데이터 시각화
데이터, AI, 클라우드 강의
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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 26개
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
클라우드
데이터 시각화
탐색적 데이터 분석
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MongoDB와 LangGraph로 만드는 Text-to-Query 에이전트
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 39개
MongoDB와 LangGraph를 활용한 텍스트-쿼리 AI 에이전트로 데이터와 대화하는 방법을 알아보세요.
AI
소프트웨어 개발
확률 및 통계
응용 금융
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Create Generative AI Apps on Google Cloud
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 18개
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
클라우드
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Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- 중급기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 40개
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
클라우드
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Haystack로 AI 에이전트 만들기
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 47개
Haystack을 사용하여 의료 AI 에이전트를 생성하세요. Haystack은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 구성 요소를 오케스트레이션하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다.
AI
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Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
- 중급기술 수준
- 4.8+
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
클라우드
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Introduction to Gemini Enterprise
- 기초기술 수준
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- 리뷰 16개
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
클라우드
확률 및 통계
강의
Python으로 DeepSeek 활용하기
- 기초기술 수준
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- 리뷰 107개
딥시크 열풍의 진실을 확인하세요! DeepSeek의 R1 및 V3 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축하십시오.
AI
확률 및 통계
강의
사례 연구: Tableau로 재고 분석
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 69개
재고 분석 사례로 Tableau 역량을 강화하세요. 데이터셋을 분석하고 계산 필드를 만들며 시각화를 구축합니다.
데이터 시각화
클라우드
강의
Google Workspace End User: Google Sheets - Advanced Topics
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 34개
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
클라우드
확률 및 통계
소프트웨어 개발
강의
AI Infrastructure: Storage Options
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 26개
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
클라우드
강의
R로 배우는 Feature Engineering
- 중급기술 수준
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머신러닝 모델을 위한 특징 공학 원리를 배우고, R tidymodels 프레임워크로 구현하는 방법을 익히세요.
머신 러닝
강의
R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 55개
사람 암 데이터셋으로 ChIP-seq 데이터를 Bioconductor로 분석·해석하는 법을 학습하세요.
확률 및 통계
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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety
- 중급기술 수준
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- 리뷰 24개
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
클라우드
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Google Workspace End User: Google Sheets
- 기초기술 수준
- 4.9+
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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
클라우드
강의
사례 연구: Tableau로 헬스케어 데이터 분석
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- 4.7+
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헬스케어 사례로 Tableau를 연습하세요. 데이터를 분석해 효율성 인사이트를 찾고, 대시보드를 구축합니다.
데이터 시각화
강의
Strategies for Cloud Security Risk Management
- 중급기술 수준
- 4.9+
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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
클라우드
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AI Infrastructure: Deployment Types
- 중급기술 수준
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A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
클라우드
응용 금융
FAQs
데이터 과학이란 무엇인가요?
데이터 과학은 데이터로부터 정보를 얻는 데 중점을 둔 전문 분야입니다. 프로그래밍 기술, 과학적 방법론, 알고리즘 등을 활용하여 데이터 과학자는 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
데이터 과학을 학습하려면 어떻게 하나요?
Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 과학 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 과학을 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 과학에 필요한 기술은 무엇인가요?
수학과 통계학 지식뿐만 아니라 데이터 과학자는 Python, R, SQL과 같은 언어의 프로그래밍 기술이 필요합니다. 또한 데이터 과학과 대용량 데이터세트를 다루는 능력, 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 데이터베이스 관리에 대한 지식이 필요합니다. 머신 러닝과 딥러닝 기술도 유용할 수 있습니다.
데이터 과학은 어디에 활용할 수 있나요?
전문적인 관점에서 거의 모든 산업이 어느 정도 데이터 과학을 활용할 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 과학을 사용해 질병을 발견하고 치료하며, 금융 회사는 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용합니다. 모든 종류의 산업에서 추천 시스템 구축이나 고객 이탈 분석과 같은 마케팅에 데이터 과학을 활용합니다.
데이터 과학은 좋은 커리어인가요?
네, 데이터 과학은 미국과 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 또한 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이기도 합니다. Payscale 데이터에 따르면, 경험 있는 데이터 과학자는 미국에서 평균 $97,609를 벌고 5점 만점에 4점의 만족도를 보입니다.
데이터 과학자가 되기 어려운가요?
여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 과하학 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 과학에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 시간이 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직무를 맡으려면 많은 실무 경험이 필요합니다.
데이터 과학에 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 과학자가 되는 데 얼마나 걸리나요?
사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 과학자 수준에 도달하려면 7~12개월 집중적으로 학습해야 합니다. 하지만 데이터 과학의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 과학자가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
데이터 과학에서는 어떤 주제를 학습할 수 있나요?
데이터 과학의 기초를 마스터한 후에는 머신 러닝, 인공 지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.
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