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데이터, AI, 클라우드 강의

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728 강의

강의

Google: Build Your First Agent with Agent Development Kit (ADK)

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 11개

Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.

클라우드

1시간 30 min

강의

R로 배우는 생명보험 상품 평가

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 47개

현금흐름 평가 기초를 익히고, 인간 사망률 데이터를 다루며, R로 생명보험 상품을 구축합니다.

응용 금융

4시간

강의

Google: Human-Centered AI

  • 기초기술 수준
  • 5
  • 리뷰 13개

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

클라우드

10 min

강의

Observability in Google Cloud

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 15개

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

클라우드

4시간 30 min

강의

R 중급 정규 표현식

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 33개

R에서 정규표현식과 문자열 거리로 텍스트를 조작·분석하며 더 깊이 있는 기술을 익히십시오.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 16개

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

클라우드

5시간 15 min

강의

R로 만드는 반응 모형

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 29개

시장 반응을 단순 모델로 구축해 마케팅 계획의 효과를 높이는 방법을 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 12개

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

클라우드

30 min

강의

방어적 R 프로그래밍

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 71개

R에서 방어적 프로그래밍을 배워 코드의 견고성을 높이세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python 중급 예측 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 72개

예측 분석을 위해 데이터를 준비하고 구성하는 방법을 알아보세요.

머신 러닝

4시간

강의

RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링

  • 고급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 47개

이 과정에서는 RJAGS로 고급 베이지안 모델을 구현하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Rcpp로 R 코드 최적화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 12개

C++로 R 코드 성능을 획기적으로 향상하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

R로 분석하는 미국 인구조사 데이터

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 37개

tidyverse 도구로 미국 인구조사국의 데이터를 빠르게 시각화하고 탐색하는 방법을 배웁니다.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

Julia로 하는 데이터 조작

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 39개

Julia로 핵심 데이터 조작 역량을 마스터하세요. 실제 데이터로 DataFrames를 검사, 변환, 그룹화하고 시각화하는 법을 배웁니다.

데이터 조작

4시간

강의

R로 제품 수요 예측하기

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 29개

수요의 핵심 요인을 파악하고 계절성을 분석하며, 실제 사례로 제품 계층별 수요를 예측하는 방법을 배웁니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Google: Deploy Your First Agent

  • 기초기술 수준
  • 5
  • 리뷰 6개

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

클라우드

1시간

강의

R의 병렬 프로그래밍

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 72개

R에서 병렬 컴퓨팅의 힘을 활용하세요. 데이터 분석 역량을 높이고, 계산 속도를 높이며, 대용량 데이터세트를 손쉽게 처리하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 중급기술 수준
  • 5
  • 리뷰 5개

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

AI

3시간

강의

Building Data Pipelines with Airflow

  • 고급기술 수준
  • 5
  • 리뷰 2개

Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Julia로 시작하는 데이터 시각화

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 29개

줄리아로 마스터 데이터 시각화하기 눈에 띄는 플롯을 만드는 방법을 배우면서, 이를 언제 어떻게 활용해야 하는지 이해하세요.

데이터 시각화

4시간

강의

R로 시작하는 이상치 탐지 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 25개

통계적 검정을 통해 이상값을 식별하는 방법과 정교한 이상치 점수화 알고리즘을 활용하는 방법을 학습하십시오.

확률 및 통계

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