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33 강의

강의

SQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 57,200개

2시간 만에 SQL로 관계형 데이터베이스를 만들고 쿼리하는 방법을 배워보세요.

데이터 조작

AI Tutor

45 min

강의

중급 SQL

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 37,191개

모든 단계에서 실습용 쿼리와 함께하며, 오늘 당장 SQL 코드로 데이터를 분석하는 데 필요한 모든 것을 배울 수 있습니다!

데이터 조작

5시간

강의

SQL에서 데이터 조인하기

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 23,042개

SQL 지식을 한 단계 끌어올려 테이블을 조인하고, 관계형 집합 이론을 적용하며, 서브쿼리를 다루는 방법을 배워 보세요.

데이터 조작

2시간 30 min

강의

SQL에서의 데이터 조작

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 2,663개

PostgreSQL에서 다양한 데이터 과학 질문에 답하고 분석용 견고한 데이터 세트를 준비하는 복잡한 SQL 쿼리를 익히세요.

데이터 조작

4시간

강의

SQL로 하는 탐색적 데이터 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 4,746개

데이터베이스에 있는 테이블, 테이블 간 관계, 저장된 데이터를 살펴보는 방법을 배워 보세요.

탐색적 데이터 분석

4시간

강의

데이터베이스 설계

  • 기초기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 7,728개

데이터를 효율적으로 처리·저장·구조화할 수 있도록 SQL로 데이터베이스 설계 방법을 학습하세요.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

PostgreSQL 요약 통계와 윈도 함수

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 7,475개

Window functions, SQL의 비밀 병기로 분석·데이터 엔지니어링용 쿼리 작성법을 학습합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

SQL Server 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 403개

SQL Server를 사용하여 일반적인 데이터 조작 작업을 수행하는 방법을 배우고, 이 데이터베이스 시스템을 활용하여 일반적인 데이터 조작 작업을 숙달하십시오.

소프트웨어 개발

4시간

강의

AI로 배우는 SQL 쿼리 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 608개

AI로 SQL 쿼리 작성 배우기: 프롬프트를 작성하고, 쿼리를 생성하며, 데이터를 분석해 실제 문제를 해결합니다.

데이터 조작

3시간

강의

실전 문제에 SQL 적용하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 1,193개

테이블을 찾고, 새 테이블과 뷰를 저장 및 관리하며, 비즈니스 질문에 답하기 위해 유지보수 가능한 SQL 코드를 작성합니다.

보고

4시간

강의

중급 SQL Server

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 239개

이 과정에서는 Microsoft SQL Server에서 사용하는 SQL 변형인 T-SQL을 활용해 데이터 분석을 수행합니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

NoSQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 828개

NoSQL을 정복하고 데이터 워크플로를 강화하세요. 대용량 처리는 Snowflake, 문서형 데이터는 Postgres JSON, 키-값은 Redis로 다룹니다.

데이터 엔지니어링

4시간

강의

SQL로 리포트 만들기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 818개

SQL 보고서와 대시보드를 직접 구축하는 방법을 배우고, 데이터 탐색, 정리 및 검증 기술을 연마하세요.

보고

4시간

강의

PostgreSQL 데이터베이스 만들기

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 634개

PostgreSQL 데이터베이스를 생성하고 구조, 데이터 타입을 탐색하며 정규화 방법을 학습합니다.

데이터 준비

4시간

강의

Oracle SQL 입문

  • 기초기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 253개

Oracle SQL 기술을 연마하세요. SQL 기본, 데이터 집계, 결합 및 맞춤 설정을 포함합니다.

데이터 조작

4시간

강의

AI로 배우는 중급 SQL 쿼리

  • 기초기술 수준
  • 4.9+
  • 리뷰 254개

데이터를 정렬, 그룹화, 필터링 및 분류하기 위한 쿼리를 생성하는 AI 프롬프트를 작성하여 SQL 기술을 습득하세요.

데이터 조작

3시간

강의

NoSQL 개념

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 537개

이 개념 중심 과정(코딩 불필요)에서는 주요 4가지 NoSQL 데이터베이스와 널리 쓰이는 엔진에 대해 배울 수 있습니다.

데이터 엔지니어링

2시간

강의

PostgreSQL에서 쿼리 성능 개선하기

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 424개

PostgreSQL 쿼리 구조를 최적화해 실행 시간을 대폭 단축하는 방법을 학습하세요.

소프트웨어 개발

4시간

강의

SQL Server에서의 트랜잭션과 오류 처리

  • 중급기술 수준
  • 4.8+
  • 리뷰 288개

오류를 포착·처리하고 여러 작업이 동시에 진행될 때를 제어하는 스크립트 작성법을 배웁니다.

소프트웨어 개발

4시간

강의

SQL Server에서의 시계열 분석

  • 중급기술 수준
  • 4.7+
  • 리뷰 380개

SQL Server에서 시계열 분석을 위해 날짜·시간 데이터를 다루는 방법을 학습하세요

데이터 조작

5시간

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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