소프트웨어 개발
데이터, AI, 클라우드 강의
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머신 러닝
보고
강의
R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 50개
사람 암 데이터셋으로 ChIP-seq 데이터를 Bioconductor로 분석·해석하는 법을 학습하세요.
확률 및 통계
강의
Google DeepMind: Represent Your Language Data
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 19개
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
클라우드
강의
Google Workspace End User: Google Slides
- 기초기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 17개
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
클라우드
데이터 조작
응용 금융
강의
Monitoring and troubleshooting AWS
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 9개
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
클라우드
강의
케이스 스터디: Tableau로 이커머스 분석
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 65개
이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. 이 케이스 스터디에서 온라인 반려동물 용품 기업의 데이터를 분석합니다.
데이터 시각화
확률 및 통계
강의
Google Workspace End User: Google Drive
- 기초기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 14개
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
클라우드
강의
Observability in Google Cloud
- 기초기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 20개
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
클라우드
강의
Hyperparameter Tuning in R
- 고급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 59개
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
머신 러닝
소프트웨어 개발
확률 및 통계
강의
AWS에서 애플리케이션 배포하기
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 10개
AWS에서 Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, X-Ray로 앱을 배포, 보안 설정, 운영하세요. DVA-C02 시험을 위한 실습 중심 준비.
클라우드
데이터 조작
강의
Google Workspace End User: Google Sheets
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 15개
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
클라우드
강의
Google Workspace End User: Google Calendar
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 15개
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
클라우드
머신 러닝
머신 러닝
강의
R에서 확장 가능한 데이터 처리
- 고급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 25개
bigmemory와 iotools 패키지를 활용해 R에서 빅데이터를 다루는 확장 가능한 코드를 작성하는 방법을 학습합니다.
소프트웨어 개발
강의
Google Workspace End User: Google Docs
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 15개
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
클라우드
강의
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 13개
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
클라우드
강의
Google Sheets로 하는 대출 상환 일정표
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 49개
Google Sheets에서 금융·조건부 수식으로 상환 스케줄 대시보드를 만드는 법을 학습하세요.
응용 금융
소프트웨어 개발
데이터 시각화
강의
Automating Deployments on AWS
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 5개
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
클라우드
강의
사례 연구: Alteryx로 피트니스 데이터 분석
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 56개
실제 피트니스 데이터를 활용해 Alteryx 역량을 높이고, 타깃 마케팅 전략과 혁신적 제품을 개발하세요!
데이터 준비
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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