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데이터, AI, 클라우드 강의

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72 강의

강의

tidyr로 데이터 재구조화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.3+
  • 1.1K

대부분의 데이터를 tidy 형식으로 변환해 분석을 더 쉽게 만드세요.

데이터 조작

4시간

강의

Snowflake에서 데이터 조작

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 1K

Snowflake에서 CASE, 서브쿼리, CTE 등으로 데이터 조작과 분석 기법을 체계적으로 마스터하세요.

데이터 조작

2시간

강의

R로 시계열 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 828

R에서 시계열 데이터 처리 마스터: zoo, lubridate, xts로 가져오기, 요약, 서브셋팅을 익히세요.

데이터 조작

4시간

강의

Google Sheets의 Pivot Table

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 805

피벗 테이블을 만들어 수천 개 데이터 포인트를 몇 번의 클릭으로 빠르게 정리하는 법을 배웁니다.

데이터 조작

2시간

강의

Alteryx에서의 데이터 변환

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 772

이 실습형 과정에서 Alteryx로 데이터 변환을 익히고, Crosstab·Transpose와 워크플로 최적화까지 마스터하세요.

데이터 조작

2시간

강의

Python으로 배우는 데이터베이스 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 748

이 과정에서는 관계형 데이터베이스의 기초와 이를 활용하는 방법을 배우게 됩니다.

데이터 조작

4시간

강의

Alteryx로 데이터 처리하기

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 717

Alteryx에서 union, join, parsing을 활용해 데이터를 오케스트레이션하고 성능을 최적화합니다.

데이터 조작

3시간

강의

Python으로 지리공간 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 676

이 과정은 Python 데이터 과학 워크플로에 공간 데이터를 통합하는 방법을 안내합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Python을 활용한 생의학 영상 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 648

생물의학 이미지 데이터를 탐색, 조작, 측정하는 기본기를 학습합니다.

데이터 조작

4시간

강의

R로 시작하는 텍스트 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 638

R에서 tidy 프레임워크를 사용하여 텍스트 데이터를 분석합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Snowflake의 데이터 타입과 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 634

스노우플레이크 데이터 유형과 함수를 학습하여 텍스트, 숫자, 날짜를 조작하고 사용자 정의 함수와 피벗 테이블을 구축하세요.

데이터 조작

3시간

강의

AI로 배우는 중급 SQL 쿼리

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 631

데이터를 정렬, 그룹화, 필터링 및 분류하기 위한 쿼리를 생성하는 AI 프롬프트를 작성하여 SQL 기술을 습득하세요.

데이터 조작

3시간

강의

Oracle SQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 618

Oracle SQL 기술을 연마하세요. SQL 기본, 데이터 집계, 결합 및 맞춤 설정을 포함합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Snowflake의 Window 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 615

랭킹, 파티션 및 롤링 계산을 통해 복잡한 데이터 문제를 해결하는 Snowflake 윈도우 함수를 알아보세요.

데이터 조작

3시간

강의

Polars 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 597

빠른 데이터 조작용 Python 라이브러리 Polars로 데이터를 효율적으로 변환·정제·분석하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

3시간

강의

케이스 스터디: Power BI로 채용 시장 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.5+
  • 569

이 대화형 Power BI 사례 연구에서 가상의 회사를 지원하세요. Power Query, DAX 및 대시보드를 활용하여 수요가 가장 높은 데이터 관련 직무를 파악하게 됩니다!

데이터 조작

4시간

강의

R의 data.table로 데이터 조작하기

  • 기초기술 수준
  • 4.3+
  • 483

data.table로 필터링, 선택, 그룹별 통계 계산 등 데이터 조작의 핵심 개념을 확실히 익히십시오.

데이터 조작

4시간

강의

Data Processing in Shell

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 472

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

데이터 조작

4시간

강의

Python에서 Spark SQL 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.4+
  • 457

Python에서 SQL을 사용하여 Spark에서 데이터를 조작하고 머신러닝 특징 집합을 생성하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

4시간

강의

PySpark로 하는 Feature Engineering

  • 고급기술 수준
  • 4.6+
  • 453

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

데이터 조작

4시간

강의

SQL Server에서의 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 435

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

데이터 조작

5시간

강의

Python에서 결측치 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 409

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

데이터 조작

4시간

강의

SQL Server에서 데이터 조작을 위한 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 392

SQL Server에서 데이터 조작, 처리, 변환을 위한 가장 중요한 함수들을 학습합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Power BI에서 Python 시작하기

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 356

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

데이터 조작

3시간

강의

Tidyverse로 배우는 범주형 데이터

  • 기초기술 수준
  • 4.3+
  • 335

분류를 시작하세요! 이 과정에서는 직함, 설문 응답 등 비수치형 데이터를 Tidyverse 환경에서 다루는 법을 학습합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Calculations in Sigma

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 333

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

데이터 조작

2시간

강의

Python을 활용한 고객 세분화

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 314

파이썬으로 고객을 세분화하는 방법을 알아보세요.

데이터 조작

4시간

강의

Python으로 배우는 음성 언어 처리

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 309

Python으로 원시 오디오 파일에서 음성을 로드, 변환, 전사하는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

R의 data.table로 데이터 결합하기

  • 중급기술 수준
  • 4.1+
  • 236

이 과정에서는 data.table을 사용해 데이터셋을 결합하고 병합하는 방법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

KNIME로 하는 데이터 조작

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 226

KNIME로 데이터 조작을 자동화하세요. 병합, 집계, 데이터베이스 워크플로우, 고급 파일 처리까지 마스터합니다.

데이터 조작

3시간

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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모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.