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

개발자를 위한 Azure 보안 구현

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 114개

Azure Security

클라우드

3시간

강의

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 24개

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

클라우드

6시간

강의

Building AI Agents with CrewAI

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 96개

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

AI

1시간

강의

Python으로 데이터 시각화 개선하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 307개

결과를 효율적이고 효과적으로 전달하는 데 도움이 되는 매력적이고 설득력 있는 시각화 자료를 구성하는 방법을 배우십시오.

데이터 시각화

4시간

강의

R로 배우는 요인분석

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 159개

탐색적·확인적 요인분석으로 성격 등 잠재변수를 탐구합니다.

확률 및 통계

4시간

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

Power BI로 하는 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 271개

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

데이터 시각화

5시간

강의

Python으로 배우는 이상치 탐지

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 178개

이 4시간 코스에서 데이터 분석의 이상치를 탐지하고 Python 통계 도구를 확장하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Google Sheets로 하는 금융 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 129개

Google 스프레드시트를 사용하여 금융 상품의 성과를 추적하는 그래픽 대시보드를 구축하는 방법을 알아보세요.

응용 금융

4시간

강의

Building AI Agents with Snowflake

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 22개

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

AI

4시간

강의

Python으로 배우는 MongoDB 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 375개

MongoDB를 활용하여 유연하게 구조화된 데이터를 조작하고 분석하는 방법을 배우세요.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

Python에서의 앙상블 기법

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 415개

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

머신 러닝

4시간

강의

R로 배우는 군집 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 71개

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

머신 러닝

4시간

강의

Azure Compute Solutions

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 123개

Azure에서 컨테이너 동작을 학습합니다. Registry, ACI, AKS 기본, 스케일링, 모니터링, 문제 해결까지 다룹니다.

클라우드

3시간

강의

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 45개

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

클라우드

30 min

강의

R로 하는 설문 데이터 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 219개

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

확률 및 통계

4시간

강의

R에서 결측치 다루기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 141개

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

데이터 준비

4시간

강의

Tidyverse로 하는 데이터 모델링

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 232개

예측을 포함한 데이터 모델링 유형을 익히고, Tidyverse에서 선형 회귀와 모델 평가 지표를 수행하는 방법을 학습하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

DataLab 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 115개

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

보고

1시간

강의

PySpark로 하는 Feature Engineering

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 296개

데이터 과학자가 시간의 70–80%를 쏟는 핵심, 데이터 정제와 피처 엔지니어링의 실무를 깊이 있게 학습하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 20개

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

클라우드

3시간 41 min

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.