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데이터, AI, 클라우드 강의
중요한 기술을 마스터하세요전문 강사가 진행하는 짧은 동영상을 시청한 후 브라우저에서 인터랙티브 연습문제로 학습한 내용을 실습해보세요.
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강의
Digital Transformation with Google Cloud
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 216개
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
클라우드
확률 및 통계
확률 및 통계
강의
Google ADK로 AI 에이전트 만들기
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 604개
Google의 Agent Development Kit (ADK)로 고객 지원 어시스턴트를 단계별로 구축하세요.
AI
강의
Gemini in Gmail
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 483개
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
AI
강의
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 72개
이 코스에서는 다양한 도구와 소스를 활용해 Python에서 금융 데이터를 불러오고 관리하는 방법을 학습합니다.
응용 금융
데이터 시각화
강의
Cursor로 하는 소프트웨어 개발
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 499개
커서를 사용하여 생산 환경에 바로 배포 가능한 코드를 구축하세요. AI 프롬프트, 리팩토링, 테스트 및 고급 워크플로를 배우세요.
AI
확률 및 통계
강의
Python에서 Spark SQL 입문
- 고급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 244개
Python에서 SQL을 사용하여 Spark에서 데이터를 조작하고 머신러닝 특징 집합을 생성하는 방법을 배워보세요.
데이터 조작
강의
PyTorch로 배우는 텍스트 딥러닝
- 고급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 858개
PyTorch로 텍스트용 Deep Learning을 배우고, 자연어 처리와 텍스트 생성의 새로운 가능성을 열어 보세요.
AI
강의
Python으로 배우는 신용 리스크 모델링
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 320개
신용 신청 데이터를 준비하고, 머신 러닝과 비즈니스 규칙을 적용해 위험을 줄이고 수익성을 확보하는 방법을 배우세요.
응용 금융
강의
Java 테스트 소개
- 고급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 292개
JUnit과 Mockito를 사용해 Java에서 효과적인 테스트를 작성하고, 견고하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 자신 있게 구축하는 방법을 배워보세요.
소프트웨어 개발
강의
Databricks에서의 데이터 시각화
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 738개
Databricks로 시각화 및 동적 대시보드를 생성하여 원시 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하세요.
데이터 시각화
탐색적 데이터 분석
소프트웨어 개발
강의
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 402개
포트폴리오 위험·수익을 평가하고, 시가총액 가중 주식 포트폴리오를 구성하며, 시나리오 생성으로 시장 위험을 예측·헤지합니다.
응용 금융
확률 및 통계
데이터 시각화
AI
강의
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
- 고급기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 71개
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
클라우드
강의
NoSQL 입문
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 901개
NoSQL을 정복하고 데이터 워크플로를 강화하세요. 대용량 처리는 Snowflake, 문서형 데이터는 Postgres JSON, 키-값은 Redis로 다룹니다.
데이터 엔지니어링
데이터 준비
데이터 관리
강의
프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 555개
MLOps 관점으로 전환하여 머신 러닝 모델을 학습, 문서화, 유지관리하고 확장해 최대 역량을 발휘하도록 하세요.
머신 러닝
응용 금융
강의
Gen AI Agents: Transform Your Organization
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 261개
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
클라우드
강의
n8n을 활용한 중급 워크플로 자동화
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 134개
API를 호출해 데이터를 배치 처리하고 오류를 처리하는 견고한 프로덕션급 n8n 자동화를 설계해 일정에 따라 무인 실행하세요.
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데이터 관리
FAQs
데이터 과학이란 무엇인가요?
데이터 과학은 데이터로부터 정보를 얻는 데 중점을 둔 전문 분야입니다. 프로그래밍 기술, 과학적 방법론, 알고리즘 등을 활용하여 데이터 과학자는 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
데이터 과학을 학습하려면 어떻게 하나요?
Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 과학 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 과학을 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 과학에 필요한 기술은 무엇인가요?
수학과 통계학 지식뿐만 아니라 데이터 과학자는 Python, R, SQL과 같은 언어의 프로그래밍 기술이 필요합니다. 또한 데이터 과학과 대용량 데이터세트를 다루는 능력, 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 데이터베이스 관리에 대한 지식이 필요합니다. 머신 러닝과 딥러닝 기술도 유용할 수 있습니다.
데이터 과학은 어디에 활용할 수 있나요?
전문적인 관점에서 거의 모든 산업이 어느 정도 데이터 과학을 활용할 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 과학을 사용해 질병을 발견하고 치료하며, 금융 회사는 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용합니다. 모든 종류의 산업에서 추천 시스템 구축이나 고객 이탈 분석과 같은 마케팅에 데이터 과학을 활용합니다.
데이터 과학은 좋은 커리어인가요?
네, 데이터 과학은 미국과 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 또한 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이기도 합니다. Payscale 데이터에 따르면, 경험 있는 데이터 과학자는 미국에서 평균 $97,609를 벌고 5점 만점에 4점의 만족도를 보입니다.
데이터 과학자가 되기 어려운가요?
여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 과하학 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 과학에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 시간이 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직무를 맡으려면 많은 실무 경험이 필요합니다.
데이터 과학에 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 과학자가 되는 데 얼마나 걸리나요?
사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 과학자 수준에 도달하려면 7~12개월 집중적으로 학습해야 합니다. 하지만 데이터 과학의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 과학자가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
데이터 과학에서는 어떤 주제를 학습할 수 있나요?
데이터 과학의 기초를 마스터한 후에는 머신 러닝, 인공 지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.
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