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사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 138개
실제 사례 데이터로 R의 Manipulating Time Series에서 다룬 주제를 더 깊이 익히세요.
확률 및 통계
확률 및 통계
데이터 준비
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Hugging Face로 배우는 멀티모달 모델
- 중급기술 수준
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Hugging Face의 최신 AI 모델로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 결합하고 새로운 이미지와 비디오를 생성하세요!
AI
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LlamaIndex로 에이전틱 워크플로 구축하기
- 고급기술 수준
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LlamaIndex를 사용하여 계획, 검색, 기억 및 협업이 가능한 AI 에이전트 워크플로를 구축하세요.
AI
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케이스 스터디: Python으로 소프트웨어 만들기
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Python으로 실제 애플리케이션을 구축하세요. OOP와 소프트웨어 공학 원칙으로 깔끔하고 유지보수 가능한 코드를 연습합니다.
소프트웨어 개발
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Python으로 배우는 GARCH 모델
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GARCH 모델을 이해하고, 주식부터 외환까지의 금융 데이터에 적용·구현하며, 캘리브레이션 방법을 학습합니다.
응용 금융
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사례 연구: Power BI로 경쟁사 매출 분석
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이 Power BI 사례 연구는 실제 비즈니스 사용 사례를 따라가며, ETL 및 시각화 개념을 적용하게 됩니다.
데이터 시각화
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R에서 S3와 R6로 배우는 Object-Oriented Programming
- 고급기술 수준
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S3와 R6 기반 객체지향 프로그래밍으로 코드 복잡도를 효과적으로 관리하세요.
소프트웨어 개발
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Introduction to Julia
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Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
소프트웨어 개발
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Azure Compute Solutions
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Azure에서 컨테이너 동작을 학습합니다. Registry, ACI, AKS 기본, 스케일링, 모니터링, 문제 해결까지 다룹니다.
클라우드
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Amazon Bedrock 입문
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복잡한 인프라 관리 없이 Amazon Bedrock로 기초 AI 모델에 접근하고, AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습합니다.
AI
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String Manipulation with stringr in R
- 중급기술 수준
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
소프트웨어 개발
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Python으로 배우는 선형 모델 입문
- 중급기술 수준
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Python으로 선형 모델의 개념과 활용을 배우고, 데이터 패턴을 설명·예측·통찰 도출을 위한 모델을 구축하세요.
확률 및 통계
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Data Transformation with Polars
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Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
데이터 조작
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Using Data Stores in AWS
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Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
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응용 금융
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R로 배우는 A/B Testing
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R로 A/B 테스트 기초를 배우고, 실험 설계, 데이터 분석, 결과 예측, 시각화를 통한 결과 제시까지 익힙니다.
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Python으로 연습하는 Machine Learning 면접 질문
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Python 머신러닝 면접 질문을 연습해 지식을 다지고 다음 면접을 준비하세요.
머신 러닝
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Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
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R로 배우는 생존 분석
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생존분석용 시간-사건 데이터 다루기. 사망 또는 실업 후 취업 등 사건을 예로 들고, 모델의 추정·시각화·해석을 학습합니다.
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Google: Create Your First Gemini Enterprise Application
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Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
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Python으로 배우는 고객 분석과 A/B Testing
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Python으로 A/B 테스트를 설계·실행·분석하여 선제적 비즈니스 의사결정을 내리는 방법을 배웁니다.
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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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