패키지 개발하기

  • 중급기술 수준
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자신만의 Python 패키지를 만들어 코드를 더 쉽게 사용하고 타인과 공유하는 방법을 학습하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Excel에서의 데이터 유효성 검사

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 558개

Excel 데이터 유효성 검사로 정확도를 높이고, 드롭다운을 만들며, 재고와 주문을 자신 있게 관리하세요.

데이터 관리

2시간

강의

학습 가이드 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 602개

챗봇으로 목표와 일정에 맞춘 학습 가이드를 만드세요. 간단하고 효과적인 프롬프트로 실력을 향상하세요.

AI

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Gemini in Google Docs

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  • 리뷰 259개

Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.

AI

30 min

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Databricks Genie 입문

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Databricks Genie로 평이한 영어로 데이터 질문하기 - 공간을 만들고, 비즈니스 언어를 큐레이션하며, 품질을 모니터링하세요.

데이터 엔지니어링

2시간

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Tableau에서 데이터 연결하기

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  • 리뷰 1,173개

Tableau를 다양한 데이터 소스에 연결하고, 원활한 분석을 위해 데이터를 준비하는 방법을 학습합니다.

데이터 준비

3시간

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Google: Introduction to AI Agents

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Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

클라우드

20 min

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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