데이터 시각화
데이터, AI, 클라우드 강의
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강의
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 168개
고객 생애가치, 이탈 예측, 세분화까지—Marketing의 Machine Learning 활용 사례를 Python으로 학습하고 구현합니다.
머신 러닝
머신 러닝
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Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
- 기초기술 수준
- 5
- 리뷰 3개
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
데이터 엔지니어링
강의
OpenAI Responses API 활용하기
- 중급기술 수준
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- 리뷰 60개
OpenAI 응답 API와 GPT-5를 통해 스마트하고 상호작용적이며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 그 어느 때보다 쉽게 구축하세요.
AI
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R에서 대치(Imputation)로 결측치 다루기
- 고급기술 수준
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- 리뷰 103개
누락 데이터를 진단·시각화하고 다양한 대치 기법으로 처리하세요. 결과 향상을 위한 실전 팁도 제공합니다.
데이터 조작
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Tableau로 하는 마케팅 분석
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Tableau로 마케팅 분석을 마스터하세요. 성과를 분석하고, 지표를 벤치마크하며, 채널 전반의 전략을 최적화합니다.
데이터 준비
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Python으로 IoT 데이터 분석하기
- 중급기술 수준
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- 리뷰 102개
Python으로 IoT 데이터를 가져오고, 정제·가공하여 머신 러닝에 적합한 형태로 준비하는 방법을 학습하세요.
데이터 조작
강의
Java에서 데이터 가져오기
- 중급기술 수준
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Tablesaw 라이브러리를 사용하여 Java에서 데이터를 가져오고, 조작하고, 변환하는 방법을 배워보세요. CSV 파일, 표 구조 및 복잡한 JSON 형식을 처리합니다.
소프트웨어 개발
강의
Java에서 PostgreSQL 데이터베이스 질의하기
- 고급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 86개
JDBC로 Java와 PostgreSQL을 연결하세요. 안전한 쿼리 작성, 트랜잭션 관리, 대규모 데이터셋 효율 처리까지 다룹니다.
소프트웨어 개발
데이터 준비
강의
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation
- 중급기술 수준
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
클라우드
강의
Tidyverse로 배우는 범주형 데이터
- 기초기술 수준
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분류를 시작하세요! 이 과정에서는 직함, 설문 응답 등 비수치형 데이터를 Tidyverse 환경에서 다루는 법을 학습합니다.
데이터 조작
응용 금융
응용 금융
강의
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
- 기초기술 수준
- 4.8+
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
클라우드
강의
Google: Enterprise Agents and Use Cases
- 기초기술 수준
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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
머신 러닝
강의
Python으로 소셜 미디어 데이터 분석하기
- 중급기술 수준
- 4.8+
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이 과정에서는 Twitter 데이터를 수집하고 텍스트, 네트워크, 지리적 출처를 분석하는 방법을 학습합니다.
데이터 조작
소프트웨어 개발
강의
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 80개
위험요인 수익률 시계를 다루고, 실증적 특성을 분석하며, value-at-risk를 추정합니다.
응용 금융
강의
Python으로 배우는 Generalized Linear Models
- 고급기술 수준
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로지스틱·포아송 회귀로 도구를 확장하고, 학습·해석·검증 방법과 예측까지 단계별로 익히세요.
확률 및 통계
머신 러닝
강의
AI for Data Analysts
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- 리뷰 13개
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
AI
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Hyperparameter Tuning in R
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Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
머신 러닝
강의
Weaviate로 배우는 End-to-End RAG
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Weaviate로 RAG 마스터하기! 검색용 텍스트와 이미지를 임베드하고, vector, BM25, hybrid search를 실험합니다.
AI
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PyTorch로 AI 모델 효율적으로 학습시키기
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Accelerator와 Trainer로 분산 학습하여 대규모 언어 모델의 학습 시간을 줄이는 방법을 배우세요
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Tidyverse로 배우는 Machine Learning
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tidyr와 purrr 패키지를 tidyverse에서 활용해 머신 러닝 모델을 생성, 탐색, 평가합니다.
머신 러닝
소프트웨어 개발
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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