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데이터, AI, 클라우드 강의

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770 강의

강의

Tableau에서 배우는 통계 기법

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 669개

Tableau의 내장 통계 기능으로 보고 역량을 한 단계 높이십시오.

확률 및 통계

4시간

강의

케이스 스터디: Power BI로 채용 시장 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 327개

이 대화형 Power BI 사례 연구에서 가상의 회사를 지원하세요. Power Query, DAX 및 대시보드를 활용하여 수요가 가장 높은 데이터 관련 직무를 파악하게 됩니다!

데이터 조작

4시간

강의

스킨케어 제품 추천하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 297개

맞춤형 결과를 위해 프롬프트 역량을 활용해, 고객에게 최적의 스킨케어 제품을 매칭하는 챗봇을 테스트하세요.

AI

1시간

강의

AWS Lambda로 구축하는 서버리스 애플리케이션

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 34개

AWS Lambda로 서버리스 앱을 구축, 배포, 최적화하세요. 실시간 AWS Console에서 이벤트 처리, 오류 처리, 동시성, 안전한 배포를 마스터하세요.

클라우드

3시간

강의

R로 배우는 실험 설계

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 349개

이 과정에서는 모든 데이터 분석에 필수적인 기본 실험 설계를 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

AI-보조 제품 출시

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 366개

생성형 AI로 시장 역학을 분석하고 EV 제조사의 전략적 시장 진입 계획을 수립하세요.

AI

1시간

강의

의사결정 과학 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 291개

데이터 기반 프레임워크를 설계하고 효율적인 솔루션을 구현해 의사결정 과학 역량을 강화하세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

스트리밍 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 513개

배치와 스트리밍의 차이, 스트리밍 시스템 확장 방법, 그리고 실제 활용 사례를 학습합니다.

데이터 엔지니어링

2시간

강의

OpenAI API로 만드는 멀티모달 시스템

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 462개

OpenAI의 텍스트·오디오 모델로 멀티모달 시스템을 구축하고, 엔드 투 엔드 고객 지원 챗봇까지 만들어 보세요!

AI

2시간

강의

R로 Shiny 웹 애플리케이션 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 221개

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

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 배우는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 90개

시계열 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 필요한 핵심 기법을 익히십시오.

확률 및 통계

4시간

강의

Python SDK로 Databricks 다루기

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 86개

Python으로 Databricks 마스터하기: 인증, 클러스터 관리, 작업 자동화, AI 모델 쿼리를 프로그래밍 방식으로 익히세요.

AI

3시간

강의

Python으로 시작하는 AWS Boto

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 216개

AWS Boto를 배우고 클라우드 기술을 활용해 데이터 워크플로를 최적화하세요.

클라우드

4시간

강의

Sigma 데이터 모델링

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 111개

같은 조인과 계산을 반복하지 말고, Sigma 데이터 모델로 잘 관리되고 확장 가능한 분석에 뛰어드세요.

보고

2시간

강의

Sigma 계산 활용

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 166개

데이터를 탐색하고, 로직을 자동화하며, 실무 비즈니스 예제로 추세를 파악하는 동적 Sigma 계산을 구축하세요.

데이터 조작

2시간

강의

Python으로 배우는 예측 분석 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 237개

이 과정에서는 예측을 위해 로지스틱 회귀 모델을 사용하고 효과적으로 제시하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 135개

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

클라우드

1시간 15 min

강의

PySpark 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 618개

PySpark 패키지를 사용하여 Spark에서 분산 데이터 관리 및 머신 러닝을 구현하는 방법을 배우세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Llama 3 미세 조정(Fine-Tuning)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 390개

TorchTune로 Llama를 맞춤 작업에 파인튜닝하고, quantization 등 효율적 파인튜닝 기법을 학습하세요.

AI

2시간

강의

기업 재무 기초

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 231개

자본 투자, WACC, 주주 가치 등 핵심 금융 개념을 학습하세요.

응용 금융

2시간

강의

Gen AI: 지형 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 121개

Gen AI 솔루션의 구성 계층, Google Cloud 제공 서비스, 솔루션 선택 시 고려 요소를 탐색합니다.

클라우드

1시간 15 min

강의

Python으로 배우는 ARIMA 모델

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 414개

Python에서 ARIMA 모델을 학습하고 시계열 분석 전문가로 성장하세요.

머신 러닝

4시간

강의

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 333개

공통 차트 개요, 대체 시각화, 지각 기반 스타일 개선을 통해 데이터를 효과적으로 전달하는 법을 배웁니다.

데이터 시각화

1시간

강의

AI 지원 레스토랑 기획

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 380개

맞춤형 GPT와의 상호작용과 프롬프트 작성 역량으로 레스토랑을 기획하고 개업하세요.

AI

1시간

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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