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
PyTorch로 AI 모델 효율적으로 학습시키기
- 고급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 109개
Accelerator와 Trainer로 분산 학습하여 대규모 언어 모델의 학습 시간을 줄이는 방법을 배우세요
AI
강의
Python으로 배우는 채권 가치평가와 분석
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 81개
채권의 구조를 이해하고 가격을 산출하며 주요 위험을 평가합니다. numpy와 numpy-financial 패키지를 사용합니다.
응용 금융
강의
Designing Forecasting Pipelines for Production
- 고급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 73개
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
머신 러닝
강의
pandas로 경찰 활동 분석하기
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 31개
Stanford Open Policing Project 데이터셋을 탐색하고, pandas로 성별이 경찰 행동에 미치는 영향을 분석합니다.
데이터 조작
강의
Python으로 IoT 데이터 분석하기
- 중급기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 116개
Python으로 IoT 데이터를 가져오고, 정제·가공하여 머신 러닝에 적합한 형태로 준비하는 방법을 학습하세요.
데이터 조작
확률 및 통계
확률 및 통계
AI
탐색적 데이터 분석
머신 러닝
AI
강의
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
강의
Python으로 DeepSeek 활용하기
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 107개
딥시크 열풍의 진실을 확인하세요! DeepSeek의 R1 및 V3 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축하십시오.
AI
강의
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
머신 러닝
머신 러닝
데이터 조작
데이터 시각화
강의
Python으로 Machine Learning을 활용한 CTR 예측
- 중급기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 21개
광고 클릭률 예측과 기본 머신 러닝 모델을 Python으로 구현하여 광고 최적화 방안을 파악합니다.
머신 러닝
AI
강의
LangChain을 활용한 Retrieval-Augmented Generation
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 108개
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
AI
강의
LLM Application Fundamentals with LangChain
- 중급기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 354개
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
AI
강의
LangChain을 활용한 LLM 도구 사용
- 중급기술 수준
- 4.6+
- 리뷰 91개
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
AI
AI
강의
LangChain을 활용한 프롬프트 엔지니어링
- 중급기술 수준
- 4.6+
- 리뷰 140개
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
AI
AI
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.
DataCamp for Mobile로 데이터 역량을 키우세요
모바일 강의와 매일 5분 코딩 챌린지로 이동 중에도 학습을 이어가세요.