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345 강의

강의

Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 168개

고객 생애가치, 이탈 예측, 세분화까지—Marketing의 Machine Learning 활용 사례를 Python으로 학습하고 구현합니다.

머신 러닝

4시간

강의

Python으로 추천 엔진 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 142개

Machine Learning 기법을 활용해 Python으로 추천 엔진을 구축하는 방법을 학습합니다.

머신 러닝

4시간

강의

OpenAI Responses API 활용하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 60개

OpenAI 응답 API와 GPT-5를 통해 스마트하고 상호작용적이며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 그 어느 때보다 쉽게 구축하세요.

AI

3시간

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Tableau로 하는 마케팅 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 85개

Tableau로 마케팅 분석을 마스터하세요. 성과를 분석하고, 지표를 벤치마크하며, 채널 전반의 전략을 최적화합니다.

데이터 준비

6시간

강의

Python으로 IoT 데이터 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 102개

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

데이터 조작

4시간

강의

Java에서 데이터 가져오기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 55개

Tablesaw 라이브러리를 사용하여 Java에서 데이터를 가져오고, 조작하고, 변환하는 방법을 배워보세요. CSV 파일, 표 구조 및 복잡한 JSON 형식을 처리합니다.

소프트웨어 개발

3시간

강의

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 21개

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

강의

R로 배우는 신용 위험 모델링

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 83개

로지스틱 회귀 분석과 의사 결정 트리를 활용하여 실제 환경에서 신용 위험을 모델링하는 통계적 모델링을 적용한다.

응용 금융

4시간

강의

R을 활용한 감성 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 95개

긍정·부정 언어와 구체적 감정 의도를 식별해 감성 분석을 익히고, 설득력 있는 시각화를 만드세요.

머신 러닝

4시간

강의

R 사용자용 Python

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 78개

R 사용자에게 Python을 빠르게 익히도록 돕는 과정입니다.

소프트웨어 개발

5시간

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R로 배우는 사기 탐지

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 36개

R로 분석해 사기를 탐지하는 방법을 학습하세요.

머신 러닝

4시간

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AI for Data Analysts

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 13개

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

AI

4시간

강의

Weaviate로 배우는 End-to-End RAG

  • 중급기술 수준
  • 4.6+
  • 리뷰 16개

Weaviate로 RAG 마스터하기! 검색용 텍스트와 이미지를 임베드하고, vector, BM25, hybrid search를 실험합니다.

AI

2시간

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R로 지리공간 데이터 시각화하기

  • 중급기술 수준
  • 4.5+
  • 리뷰 86개

공간 데이터를 읽고 탐색·가공한 뒤, R로 통찰력 있는 지도를 만드는 방법을 배웁니다.

데이터 시각화

4시간

강의

Tidyverse로 배우는 Machine Learning

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 108개

tidyr와 purrr 패키지를 tidyverse에서 활용해 머신 러닝 모델을 생성, 탐색, 평가합니다.

머신 러닝

5시간

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Haystack로 AI 에이전트 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 39개

Haystack을 사용하여 의료 AI 에이전트를 생성하세요. Haystack은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 구성 요소를 오케스트레이션하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다.

AI

1시간 30 min

강의

R로 배우는 Market Basket Analysis

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 84개

R로 장바구니 분석의 연관 규칙을 탐색하고, 소매 데이터 분석과 영화 추천 만들기를 실습합니다.

데이터 조작

4시간

강의

Google Sheets로 배우는 오류와 불확실성

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 138개

무작위 잡음과 실제 차이를 구분하고, 합리적 의사결정을 방해하는 심리적 지지 수단을 살펴봅니다.

확률 및 통계

4시간

강의

Cleaning Data in Java

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 60개

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

데이터 가져오기 및 정리

4시간

강의

Azure 솔루션 모니터링 및 문제 해결

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 64개

Azure Monitor, Application Insights, Log Analytics로 Azure 애플리케이션을 모니터링, 진단, 최적화하는 방법을 학습합니다.

클라우드

3시간

강의

사례 연구: KNIME으로 재무 분석하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 115개

현실 데이터로 KNIME에서 재무 분석을 적용하고, 데이터 준비와 워크플로우 역량을 강화하세요.

응용 금융

3시간

강의

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 92개

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

데이터 조작

4시간

강의

Python으로 하는 통계 시뮬레이션

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 28개

시뮬레이션으로 데이터를 생성·분석하며 점점 더 복잡한 문제를 해결하는 방법을 학습합니다.

확률 및 통계

4시간

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pandas로 경찰 활동 분석하기

  • 중급기술 수준
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  • 리뷰 25개

Stanford Open Policing Project 데이터셋을 탐색하고, pandas로 성별이 경찰 행동에 미치는 영향을 분석합니다.

데이터 조작

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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