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728 강의

강의

R에서의 GARCH 모델

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 95개

변동하는 변동성과 VaR 예측을 위해 GARCH 모델을 정의하고 적합합니다.

응용 금융

4시간

강의

비즈니스를 위한 MLOps

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 138개

MLOps의 개념과 자동화·확장을 위한 핵심 도구와 실무를 학습합니다.

머신 러닝

3시간

강의

Python으로 하는 Financial Forecasting

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 88개

CFO 관점에서 핵심 지표로 이사회에 조언하고, 재무 예측을 수립하는 방법을 배웁니다.

응용 금융

4시간

강의

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 9개

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

클라우드

3시간 41 min

강의

통계적 사고 사례 연구

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 79개

통계적 사고를 실제 데이터 세트에 적용해 실행 가능한 인사이트를 도출하며 숙련에 한 걸음 더 다가가세요.

확률 및 통계

4시간

강의

MATLAB 사용자를 위한 Python

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 29개

MATLAB에서 전환하며 핵심 Python 개념을 익히고, NumPy와 Matplotlib로 실습해 보세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 62개

Dask로 Python 병렬 프로그래밍을 익혀 워크플로를 확장하고 빅데이터를 효율적으로 처리하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R에서의 차원 축소

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 96개

R에서 차원 축소 기법을 배우고, 데이터와 모델에 맞는 특징 선택·추출을 마스터하세요.

머신 러닝

4시간

강의

R에서의 Support Vector Machine

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 84개

이 강의는 직관적이고 시각적인 방식으로 서포트 벡터 머신(SVM)을 소개합니다.

머신 러닝

4시간

강의

Google Sheets에서 조건부 서식

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 97개

기본 옵션과 사용자 지정 수식을 활용해 데이터에 조건부 서식을 적용하는 방법을 학습하세요.

데이터 조작

2시간

강의

사례 연구: Tableau로 HR 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 69개

이 사례 연구로 Tableau에서 HR 데이터 분석을 탐구하세요.

데이터 시각화

3시간

강의

spaCy로 배우는 Advanced NLP

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 20개

규칙 기반과 머신러닝 접근을 모두 활용해 spaCy로 고급 자연어 이해 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다.

머신 러닝

5시간

강의

Python으로 DeepSeek 활용하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 98개

딥시크 열풍의 진실을 확인하세요! DeepSeek의 R1 및 V3 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축하십시오.

AI

3시간

강의

R로 배우는 Feature Engineering

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 142개

머신러닝 모델을 위한 특징 공학 원리를 배우고, R tidymodels 프레임워크로 구현하는 방법을 익히세요.

머신 러닝

4시간

강의

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 17개

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

클라우드

4시간 15 min

강의

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 18개

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

클라우드

5시간 15 min

강의

사례 연구: Tableau로 하는 공급망 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 67개

Tableau 공급망 분석 케이스 스터디에 참여하세요. 선적, 재고 관리, 대시보드 구축을 다루어 비즈니스 개선을 이끕니다.

데이터 시각화

4시간

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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