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데이터, AI, 클라우드 강의

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770 강의

강의

현대 데이터 아키텍처 이해하기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,166개

현대 데이터 아키텍처의 핵심 요소를 학습하세요: ingestion부터 serving, 거버넌스, 오케스트레이션까지.

데이터 엔지니어링

2시간

강의

Microsoft Fabric 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,023개

패브릭의 주요 사용 사례를 이해하기 위해, 여러분은 일곱 가지 패브릭 경험에서 다양한 도구를 탐구하게 될 것입니다.

기타

4시간

강의

Cursor로 하는 소프트웨어 개발

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 434개

커서를 사용하여 생산 환경에 바로 배포 가능한 코드를 구축하세요. AI 프롬프트, 리팩토링, 테스트 및 고급 워크플로를 배우세요.

AI

1시간 30 min

강의

Llama 3 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,240개

Llama LLM을 로컬에서 실행하고 스택에 통합하는 최신 기법을 살펴보세요.

AI

2시간

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Python 테스트 입문

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,356개

pytest와 unittest로 Python 테스트를 마스터하세요. 다양한 기법을 배우고 체크를 작성해 오류 없는 코드를 보장합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

고급 Git

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,095개

복잡한 병합부터 대규모 프로젝트 최적화까지, Git의 고급 기능을 익혀 데이터 사이언스·엔지니어링 워크플로를 효율화하세요.

소프트웨어 개발

3시간

강의

인공지능 수익화

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 976개

AI와 데이터 수익화 전략을 살펴보고, 윤리적 인프라를 구축하며, 제품을 비즈니스 목표에 맞추세요.

AI

1시간

강의

Introduction to Subagents

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 252개

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

AI

2시간

강의

Python으로 시작하는 Deep Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 228개

신경망의 기초를 배우고 Python의 Keras 2.0을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하는 방법을 익히세요.

AI

4시간

강의

Responsible AI 데이터 관리

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,086개

AI 프로젝트 전 과정에서 데이터를 책임 있게 관리하는 이론을 학습하세요. 시작부터 완료 후까지 전 단계와 사후 관리까지 다룹니다.

AI

1시간

강의

PowerPoint의 Microsoft Copilot

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 249개

Microsoft Copilot으로 PowerPoint 프레젠테이션을 제작하세요. 문서를 슬라이드로 바꾸고, 시각 자료와 발표자 노트를 생성하세요.

AI

2시간

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GPT 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 807개

GPT 도구를 책임감 있고 자신 있게 활용하는 법을 배웁니다. 동작 원리, 프롬프트 작성 기법, 출력 평가 방법을 익히세요.

AI

1시간

강의

Python으로 범주형 데이터 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,692개

pandas와 seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 알아보세요.

데이터 조작

4시간

강의

Excel의 Power Pivot

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,497개

Excel에서 Power Pivot을 마스터해 데이터 가져오기, 관계 설정, DAX 활용을 익히세요. 동적 대시보드로 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

데이터 조작

3시간

강의

pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,887개

CSV 파일, 스프레드시트, JSON, SQL 데이터베이스, API 등 일반적인 파일 형식과 시스템에서 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

데이터 준비

4시간

강의

Introduction to Power Automate

  • 기초기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 61개

Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.

AI

3시간

강의

Python으로 하는 웹 스크레이핑

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,067개

Python 라이브러리 Scrapy를 사용하여 인터넷에서 정보를 수집하고 파싱하는 방법을 배우세요.

데이터 준비

4시간

강의

Google Sheets로 하는 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,219개

Google Sheets로 데이터를 정리·분석하고 인사이트를 도출합니다. 정렬, 필터, VLOOKUP으로 데이터 결합까지 익히세요.

데이터 조작

3시간

강의

Databricks Lakehouse 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 186개

Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

데이터 스토리텔링 케이스 스터디: 전공 선택

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 900개

데이터 스토리텔링은 분석 가치를 높이는 인기 역량입니다. 이 과정에서 내러티브 구성과 시각화를 대학 전공 데이터셋으로 학습하세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

Python의 객체 지향 프로그래밍

  • 고급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 778개

뛰어들어서 클래스를 생성하고 상속과 다형성을 활용하여 코드를 재사용하고 최적화하는 방법을 배워보세요.

소프트웨어 개발

4시간

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비즈니스를 위한 Machine Learning

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,724개

머신 러닝의 기본 원리와 비즈니스 현장에서의 적용 방식을 이해합니다.

머신 러닝

2시간

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데이터 관리 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,132개

데이터 관리의 핵심 개념을 익히세요. 라이프사이클 단계부터 보안과 거버넌스까지 체계적으로 마스터합니다.

데이터 관리

2시간

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Power BI로 하는 재무 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 531개

Power BI로 재무 분석을 수행하고, 보유한 재무 역량을 Power BI 시각화를 통해 적용하는 방법을 학습합니다.

응용 금융

6시간

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EU AI Act 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,247개

EU AI Act의 의무, 위험, 요구사항을 명확히 이해하고 대비하세요.

AI

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Sigma 입문

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Sigma 시작하기! 실시간 분석을 위한 간단한 대화형 대시보드를 구축하고 맞춤화하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

2시간

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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