본문으로 바로가기

데이터, AI, 클라우드 강의

중요한 기술을 마스터하세요

전문 강사가 진행하는 짧은 동영상을 시청한 후 브라우저에서 인터랙티브 연습문제로 학습한 내용을 실습해보세요.

  • 자신만의 속도로 학습
  • 실무 경험 습득
  • 짧은 챕터로 완주

무료 계정 만들기

Google에서 계속 진행더 많은 옵션 보기

또는


계속 진행하시면 당사의 이용약관개인정보처리방침에 동의하고 및 귀하의 데이터가 미국에 저장되는 것에 동의하게 됩니다.
727 강의

강의

R로 배우는 시계열 예측

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 51개

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

확률 및 통계

5시간

강의

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 41개

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

AI

4시간

강의

R Markdown으로 보고서 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 321개

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

보고

4시간

강의

AI로 배우는 중급 SQL 쿼리

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 221개

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

데이터 조작

3시간

강의

Digital Transformation with Google Cloud

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 86개

This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.

클라우드

2시간

강의

Go-To-Market 전략 수립

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 369개

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

AI

1시간

강의

Google: Introduction to AI Agents

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 100개

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

클라우드

20 min

강의

Keras로 배우는 이미지 모델링

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 89개

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

AI

4시간

강의

금융을 위한 R 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 94개

리스트와 데이터 프레임 등 핵심 자료구조를 배우고, 금융 사례에 바로 적용해 보세요.

응용 금융

4시간

강의

Dash와 Plotly로 대시보드 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 273개

Dash와 Plotly로 인터랙티브하고 인사이트가 풍부한 대시보드를 구축하는 방법을 학습하세요.

데이터 시각화

4시간

강의

Building Marketing Workflows with n8n

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 49개

Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.

AI

3시간

강의

Sigma 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 173개

코딩 없이 Sigma 차트를 만들고 커스터마이즈해 명확하고 설득력 있는 데이터 스토리를 전달하는 법을 배워보세요.

데이터 시각화

2시간

강의

Power BI 사용자 중심 디자인

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 414개

사용자 중심으로 Power BI 시각화와 보고서를 설계하는 방법을 학습하세요.

데이터 시각화

2시간

강의

Python에서 Spark SQL 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 142개

Python에서 SQL을 사용하여 Spark에서 데이터를 조작하고 머신러닝 특징 집합을 생성하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

4시간

강의

R에서의 추론 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 50개

통계적 추론이라는 과정을 통해 데이터 표본으로부터 모집단에 대한 결론을 도출하는 방법을 배운다.

확률 및 통계

4시간

강의

Introduction to Databricks Genie

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 58개

Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.

데이터 엔지니어링

2시간

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.

DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.

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