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392 강의

강의

String Manipulation with stringr in R

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 54개

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

소프트웨어 개발

4시간

강의

AWS 데이터 스토어 활용

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 31개

AWS 데이터 저장소를 선택하고 구축·보호하는 법을 배우세요. DynamoDB와 S3를 콘솔 실습과 실제 시나리오로 익힙니다.

클라우드

3시간

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Azure Storage 개발

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 96개

Azure에서 Blob Storage, Cosmos DB, 큐 및 이벤트 주도형 서비스를 사용하여 데이터를 저장, 보호, 확장 및 처리하는 방법을 알아보세요.

클라우드

3시간

강의

R로 시작하는 텍스트 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 62개

R에서 tidy 프레임워크를 사용하여 텍스트 데이터를 분석합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Python에서 결측치 다루기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 184개

Python에서 결측치를 식별·분석하고 제거·대체(impute)하는 방법을 학습합니다.

데이터 조작

4시간

강의

케이스 스터디: Power BI로 이커머스 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 205개

이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. Power BI로 온라인 반려동물 용품 회사의 데이터를 분석하세요.

데이터 시각화

4시간

강의

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 256개

통계적 추론에서 두 가지 핵심 작업인 매개변수 추정과 가설 검정을 수행하는 방법을 익힌다.

확률 및 통계

4시간

강의

R로 배우는 웹 스크레이핑

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 99개

R로 어떤 웹사이트에서도 데이터를 효율적으로 수집하고 다운로드하는 방법을 학습하세요.

데이터 준비

4시간

강의

사례 연구: Power BI로 경쟁사 매출 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 159개

이 Power BI 사례 연구는 실제 비즈니스 사용 사례를 따라가며, ETL 및 시각화 개념을 적용하게 됩니다.

데이터 시각화

4시간

강의

Python으로 배우는 선형 모델 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 220개

Python으로 선형 모델의 개념과 활용을 배우고, 데이터 패턴을 설명·예측·통찰 도출을 위한 모델을 구축하세요.

확률 및 통계

4시간

강의

Azure API Management

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 80개

실습을 통해 Azure API Management로 API를 생성, 보안 설정 및 관리하는 방법을 익히세요.

클라우드

3시간

강의

R로 배우는 생존 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 198개

생존분석용 시간-사건 데이터 다루기. 사망 또는 실업 후 취업 등 사건을 예로 들고, 모델의 추정·시각화·해석을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

R의 caret로 배우는 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 43개

이 과정은 예측 모델을 구축하고 평가하는 방법과 같은 머신 러닝의 핵심 개념을 가르칩니다.

머신 러닝

4시간

강의

R에서 Generalized Linear Models

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 195개

Generalized Linear Model 코스로 회귀 도구를 확장해 logistic 및 Poisson 회귀를 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Intermediate Power Automate

  • 중급기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 11개

Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.

AI

3시간

강의

Python으로 배우는 GARCH 모델

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 191개

GARCH 모델을 이해하고, 주식부터 외환까지의 금융 데이터에 적용·구현하며, 캘리브레이션 방법을 학습합니다.

응용 금융

4시간

강의

Redshift 입문

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 107개

Amazon Redshift의 SQL, 데이터 관리, 최적화, 보안을 마스터하세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 20개

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

데이터 엔지니어링

3시간

강의

PostgreSQL에서의 트랜잭션과 오류 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 100개

동시성 환경에서 트랜잭션을 활용하고 오류를 처리하여 데이터 일관성을 보장하는 방법을 학습합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

Python으로 IoT 데이터 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 108개

Python으로 IoT 데이터를 가져오고, 정제·가공하여 머신 러닝에 적합한 형태로 준비하는 방법을 학습하세요.

데이터 조작

4시간

강의

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 36개

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

클라우드

4시간 45 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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