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데이터, AI, 클라우드 강의

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675 강의

강의

Input/Output and Streams in Java

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 699

Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Google Sheets로 배우는 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 697

Google 스프레드시트를 사용하여 데이터 시각화의 기본을 배우세요.

데이터 시각화

4시간

강의

CI/CD for Machine Learning

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 696

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

머신 러닝

5시간

강의

Power BI의 사용자 중심 설계

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 694

사용자 중심으로 Power BI 시각화와 보고서를 설계하는 방법을 학습하세요.

데이터 시각화

2시간

강의

Google Sheets 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 693

숫자, 논리, 결측 등 데이터 타입을 심화 학습하며 Google Sheets 활용 어휘를 확장하세요.

데이터 준비

4시간

강의

Credit Risk Modeling in Python

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 693

Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.

응용 금융

4시간

강의

Python으로 배우는 Optimization 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 692

Python의 SciPy와 PuLP로 실무 최적화를 학습합니다. 기초부터 제약 포함 복잡한 최적화까지 폭넓게 다룹니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 Shiny 웹 애플리케이션 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 692

Shiny는 R에서 바로 대화형 웹 앱을 쉽게 구축하는 R 패키지로, 팀이 데이터를 대시보드나 시각화로 탐색할 수 있게 합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 배우는 금융 기초

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 689

Python과 NumPy로 가장 기본적인 금융 개념을 학습하세요.

응용 금융

4시간

강의

사례 연구: dbt로 전자상거래 데이터 모델 구축

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 686

실습을 통한 실제 사례를 통해 dbt로 원시 데이터를 깨끗하고 신뢰할 수 있는 모델로 변환하는 방법을 배워보세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Python으로 하는 Statistical Thinking (파트 1)

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 685

통계적으로 사고하고 데이터의 언어로 소통할 수 있는 탄탄한 기초를 다지세요.

확률 및 통계

3시간

강의

GDPR 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 684

이 종합 과정에서 GDPR 원칙을 명확히 이해하고, GDPR 준수 프로세스 설정 방법을 체계적으로 익히세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

Intermediate Regression with statsmodels in Python

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 682

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 679

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

응용 금융

4시간

강의

Python으로 지리공간 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 673

이 과정은 Python 데이터 과학 워크플로에 공간 데이터를 통합하는 방법을 안내합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Python을 활용한 생의학 영상 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 671

생물의학 이미지 데이터를 탐색, 조작, 측정하는 기본기를 학습합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Databricks에서의 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 668

Databricks로 시각화 및 동적 대시보드를 생성하여 원시 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하세요.

데이터 시각화

3시간

강의

R로 배우는 확률 기초

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 663

이 과정에서는 확률변수, 분포, 조건부 확률의 개념을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

R로 배우는 데이터 과학을 위한 선형대수

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 652

데이터 과학을 떠받치는 핵심 수학 분야인 선형대수를 소개합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

학습 가이드 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 649

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

AI

1시간

강의

R로 시작하는 텍스트 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 640

R에서 tidy 프레임워크를 사용하여 텍스트 데이터를 분석합니다.

데이터 조작

4시간

강의

AI로 배우는 중급 SQL 쿼리

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 630

데이터를 정렬, 그룹화, 필터링 및 분류하기 위한 쿼리를 생성하는 AI 프롬프트를 작성하여 SQL 기술을 습득하세요.

데이터 조작

3시간

강의

Introduction to Google Workspace with Gemini

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 630

You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.

AI

1시간

강의

Snowflake의 데이터 타입과 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 620

스노우플레이크 데이터 유형과 함수를 학습하여 텍스트, 숫자, 날짜를 조작하고 사용자 정의 함수와 피벗 테이블을 구축하세요.

데이터 조작

3시간

강의

Python으로 배우는 Sentiment Analysis

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 619

고객들은 귀사의 제품에 만족하고 있나요, 아니면 서비스가 부족한가요? 종단간 감정 분석 작업을 수행하는 방법을 알아보세요.

머신 러닝

4시간

강의

Oracle SQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 615

Oracle SQL 기술을 연마하세요. SQL 기본, 데이터 집계, 결합 및 맞춤 설정을 포함합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Go-To-Market 전략 수립

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 610

생성형 AI로 고투마켓 전략 수립: 타깃 산업 선정, 리드 생성, 웹사이트 키워드 최적화.

AI

1시간

강의

Snowflake의 Window 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 609

랭킹, 파티션 및 롤링 계산을 통해 복잡한 데이터 문제를 해결하는 Snowflake 윈도우 함수를 알아보세요.

데이터 조작

3시간

강의

Python으로 배우는 금융 트레이딩

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 604

Python으로 맞춤형 트레이딩 전략을 구현하고, 백테스트하며, 성과를 평가하세요!

응용 금융

4시간

강의

spaCy로 배우는 자연어 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 600

spaCy의 핵심 기능을 숙달하고 자연어 처리 모델을 훈련하세요. 구조화되지 않은 데이터에서 정보를 추출하고 패턴을 일치시킵니다.

머신 러닝

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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모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.