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771 강의

강의

Python으로 지리공간 데이터 시각화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 344개

geopandas와 folium을 사용해 Python에서 지리공간 데이터를 매력적으로 시각화하는 방법을 배우십시오.

데이터 시각화

4시간

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Azure Storage 개발

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 96개

Azure에서 Blob Storage, Cosmos DB, 큐 및 이벤트 주도형 서비스를 사용하여 데이터를 저장, 보호, 확장 및 처리하는 방법을 알아보세요.

클라우드

3시간

강의

String Manipulation with stringr in R

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 54개

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

소프트웨어 개발

4시간

강의

AWS 데이터 스토어 활용

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 32개

AWS 데이터 저장소를 선택하고 구축·보호하는 법을 배우세요. DynamoDB와 S3를 콘솔 실습과 실제 시나리오로 익힙니다.

클라우드

3시간

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Power BI로 하는 야구 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 197개

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

데이터 시각화

1시간

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R로 시작하는 텍스트 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 62개

R에서 tidy 프레임워크를 사용하여 텍스트 데이터를 분석합니다.

데이터 조작

4시간

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Python에서 결측치 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 184개

Python에서 결측치를 식별·분석하고 제거·대체(impute)하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

4시간

강의

케이스 스터디: Power BI로 이커머스 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 206개

이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. Power BI로 온라인 반려동물 용품 회사의 데이터를 분석하세요.

데이터 시각화

4시간

강의

사례 연구: Power BI로 하는 공급망 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 185개

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

데이터 시각화

4시간

강의

R로 배우는 ARIMA 모델

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 315개

R로 시계열 데이터에 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모델을 정확히 적합하는 전문가가 되세요.

확률 및 통계

4시간

강의

의사결정 모델링 디코딩

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 189개

Decision Models, 분석 기법, 위험 관리, 최적화 기법으로 의사결정 역량을 향상하세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 256개

통계적 추론에서 두 가지 핵심 작업인 매개변수 추정과 가설 검정을 수행하는 방법을 익힌다.

확률 및 통계

4시간

강의

Introduction to Julia

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 132개

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Azure API Management

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 80개

실습을 통해 Azure API Management로 API를 생성, 보안 설정 및 관리하는 방법을 익히세요.

클라우드

3시간

강의

R로 배우는 생존 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 198개

생존분석용 시간-사건 데이터 다루기. 사망 또는 실업 후 취업 등 사건을 예로 들고, 모델의 추정·시각화·해석을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Python으로 배우는 선형 모델 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 220개

Python으로 선형 모델의 개념과 활용을 배우고, 데이터 패턴을 설명·예측·통찰 도출을 위한 모델을 구축하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

R로 배우는 웹 스크레이핑

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
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R로 어떤 웹사이트에서도 데이터를 효율적으로 수집하고 다운로드하는 방법을 학습하세요.

데이터 준비

4시간

강의

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 87개

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

데이터 가져오기 및 정리

3시간

강의

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 70개

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

클라우드

45 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.

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