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데이터, AI, 클라우드 강의
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데이터 조작
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Python으로 시작하는 네트워크 분석
- 중급기술 수준
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이 코스는 NetworkX 라이브러리를 활용해 네트워크를 분석·시각화하고 통찰을 도출하는 역량을 갖추도록 합니다.
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소프트웨어 개발
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Python으로 배우는 Optimization 입문
- 중급기술 수준
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Python의 SciPy와 PuLP로 실무 최적화를 학습합니다. 기초부터 제약 포함 복잡한 최적화까지 폭넓게 다룹니다.
소프트웨어 개발
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Hugging Face로 배우는 멀티모달 모델
- 중급기술 수준
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Hugging Face의 최신 AI 모델로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 결합하고 새로운 이미지와 비디오를 생성하세요!
AI
데이터 조작
탐색적 데이터 분석
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클라우드
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Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model
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- 리뷰 24개
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
클라우드
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Building AI Agents with CrewAI
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Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
AI
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Python으로 데이터 시각화 개선하기
- 중급기술 수준
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결과를 효율적이고 효과적으로 전달하는 데 도움이 되는 매력적이고 설득력 있는 시각화 자료를 구성하는 방법을 배우십시오.
데이터 시각화
응용 금융
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Power BI로 하는 시계열 분석
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Power BI로 시계열 분석을 배우세요. 실제 데이터셋으로 기간별 데이터 분석을 연습하고, 핵심 기법을 실습합니다.
데이터 시각화
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Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션
- 중급기술 수준
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Python으로 직접 Monte Carlo 시뮬레이션을 설계하고 실행하는 방법을 학습하세요!
확률 및 통계
확률 및 통계
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Building AI Agents with Snowflake
- 중급기술 수준
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- 리뷰 22개
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
AI
데이터 엔지니어링
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R로 배우는 군집 분석
- 중급기술 수준
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계층적 클러스터링과 k-평균 클러스터링의 작동 원리에 대한 강한 직관을 기르고, 이를 활용하여 데이터에서 통찰력을 추출하는 방법을 익히십시오.
머신 러닝
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Azure Compute Solutions
- 중급기술 수준
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Azure에서 컨테이너 동작을 학습합니다. Registry, ACI, AKS 기본, 스케일링, 모니터링, 문제 해결까지 다룹니다.
클라우드
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Google: Build and Deploy Agents in Production
- 중급기술 수준
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- 리뷰 45개
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
클라우드
확률 및 통계
강의
Tidyverse로 하는 데이터 모델링
- 중급기술 수준
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- 리뷰 232개
예측을 포함한 데이터 모델링 유형을 익히고, Tidyverse에서 선형 회귀와 모델 평가 지표를 수행하는 방법을 학습하세요.
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강의
Python으로 지리공간 데이터 시각화하기
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geopandas와 folium을 사용해 Python에서 지리공간 데이터를 매력적으로 시각화하는 방법을 배우십시오.
데이터 시각화
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Amazon Bedrock 입문
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- 리뷰 131개
복잡한 인프라 관리 없이 Amazon Bedrock로 기초 AI 모델에 접근하고, AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습합니다.
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Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse
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Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
데이터 엔지니어링
탐색적 데이터 분석
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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