클라우드
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
Gemini in Google Meet
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 469개
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
AI
강의
n8n으로 마케팅 워크플로우 구축하기
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 128개
AI 에이전트를 활용해 n8n에서 마케팅 워크플로를 구축하세요. 캠페인 전략 수립부터 전환 최적화와 리드 생성까지 처음부터 자동화하세요.
AI
강의
Snowflake CoCo Essentials
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 26개
Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.
AI
강의
Gen AI: Navigate the Landscape
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 220개
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
클라우드
데이터 리터러시
응용 금융
데이터 엔지니어링
데이터 조작
보고
강의
Google: Agent Fundamentals
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 159개
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
클라우드
머신 러닝
보고
강의
사례 연구: Tableau로 채용 시장 데이터 분석
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 633개
이 사례 연구에서 시각화 기법으로 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어에게 가장 수요가 높은 기술을 파악합니다.
데이터 시각화
소프트웨어 개발
강의
사례 연구: Power BI로 하는 공급망 분석
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 214개
이 사례 연구로 공급망 분석에 Power BI를 활용하세요. Make vs. Buy 분석 도구를 만들고, 비용 계산 및 생산량 분석을 수행합니다.
데이터 시각화
강의
Exploring Data Transformation with Google Cloud
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 158개
Exploring Data Transformation with Google Cloud
클라우드
강의
사례 연구: Databricks Genie로 배우는 영업 분석
- 기초기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 60개
Databricks Genie 공간을 처음부터 끝까지 구축하세요: 설명, 동의어, 지침, 테이블 관계, 예시 쿼리, 모니터링, 벤치마크.
데이터 엔지니어링
강의
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 45개
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
클라우드
강의
Microsoft Fabric으로 데이터 분석 환경 설계 및 구현
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 308개
Microsoft Fabric 인프라를 설정하고 효율적으로 관리하는 방법을 학습하세요.
기타
강의
Google: Create Your First Gemini Enterprise Application
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 172개
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
클라우드
강의
Introduction to Data Engineering on Google Cloud
- 기초기술 수준
- 4.7+
- 리뷰 56개
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
클라우드
AI
강의
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 40개
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
클라우드
보고
확률 및 통계
AI
강의
Power BI로 하는 야구 데이터 시각화
- 기초기술 수준
- 4.8+
- 리뷰 235개
Power BI로 야구 데이터를 분석·시각화하세요. 산점도, 토네이도 차트, 게이지로 통찰을 생생하게 전달합니다.
데이터 시각화
응용 금융
클라우드
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.