소프트웨어 개발
데이터, AI, 클라우드 강의
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머신 러닝
강의
R로 배우는 Generalized Additive Models (GAMs): 비선형 모델링
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 62개
GAM은 데이터의 관계를 비선형 함수로 모델링하여 다양한 데이터 사이언스 문제에 유연하게 적용됩니다.
확률 및 통계
강의
R로 배우는 A/B Testing
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 91개
R로 A/B 테스트 기초를 배우고, 실험 설계, 데이터 분석, 결과 예측, 시각화를 통한 결과 제시까지 익힙니다.
확률 및 통계
강의
Google DeepMind: Design And Train Neural Networks
- 중급기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 21개
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
클라우드
데이터 조작
확률 및 통계
강의
사례 연구: Databricks Genie로 배우는 영업 분석
- 기초기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 12개
Databricks Genie 공간을 처음부터 끝까지 구축하세요: 설명, 동의어, 지침, 테이블 관계, 예시 쿼리, 모니터링, 벤치마크.
데이터 엔지니어링
강의
사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 145개
실제 사례 데이터로 R의 Manipulating Time Series에서 다룬 주제를 더 깊이 익히세요.
확률 및 통계
응용 금융
강의
Google: Introduction to Large Language Models
- 기초기술 수준
- 5
- 리뷰 15개
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
클라우드
강의
Google DeepMind: Accelerate Your Model
- 중급기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 21개
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
클라우드
강의
R로 배우는 Feature Engineering
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 150개
머신러닝 모델을 위한 특징 공학 원리를 배우고, R tidymodels 프레임워크로 구현하는 방법을 익히세요.
머신 러닝
데이터 시각화
강의
Google: Manage Agent Memory and State
- 중급기술 수준
- 4.6+
- 리뷰 23개
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
클라우드
강의
Google: Add Agent Capabilities With Tools
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 22개
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
클라우드
강의
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
- 중급기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 17개
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
클라우드
강의
R에서 sparklyr로 시작하는 Spark
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 82개
Spark와 R의 sparklyr 패키지로 빅 데이터 분석을 실행하고, 4시간 만에 Spark MLIb를 살펴보세요.
데이터 엔지니어링
머신 러닝
강의
Python으로 배우는 채권 가치평가와 분석
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 72개
채권의 구조를 이해하고 가격을 산출하며 주요 위험을 평가합니다. numpy와 numpy-financial 패키지를 사용합니다.
응용 금융
강의
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 22개
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
클라우드
강의
Text Mining with Bag-of-Words in R
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 138개
Learn the bag of words technique for text mining with R.
머신 러닝
머신 러닝
강의
Logging and Monitoring in Google Cloud
- 기초기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 23개
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
클라우드
강의
rstanarm으로 배우는 Bayesian 회귀 모델링
- 고급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 69개
Bayesian 추정 기법을 활용해 선형 회귀 모형에 대한 추론을 개선하는 방법을 배우세요.
확률 및 통계
강의
Google Workspace End User: Google Sheets - Advanced Topics
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 15개
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
클라우드
응용 금융
강의
사례 연구: Tableau로 재고 분석
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 65개
재고 분석 사례로 Tableau 역량을 강화하세요. 데이터셋을 분석하고 계산 필드를 만들며 시각화를 구축합니다.
데이터 시각화
강의
사례 연구: Tableau로 헬스케어 데이터 분석
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 69개
헬스케어 사례로 Tableau를 연습하세요. 데이터를 분석해 효율성 인사이트를 찾고, 대시보드를 구축합니다.
데이터 시각화
강의
Select a Google Cloud Database for Your Applications
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 21개
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
클라우드
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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