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데이터, AI, 클라우드 강의

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727 강의

강의

Python으로 배우는 예측 분석 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 221개

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

머신 러닝

4시간

강의

Serverless Applications with AWS Lambda

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 30개

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

클라우드

3시간

강의

SQL Server에서의 트랜잭션과 오류 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 266개

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 361개

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

데이터 조작

5시간

강의

Python으로 시작하는 네트워크 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 209개

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

확률 및 통계

4시간

강의

Power BI로 하는 야구 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 182개

Power BI로 야구 데이터를 분석·시각화하세요. 산점도, 토네이도 차트, 게이지로 통찰을 생생하게 전달합니다.

데이터 시각화

1시간

강의

AI-보조 제품 출시

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 329개

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

AI

1시간

강의

Building AI Agents with CrewAI

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 81개

Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.

AI

1시간

강의

Databricks with the Python SDK

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 78개

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

AI

3시간

강의

사례 연구: Power BI로 하는 공급망 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 176개

이 사례 연구로 공급망 분석에 Power BI를 활용하세요. Make vs. Buy 분석 도구를 만들고, 비용 계산 및 생산량 분석을 수행합니다.

데이터 시각화

4시간

강의

Supply Chain Analytics in Python

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 88개

Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

Gen AI: Navigate the Landscape

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 77개

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

클라우드

1시간 15 min

강의

Power BI에서 Python 시작하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 142개

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

데이터 조작

3시간

강의

R로 하는 설문 데이터 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 210개

일반적 설계 구조로 설문을 설계하고, 결과를 시각화·분석하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

데이터 유창성(Data Fluency)

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 273개

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

데이터 리터러시

2시간

강의

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 302개

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

데이터 시각화

1시간

강의

DataLab 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 108개

AI 기반 데이터 분석·탐색용 노트북인 DataLab의 기본 사용법을 학습하세요.

보고

1시간

강의

AI 지원 레스토랑 기획

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 337개

맞춤형 GPT와의 상호작용과 프롬프트 작성 역량으로 레스토랑을 기획하고 개업하세요.

AI

1시간

강의

Power BI로 하는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 255개

Power BI로 시계열 분석을 배우세요. 실제 데이터셋으로 기간별 데이터 분석을 연습하고, 핵심 기법을 실습합니다.

데이터 시각화

5시간

강의

R에서 날짜와 시간 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 91개

R에서 날짜와 시간을 파싱, 조작, 계산하는 핵심을 학습하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Google Sheets로 하는 Financial Modeling

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 266개

Google Sheets로 현금흐름, 투자, 연금, 대출 상환 등 기본 비즈니스 모델링을 학습합니다.

응용 금융

4시간

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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