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727 강의

강의

AI-지원 여행 계획

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 440개

WanderBot로 여행 계획을 마스터하세요: 효과적인 프롬프트 작성, 자신감 향상, 다음 여행을 더 간편하게.

AI

1시간

강의

Snowflake의 Window 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 473개

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

데이터 조작

3시간

강의

R로 배우는 군집 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 69개

계층적 클러스터링과 k-평균 클러스터링의 작동 원리에 대한 강한 직관을 기르고, 이를 활용하여 데이터에서 통찰력을 추출하는 방법을 익히십시오.

머신 러닝

4시간

강의

GCP 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 336개

이 과정으로 Google Cloud Platform(GCP)의 스토리지, 데이터 처리, 비즈니스 현대화를 학습하세요.

클라우드

2시간

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R에서 결측치 다루기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 135개

tidyverse 친화적 naniar로 결측값을 시각화·탐색·대치하세요. 결측 데이터 작업을 쉽고 효율적으로 수행합니다.

데이터 준비

4시간

강의

Sigma 데이터 모델링

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 90개

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

보고

2시간

강의

Foundations of PySpark

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 601개

Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

R의 caret로 배우는 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 42개

이 과정은 예측 모델을 구축하고 평가하는 방법과 같은 머신 러닝의 핵심 개념을 가르칩니다.

머신 러닝

4시간

강의

케이스 스터디: Power BI로 채용 시장 데이터 분석

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 318개

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

R로 시계열 데이터 시각화하기

  • 중급기술 수준
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R로 시계열 시각화 방법을 익히고, 주식 선별 사례 연구로 실습하세요.

데이터 시각화

4시간

강의

Snowflake 데이터 파이프라인 자동화

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 52개

COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables와 쿼리 성능 도구로 Snowflake에서 데이터 파이프라인을 적재·자동화·최적화합니다.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

완전 자동화된 MLOps

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 322개

MLOps 아키텍처, CI/CD/CM/CT 기법과 자동화 패턴을 학습하여 시간이 지나도 가치를 제공하는 ML 시스템을 배포합니다.

머신 러닝

4시간

강의

PostgreSQL에서 쿼리 성능 개선하기

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 405개

PostgreSQL 쿼리 구조를 최적화해 실행 시간을 대폭 단축하는 방법을 학습하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

스킨케어 제품 추천하기

  • 기초기술 수준
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  • 리뷰 268개

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

AI

1시간

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Java 테스트 소개

  • 고급기술 수준
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JUnit과 Mockito를 사용해 Java에서 효과적인 테스트를 작성하고, 견고하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 자신 있게 구축하는 방법을 배워보세요.

소프트웨어 개발

3시간

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R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

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RNA-Seq 차등 발현 분석으로 다양한 질환·상태에서 중요한 유전자 후보를 식별합니다.

확률 및 통계

4시간

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Python에서의 앙상블 기법

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  • 4.8+
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Python에서 bagging, boosting, stacking 등 앙상블 기법으로 고급·효과적인 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

의사결정 과학 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 265개

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

데이터 리터러시

1시간

강의

Sigma 계산 활용

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 136개

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

데이터 조작

2시간

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Python으로 시작하는 AWS Boto

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 206개

AWS Boto를 배우고 클라우드 기술을 활용해 데이터 워크플로를 최적화하세요.

클라우드

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강의

OpenAI API로 만드는 멀티모달 시스템

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

AI

2시간

강의

스트리밍 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
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배치와 스트리밍의 차이, 스트리밍 시스템 확장 방법, 그리고 실제 활용 사례를 학습합니다.

데이터 엔지니어링

2시간

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기업 재무 기초

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자본 투자, WACC, 주주 가치 등 핵심 금융 개념을 학습하세요.

응용 금융

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Python으로 Machine Learning 모니터링

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  • 4.8+
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이 과정은 Python으로 기본 머신 러닝 모니터링 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 내용을 다룹니다.

머신 러닝

3시간

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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