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392 강의

강의

사례 연구: Tableau로 HR 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 77개

이 사례 연구로 Tableau에서 HR 데이터 분석을 탐구하세요.

데이터 시각화

3시간

강의

Google: Manage Agent Memory and State

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 23개

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

클라우드

1시간 30 min

강의

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 22개

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

클라우드

3시간

강의

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 17개

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

클라우드

3시간 48 min

강의

R에서 sparklyr로 시작하는 Spark

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 82개

Spark와 R의 sparklyr 패키지로 빅 데이터 분석을 실행하고, 4시간 만에 Spark MLIb를 살펴보세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

R로 배우는 금융 트레이딩

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 77개

이 과정은 금융 거래의 기초와 QuantStrat을 활용하여 신호 기반 거래 전략을 구축하는 방법을 다룹니다.

응용 금융

5시간

강의

R로 배우는 자연어 처리 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 40개

R로 Natural Language Processing에서 성공하는 데 필요한 모든 기술과 도구를 한눈에 익히세요.

머신 러닝

4시간

강의

사례 연구: Tableau로 재고 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 64개

재고 분석 사례로 Tableau 역량을 강화하세요. 데이터셋을 분석하고 계산 필드를 만들며 시각화를 구축합니다.

데이터 시각화

2시간

강의

R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 50개

사람 암 데이터셋으로 ChIP-seq 데이터를 Bioconductor로 분석·해석하는 법을 학습하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 62개

Dask로 Python 병렬 프로그래밍을 익혀 워크플로를 확장하고 빅데이터를 효율적으로 처리하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

케이스 스터디: Tableau로 이커머스 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 65개

이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. 이 케이스 스터디에서 온라인 반려동물 용품 기업의 데이터를 분석합니다.

데이터 시각화

3시간

강의

Python으로 설문 데이터 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 53개

Python으로 설문 데이터를 분석하고, 기술통계와 추론통계를 언제 적용해야 하는지 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

강의

R의 data.table로 데이터 결합하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 73개

이 과정에서는 data.table을 사용해 데이터셋을 결합하고 병합하는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

Monitoring and troubleshooting AWS

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 9개

Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.

클라우드

3시간

강의

Deploying Applications on AWS

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 10개

Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.

클라우드

3시간

강의

R 중급 정규 표현식

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 34개

R에서 정규표현식과 문자열 거리로 텍스트를 조작·분석하며 더 깊이 있는 기술을 익히십시오.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R을 활용한 감성 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 96개

긍정·부정 언어와 구체적 감정 의도를 식별해 감성 분석을 익히고, 설득력 있는 시각화를 만드세요.

머신 러닝

4시간

강의

방어적 R 프로그래밍

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 78개

R에서 방어적 프로그래밍을 배워 코드의 견고성을 높이세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Automating Deployments on AWS

  • 중급기술 수준
  • 5
  • 리뷰 5개

Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.

클라우드

3시간

강의

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 3개

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

클라우드

18시간 15 min

강의

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 9개

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

클라우드

2시간 6 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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모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.