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데이터, AI, 클라우드 강의

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296 강의

강의

KNIME 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 539개

코드 작성 없이 KNIME Analytics Platform으로 데이터 접근, 정제, 분석을 익히세요. No-code/low-code 접근을 활용합니다.

데이터 준비

3시간

강의

Azure 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 667개

컴퓨팅, 스토리지, 자동화 등 Azure 서비스를 직접 체험해 보세요.

클라우드

1시간

강의

Google: Agent Fundamentals

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 71개

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

클라우드

1시간

강의

AI로 배우는 중급 SQL 쿼리

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 256개

데이터를 정렬, 그룹화, 필터링 및 분류하기 위한 쿼리를 생성하는 AI 프롬프트를 작성하여 SQL 기술을 습득하세요.

데이터 조작

3시간

강의

AI-지원 여행 계획

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 494개

WanderBot로 여행 계획을 마스터하세요: 효과적인 프롬프트 작성, 자신감 향상, 다음 여행을 더 간편하게.

AI

1시간

강의

금융을 위한 R 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 100개

리스트와 데이터 프레임 등 핵심 자료구조를 배우고, 금융 사례에 바로 적용해 보세요.

응용 금융

4시간

강의

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 134개

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

클라우드

1시간

강의

Alteryx로 데이터 처리하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 657개

Alteryx에서 union, join, parsing을 활용해 데이터를 오케스트레이션하고 성능을 최적화합니다.

데이터 조작

3시간

강의

금융 전문가를 위한 수학

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 305개

실무 Excel 연습과 실제 사례로 핵심 금융 수학 역량을 학습하세요.

응용 금융

3시간

강의

Go-To-Market 전략 수립

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 406개

생성형 AI로 고투마켓 전략 수립: 타깃 산업 선정, 리드 생성, 웹사이트 키워드 최적화.

AI

1시간

강의

Building Marketing Workflows with n8n

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 68개

Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.

AI

3시간

강의

Google Sheets 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 825개

숫자, 논리, 결측 등 데이터 타입을 심화 학습하며 Google Sheets 활용 어휘를 확장하세요.

데이터 준비

4시간

강의

Sigma 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 215개

코딩 없이 Sigma 차트를 만들고 커스터마이즈해 명확하고 설득력 있는 데이터 스토리를 전달하는 법을 배워보세요.

데이터 시각화

2시간

강의

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 143개

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

클라우드

1시간 30 min

강의

디지털 트랜스포메이션 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 573개

디지털 전환의 세계를 탐구하고, 급변하는 디지털 환경에서 변화를 이끄는 주역이 될 역량을 갖추세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

엔드 유저를 위한 Power BI

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 329개

Power BI Service를 탐색하고 인터페이스를 익혀, 더 나은 의사결정을 내리고 보고서의 효과를 극대화하세요.

보고

1시간

강의

데이터 전략

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 1,769개

비즈니스 성과 향상을 위한 전략적 데이터 관리 역량을 마스터하세요.

데이터 관리

1시간

강의

R로 배우는 확률 기초

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 458개

이 과정에서는 확률변수, 분포, 조건부 확률의 개념을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

케이스 스터디: Power BI로 채용 시장 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 327개

이 대화형 Power BI 사례 연구에서 가상의 회사를 지원하세요. Power Query, DAX 및 대시보드를 활용하여 수요가 가장 높은 데이터 관련 직무를 파악하게 됩니다!

데이터 조작

4시간

강의

스킨케어 제품 추천하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 297개

맞춤형 결과를 위해 프롬프트 역량을 활용해, 고객에게 최적의 스킨케어 제품을 매칭하는 챗봇을 테스트하세요.

AI

1시간

강의

AI-보조 제품 출시

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 366개

생성형 AI로 시장 역학을 분석하고 EV 제조사의 전략적 시장 진입 계획을 수립하세요.

AI

1시간

강의

의사결정 과학 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 291개

데이터 기반 프레임워크를 설계하고 효율적인 솔루션을 구현해 의사결정 과학 역량을 강화하세요.

데이터 리터러시

1시간

강의

스트리밍 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 513개

배치와 스트리밍의 차이, 스트리밍 시스템 확장 방법, 그리고 실제 활용 사례를 학습합니다.

데이터 엔지니어링

2시간

강의

Sigma 데이터 모델링

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 111개

같은 조인과 계산을 반복하지 말고, Sigma 데이터 모델로 잘 관리되고 확장 가능한 분석에 뛰어드세요.

보고

2시간

강의

Sigma 계산 활용

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 166개

데이터를 탐색하고, 로직을 자동화하며, 실무 비즈니스 예제로 추세를 파악하는 동적 Sigma 계산을 구축하세요.

데이터 조작

2시간

강의

Python으로 배우는 예측 분석 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 237개

이 과정에서는 예측을 위해 로지스틱 회귀 모델을 사용하고 효과적으로 제시하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

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Gen AI Apps: Transform Your Work

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 135개

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

클라우드

1시간 15 min

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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