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.
770 강의

강의

Python으로 배우는 Market Basket Analysis

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 269개

파이썬을 활용하여 서점 데이터를 통한 시장 바구니 분석에서 연관 규칙을 탐구하고 영화 추천 시스템을 구축해 보세요.

머신 러닝

4시간

강의

셸에서의 데이터 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 511개

데이터를 다운로드, 처리, 변환하는 강력한 명령줄 기술을 익히고, 머신 러닝 파이프라인까지 다룹니다.

데이터 조작

4시간

강의

R을 활용한 선형 회귀 추론

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 172개

이 강의에서는 선형 모델을 사용해 추론하는 방법을 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

강의

SQL Server에서의 트랜잭션과 오류 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 290개

오류를 포착·처리하고 여러 작업이 동시에 진행될 때를 제어하는 스크립트 작성법을 배웁니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

SQL Server에서의 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 383개

SQL Server에서 시계열 분석을 위해 날짜·시간 데이터를 다루는 방법을 학습하세요

데이터 조작

5시간

강의

Sigma에서 AI 앱 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 145개

코딩 없이 Sigma에서 사용자 입력, 액션, 세련된 인터페이스로 인터랙티브 AI 앱을 만드세요.

보고

2시간

강의

GCP 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 348개

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

클라우드

2시간

강의

Unsupervised Learning in R

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 105개

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

머신 러닝

4시간

강의

R로 하는 Supervised Learning: 회귀

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 105개

이 강의에서는 선형 회귀, Generalized Additive Models, Random Forests, XGBoost로 미래 사건을 예측하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 219개

베이지안 데이터 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 데이터 과학 도구 상자에 유용한 도구인지 알아보세요.

확률 및 통계

4시간

강의

데이터 유창성(Data Fluency)

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 300개

데이터 유창성을 마스터하세요! 개인과 조직의 역량을 키우고, 행동을 이해하며, 데이터 중심 문화를 구축합니다.

데이터 리터러시

2시간

강의

사례 연구: Tableau로 채용 시장 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 563개

이 사례 연구에서 시각화 기법으로 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어에게 가장 수요가 높은 기술을 파악합니다.

데이터 시각화

3시간

강의

R로 시계열 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 291개

R에서 시계열 데이터 처리 마스터: zoo, lubridate, xts로 가져오기, 요약, 서브셋팅을 익히세요.

데이터 조작

4시간

강의

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 143개

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

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 348개

의미 있는 위험·성과 지표 계산법과 원하는 위험–수익 균형에 맞춘 최적 포트폴리오 구성 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

Python으로 시작하는 네트워크 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 221개

이 코스는 NetworkX 라이브러리를 활용해 네트워크를 분석·시각화하고 통찰을 도출하는 역량을 갖추도록 합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

R에서 날짜와 시간 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 94개

R에서 날짜와 시간을 파싱, 조작, 계산하는 핵심을 학습하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 배우는 Optimization 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 200개

Python의 SciPy와 PuLP로 실무 최적화를 학습합니다. 기초부터 제약 포함 복잡한 최적화까지 폭넓게 다룹니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Hugging Face로 배우는 멀티모달 모델

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 173개

Hugging Face의 최신 AI 모델로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 결합하고 새로운 이미지와 비디오를 생성하세요!

AI

4시간

강의

Power BI에서 Python 시작하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 147개

Power BI에서 Python 스크립트로 데이터 준비, 시각화, 상관계수 계산 방법을 학습하세요.

데이터 조작

3시간

강의

Python으로 배우는 확률 기초

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 202개

확률 변수, 평균과 분산, 확률 분포, 조건부 확률 등 확률의 기본 개념을 배웁니다.

확률 및 통계

5시간

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.