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데이터, AI, 클라우드 강의

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296 강의

강의

기업 재무 기초

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 231개

자본 투자, WACC, 주주 가치 등 핵심 금융 개념을 학습하세요.

응용 금융

2시간

강의

Gen AI: 지형 이해하기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 121개

Gen AI 솔루션의 구성 계층, Google Cloud 제공 서비스, 솔루션 선택 시 고려 요소를 탐색합니다.

클라우드

1시간 15 min

강의

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 333개

공통 차트 개요, 대체 시각화, 지각 기반 스타일 개선을 통해 데이터를 효과적으로 전달하는 법을 배웁니다.

데이터 시각화

1시간

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AI 지원 레스토랑 기획

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 380개

맞춤형 GPT와의 상호작용과 프롬프트 작성 역량으로 레스토랑을 기획하고 개업하세요.

AI

1시간

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Sigma에서 AI 앱 소개

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 145개

코딩 없이 Sigma에서 사용자 입력, 액션, 세련된 인터페이스로 인터랙티브 AI 앱을 만드세요.

보고

2시간

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GCP 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 348개

이 과정으로 Google Cloud Platform(GCP)의 스토리지, 데이터 처리, 비즈니스 현대화를 학습하세요.

클라우드

2시간

강의

데이터 유창성(Data Fluency)

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 300개

데이터 유창성을 마스터하세요! 개인과 조직의 역량을 키우고, 행동을 이해하며, 데이터 중심 문화를 구축합니다.

데이터 리터러시

2시간

강의

사례 연구: Tableau로 채용 시장 데이터 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 563개

이 사례 연구에서 시각화 기법으로 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어에게 가장 수요가 높은 기술을 파악합니다.

데이터 시각화

3시간

강의

R로 배우는 시계열 예측

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 51개

R로 시계열 예측을 학습합니다. ARIMA와 지수평활 등 기법으로 미래를 예측하는 방법을 익히세요.

확률 및 통계

5시간

강의

Google Sheets로 하는 금융 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 129개

Google 스프레드시트를 사용하여 금융 상품의 성과를 추적하는 그래픽 대시보드를 구축하는 방법을 알아보세요.

응용 금융

4시간

강의

R에서 결측치 다루기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 141개

tidyverse 친화적 naniar로 결측값을 시각화·탐색·대치하세요. 결측 데이터 작업을 쉽고 효율적으로 수행합니다.

데이터 준비

4시간

강의

DataLab 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 115개

AI 기반 데이터 분석·탐색용 노트북인 DataLab의 기본 사용법을 학습하세요.

보고

1시간

강의

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 20개

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

클라우드

3시간 41 min

강의

Power BI로 하는 야구 데이터 시각화

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 197개

Power BI로 야구 데이터를 분석·시각화하세요. 산점도, 토네이도 차트, 게이지로 통찰을 생생하게 전달합니다.

데이터 시각화

1시간

강의

R로 배우는 ARIMA 모델

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 315개

R로 시계열 데이터에 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모델을 정확히 적합하는 전문가가 되세요.

확률 및 통계

4시간

강의

사례 연구: Power BI로 하는 공급망 분석

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 184개

이 사례 연구로 공급망 분석에 Power BI를 활용하세요. Make vs. Buy 분석 도구를 만들고, 비용 계산 및 생산량 분석을 수행합니다.

데이터 시각화

4시간

강의

의사결정 모델링 디코딩

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 189개

Decision Models, 분석 기법, 위험 관리, 최적화 기법으로 의사결정 역량을 향상하세요.

데이터 리터러시

1시간

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Introduction to Julia

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 131개

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

소프트웨어 개발

4시간

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Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
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Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

클라우드

45 min

강의

금융을 위한 R 중급

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 41개

R에서 날짜 처리 방법을 익히고, 금융 예제로 if 문, 반복문, 함수까지 탐구하세요.

응용 금융

5시간

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컴퓨터 과학의 핵심 개념

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 177개

컴퓨터 작동 원리를 이해하고 효율적인 알고리즘을 설계하며, 계산 이론을 탐구해 실제 문제를 해결하세요.

소프트웨어 개발

3시간

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스프레드시트 사용자를 위한 Python

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일반적인 스프레드시트 함수와 기법에 대한 지식을 활용하여 파이썬을 탐구해 보세요!

소프트웨어 개발

4시간

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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