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데이터, AI, 클라우드 강의

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675 강의

강의

Python에서의 모델 검증

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 858

모델 검증의 기초와 주요 기법을 배우고, 검증된 고성능 모델을 직접 만들어 보세요.

머신 러닝

4시간

강의

Tableau에서 데이터 연결하기

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 857

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

데이터 준비

3시간

강의

Databricks에서의 데이터 관리

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 852

Databricks에서 Delta Lake로 데이터 관리 학습: ACID 트랜잭션, 스키마 강제, 보안까지 다룹니다.

데이터 관리

3시간

강의

R로 배우는 ARIMA 모델

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 851

R로 시계열 데이터에 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모델을 정확히 적합하는 전문가가 되세요.

확률 및 통계

4시간

강의

MLOps 배포와 라이프사이클링

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 847

이 과정에서는 최신 MLOps 프레임워크를 배우고, 머신러닝 모델의 라이프사이클과 배포 과정을 탐구합니다.

머신 러닝

4시간

강의

엔드 투 엔드 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 843

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

머신 러닝

4시간

강의

R로 배우는 시계열 예측

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 831

R로 시계열 예측을 학습합니다. ARIMA와 지수평활 등 기법으로 미래를 예측하는 방법을 익히세요.

확률 및 통계

5시간

강의

Python 중급 객체 지향 프로그래밍

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 823

descriptors, 다중 상속, 추상 기본 클래스로 OOP 역량을 탄탄히 구축하세요!

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 시계열 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 822

R에서 시계열 데이터 처리 마스터: zoo, lubridate, xts로 가져오기, 요약, 서브셋팅을 익히세요.

데이터 조작

4시간

강의

Excel에서의 데이터 유효성 검사

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 816

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

데이터 관리

2시간

강의

Data Types and Exceptions in Java

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 806

Learn to work with Plain Old Java Objects, master the Collections Framework, and handle exceptions like a pro, with logging to back it all up!

소프트웨어 개발

4시간

강의

Google Sheets의 Pivot Table

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 804

피벗 테이블을 만들어 수천 개 데이터 포인트를 몇 번의 클릭으로 빠르게 정리하는 법을 배웁니다.

데이터 조작

2시간

강의

Azure 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 802

컴퓨팅, 스토리지, 자동화 등 Azure 서비스를 직접 체험해 보세요.

클라우드

1시간

강의

Keras로 배우는 이미지 모델링

  • 고급기술 수준
  • 4.9+
  • 797

Python과 Keras로 합성곱 신경망을 구축·학습·평가하며 이미지 분석을 학습합니다.

AI

4시간

강의

Microsoft Copilot in Word

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 789

Word에서 Microsoft Copilot을 마스터해 더 빠르게 작성하고, 문서를 즉시 이해하며, 협업 효율을 높이세요.

AI

3시간

강의

Python으로 배우는 MongoDB 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 787

MongoDB를 활용하여 유연하게 구조화된 데이터를 조작하고 분석하는 방법을 배우세요.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

Python으로 배우는 A/B Testing

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 787

Python으로 A/B 테스트를 수행·분석하는 실전 방법을 학습하세요. p-value, sanity check, 분석을 익혀 비즈니스 의사결정을 이끕니다.

확률 및 통계

4시간

강의

AI for Marketing

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 786

Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.

AI

3시간

강의

Tableau에서 계산하기

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 782

이 인터랙티브 코스에서 Tableau 계산에 쓰이는 함수와 적절한 사용 시점을 배웁니다.

데이터 시각화

6시간

강의

Microsoft Copilot in PowerPoint

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 779

Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.

AI

2시간

강의

Alteryx에서의 데이터 변환

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 773

이 실습형 과정에서 Alteryx로 데이터 변환을 익히고, Crosstab·Transpose와 워크플로 최적화까지 마스터하세요.

데이터 조작

2시간

강의

Python으로 배우는 데이터베이스 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 743

이 과정에서는 관계형 데이터베이스의 기초와 이를 활용하는 방법을 배우게 됩니다.

데이터 조작

4시간

강의

Windsurf로 하는 소프트웨어 개발

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 739

Windsurf로 코딩 능력을 향상시키세요. AI 기반 IDE인 Windsurf는 더 빠르게 구축하고, 디버깅하고, 배포할 수 있도록 도와줍니다.

AI

2시간

강의

Python으로 배우는 차원 축소

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 737

데이터의 차원 축소 개념을 이해하고, Python을 사용해 이를 수행하는 기술을 숙달하세요.

머신 러닝

4시간

강의

Python에서의 하이퍼파라미터 튜닝

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 730

Python에서 자동 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 학습합니다. Grid, Random, Informed Search를 포함합니다.

머신 러닝

4시간

강의

Alteryx로 데이터 처리하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 720

Alteryx에서 union, join, parsing을 활용해 데이터를 오케스트레이션하고 성능을 최적화합니다.

데이터 조작

3시간

강의

R Markdown으로 보고서 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 720

R 코드로 동적 보고서를 작성할 수 있는, 사용하기 쉬운 서식 언어입니다.

보고

4시간

강의

AI for Consulting

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 716

Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.

AI

3시간

강의

Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 715

선형 모델, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 신경망으로 주가 데이터를 모델링하고 예측하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

Tidyverse로 하는 데이터 모델링

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 712

예측을 포함한 데이터 모델링 유형을 익히고, Tidyverse에서 선형 회귀와 모델 평가 지표를 수행하는 방법을 학습하세요.

확률 및 통계

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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