머신 러닝
데이터, AI, 클라우드 강의
중요한 기술을 마스터하세요전문 강사가 진행하는 짧은 동영상을 시청한 후 브라우저에서 인터랙티브 연습문제로 학습한 내용을 실습해보세요.
- 자신만의 속도로 학습
- 실무 경험 습득
- 짧은 챕터로 완주
무료 계정 만들기
Google에서 계속 진행더 많은 옵션 보기또는
강의
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations
- 고급기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 10개
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
클라우드
강의
Julia로 하는 데이터 조작
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 40개
Julia로 핵심 데이터 조작 역량을 마스터하세요. 실제 데이터로 DataFrames를 검사, 변환, 그룹화하고 시각화하는 법을 배웁니다.
데이터 조작
강의
R의 병렬 프로그래밍
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 76개
R에서 병렬 컴퓨팅의 힘을 활용하세요. 데이터 분석 역량을 높이고, 계산 속도를 높이며, 대용량 데이터세트를 손쉽게 처리하세요.
소프트웨어 개발
확률 및 통계
강의
Production Machine Learning Systems
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 5개
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
클라우드
강의
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 1개
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
클라우드
데이터 시각화
강의
Introduction to Gemini Enterprise
- 기초기술 수준
- 5
- 리뷰 7개
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
클라우드
강의
Julia로 시작하는 데이터 시각화
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 31개
줄리아로 마스터 데이터 시각화하기 눈에 띄는 플롯을 만드는 방법을 배우면서, 이를 언제 어떻게 활용해야 하는지 이해하세요.
데이터 시각화
확률 및 통계
강의
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 8개
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
클라우드
강의
AI Infrastructure: Cloud GPUs
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 6개
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
클라우드
확률 및 통계
강의
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 3개
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
클라우드
강의
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 6개
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
클라우드
강의
Python으로 Machine Learning을 활용한 CTR 예측
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 19개
광고 클릭률 예측과 기본 머신 러닝 모델을 Python으로 구현하여 광고 최적화 방안을 파악합니다.
머신 러닝
확률 및 통계
데이터 시각화
강의
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 6개
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
클라우드
강의
Deploy and Scale AI Models with Cloud Run
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 5개
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
클라우드
강의
Configure Gemini Code Assist for Organizations
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 6개
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
클라우드
강의
Model Armor: Securing AI Deployments
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 5개
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
클라우드
강의
AI Infrastructure: Storage Options
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 11개
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
클라우드
강의
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 1개
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
클라우드
강의
Create Generative AI Apps on Google Cloud
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 5개
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
클라우드
클라우드
강의
Developing Applications with Google Cloud: Foundations
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 6개
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
클라우드
강의
Gemini for end-to-end SDLC
- 중급기술 수준
- 5
- 리뷰 4개
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
클라우드
강의
Accelerate App Development with Gemini CLI
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 7개
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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.
DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.
모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.