데이터 과학 및 AI 부트캠프

데이터 사이언스 및 AI의 기본 이론과 응용을 학습합니다.

우리 강사들은 귀하가 데이터 과학 및 AI 분야에서 성공적인 경력을 쌓을 수 있도록 필수적인 지식 기반과 응용 기술을 통해 지도할 것입니다.

온라인

풀타임: 12주

파트타임: 24주

데이터 과학과 AI를 배우는 이유는 무엇입니까?

데이터 사이언스와 AI란 무엇인가?

데이터 과학과 AI는 혁신의 최전선에 있으며, 복잡한 문제를 해결하고 데이터를 귀중한 통찰력으로 전환하는 지능형 시스템 개발에 중점을 두고 있습니다.

당신은 무엇을 얻게 될까요?

데이터 과학은 통계 분석, 프로그래밍, 도메인 지식을 결합하여 추세를 이해하고 예측합니다. 데이터 과학의 기반을 구축함으로써 데이터를 기업이 정보에 근거한 결정을 내리는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

반면에 인공지능은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방하여 학습하고 의사결정을 내릴 수 있도록 해줍니다. 이는 로봇공학, 자율주행차, 개인화된 추천 분야에서 점점 더 많은 발전을 가져오고 있습니다. 기업이 데이터와 AI를 활용하여 운영을 최적화함에 따라 이러한 분야의 전문가가 필수가 됩니다.

이 인기 있는 분야에서 경력을 시작하고 싶습니까?

Code Labs Academy 데이터 과학 부트캠프를 통해 여러분은 기술의 미래를 주도하고 번성하는 분야에서 흥미로운 진로를 개척할 수 있습니다.

당신이 배울 내용

단 12주(풀타임) 만에 데이터 과학 분야의 '호기심'에서 '완전히 인증된' 단계까지 여러분을 데려가도록 특별히 고안된 커리큘럼을 통해 여러분을 지도합니다.

기반

SQL, Python, Jupyter Notebook, Git 및 GitHub, 선형 대수학, 확률 및 통계.

데이터 분석

데이터 분석, 데이터 준비, 데이터 시각화 및 데이터 탐색.

클래식 머신러닝

기계 학습, 감독 및 비지도 학습, ML 모델 향상, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML 파이프라인 및 분류.

딥러닝

신경망(구현, 문제 해결 및 최적화), CNN 아키텍처, 오토인코더 아키텍처, 데이터 증강, Tensorflow, Keras 및 Scikit-Learn.

자연어 처리

NLP, 순환 신경망(RNN), LSTM, 주의 메커니즘, 변환기 모델 및 챗봇 구축을 위한 텍스트 코딩.

더 자세한 내용이 필요하신가요?

강의 계획서 다운로드

데이터 과학은 최근 몇 년간 가장 권위 있는 직업 중 하나였습니다. 여기에는 데이터 처리, 정리, 평가, 이벤트 결과 예측을 위한 기계 학습 모델 개발이 포함됩니다. 이 장에서는 학습 여정을 시작할 수 있도록 데이터 과학의 기초를 다룹니다.

파이썬 소개

  • 파이썬 언어와 역사
  • 파이썬의 기초
  • Python의 기본 데이터 구조
  • 클래스와 객체
  • 모듈 및 패키지
  • 입출력
  • 오류 및 예외

환경

  • Python 환경
  • 아나콘다
  • 주피터 노트북

SQL 및 데이터베이스

  • SQL 기초
  • SQL 쿼리

선형대수학

  • 스칼라와 벡터
  • 행렬
  • 규범

Git과 GitHub

  • 버전 관리 소개
  • 작업 흐름
  • 저장소 검사
  • 변경 취소
  • 변경사항 가져오기 및 가져오기
  • 변경 사항 추진

프로젝트: 곡선 피팅

  • 이 프로젝트는 주어진 데이터 세트에 가장 적합한 곡선 방정식을 찾는 '곡선 피팅' 문제를 해결하는 것입니다. 이 문제의 예를 안내하고 섹션으로 나누어져 있으며, 각 섹션에서는 OOP, SQL, 선형 대수 및 최종 기계 학습 워크플로와 같은 기본 개념의 사용을 연습합니다.

필요한 것

부트캠프에 참여하기 위해 컴퓨터 과학이나 프로그래밍에 대한 사전 자격이 필요하지 않습니다. 우리는 사전 지식이 없다고 가정하고 처음 몇 주 동안 기본 사항을 안내하여 처음부터 강력한 기반을 구축할 수 있도록 보장합니다. 해당 분야에 처음 입문했거나 경력 변경을 찾고 있는 경우, 당사 프로그램은 귀하가 빠르고 자신 있게 적응할 수 있도록 설계되었습니다.

최종 프로젝트

최종 프로젝트에서는 부트캠프 지식과 새로 습득한 기술을 역동적인 실습 환경에서 테스트해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 실제적인 것을 만들고, 기술적 능력을 선보이고, 전문 포트폴리오의 핵심 부분이 될 프로젝트를 개발할 수 있는 기회입니다. 이를 통해 창의성을 표현하고 부트캠프 경험을 통해 얼마나 발전했는지 강조할 수 있습니다.

또한 최종 프로젝트는 실제 기술 직업에서 직면하게 될 과제를 재현하도록 설계되어 복잡한 문제를 해결하는 기술을 선보이고 미래 경력에 대한 기대치를 충족할 수 있도록 지원합니다.

  • 문제 식별: 관심 업계 또는 분야와 관련된 실제 문제를 선택하세요. 프로젝트 범위와 목표를 명확하게 정의하고 고급 딥 러닝 기술이 어떻게 솔루션을 향상시킬 수 있는지 강조합니다.
  • 데이터 수집 및 전처리: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 정리하고 전처리하여 누락된 값, 이상값, 불일치를 처리합니다. 필요한 경우 정규화 및 확대를 포함하여 데이터가 딥 러닝 모델에 적합한지 확인하세요.
  • 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 시각화 및 통계 분석을 수행하여 추세, 상관관계, 그리고 통찰력. CNN, RNN 또는 변환기와 같은 딥 러닝 아키텍처에 대한 적합성을 고려하면서 EDA 결과를 기반으로 프로젝트 방향을 개선하세요.
  • 모델 구축 및 평가: 기계 학습 모델 개발 및 교육, 이미지 데이터용 CNN(Convolutional Neural Networks), 시계열 또는 시퀀스 데이터용 RNN(Recurrent Neural Networks) 또는 LSTM, NLP 작업용 변환기 모델과 같은 고급 딥 러닝 기술을 통합합니다. 정확성, 정밀도, 재현율, AUC 등의 지표를 사용하여 모델 성능을 평가하고 초매개변수 조정을 적용하여 딥 러닝 모델을 최적화합니다.
  • 배포 및 프레젠테이션: 웹 프레임워크를 사용하여 최종 모델을 배포합니다., API 또는 클라우드 기반 서비스를 사용하여 딥 러닝 모델의 확장성을 보장합니다. 전문적인 환경에서 이해관계자에게 조사 결과, 모델 성과, 비즈니스 또는 실제 영향을 제시하세요.

왜 우리와 함께 배워야 할까요?

  • 빠르게 진행됩니다.
  • 소규모 학급 규모.
  • 귀하의 경험과 목표에 맞춰 개별적으로 1:1 진로 코칭을 제공합니다.
  • 세계 어디에서나 원격 우선 학습이 가능합니다.
Code Labs Academy Services

학습 커뮤니티

Workeer

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수업료 및 자금 조달

독립적으로 자금을 조달하거나 귀하에게 가장 적합한 파트너 중 하나를 선택하세요.

자주 묻는 질문

데이터 과학 및 AI 부트캠프란 무엇입니까?
부트캠프는 얼마나 걸리나요?
데이터 과학 및 AI에 대한 이전 경험이 필요합니까?
어떤 도구와 소프트웨어가 필요합니까?
부트캠프는 자율적으로 진행되나요, 아니면 실시간으로 진행되나요?
매주 부트캠프에 얼마나 많은 시간을 할애해야 합니까?
부트캠프 비용은 얼마인가요?
부트캠프가 끝나면 인증서를 받을 수 있나요?
부트캠프 이후에 취업 지원이 있나요?
부트캠프를 마친 후에는 어떤 직업을 얻을 수 있나요?
더 궁금한 점이 있으면 누구와 상담할 수 있나요?

아직도 질문이 있으신가요?

더 궁금한 점이 있으면 hello@codelabsacademy.com 또는 전화를 예약하세요. 학습 전문가와 상담하세요. 부트캠프나 지원 절차에 관해 궁금한 점이 있으면 더 많은 정보를 제공하고 답변해 드리겠습니다.

신청 방법

우리는 교육자를 선택하는 것이 어려운 일이라는 것을 알고 있습니다. 그렇기 때문에 우리는 잠재적인 참가자 모두를 가능한 한 빨리 사람과 연결하고 코스를 시작할 때까지 그들과 함께 있을 것입니다.

1

신청서 제출

귀하는 귀하의 코스, 캠퍼스 및 학습 시간표를 선택하여 우리와 함께 공부하려는 동기를 명시하게 됩니다.

2

학습 전문가와의 만남

우리의 학습 전문가와의 회의를 예약하여 우리가 귀하에게 적합한지 확인하고 귀하가 가질 수 있는 질문이나 우려 사항을 해결하십시오. 여기서는 융자 옵션, 특별 제안 및 귀하에게 필요할 수 있는 숙박 시설에 대해서도 이야기할 수 있습니다.

3

온보딩 및 사전 작업

등록하시면 강좌 강사 및 코호트 동료들에게 연락을 드릴 것입니다. 우리는 또한 귀하가 첫날부터 우리와 함께 시작할 수 있도록 몇 가지 사전 코스 학습을 설정합니다.

학습 전문가에게 문의

신청하기 전에 빠른 질문이 있으신가요? 특정 코스에 대한 내용이 눈길을 끌었고 더 배우고 싶습니까? 우리에게 알려주세요. 기꺼이 도와드리겠습니다.


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직업통계

2024년에는 전 세계적으로 약 170만개의 공개 기술 일자리가 있습니다.

미국

  • 미국의 경우 활성 기술 채용 공고의 추정 수는 438,000개입니다. (원천)
  • 2024년 CompTIA 기술 인력 현황 보고서는 미국 노동통계청에서 수집한 데이터 분석을 바탕으로 2022년부터 기술 인력이 미국 전체 인력보다 두 배 빠르게 성장할 것으로 예상합니다. 이는 대체 수요를 충족하고 산업 확장을 수용하기 위해 매년 약 350,000개의 새로운 기술 일자리가 창출된다는 것을 의미합니다. (원천)

유럽

  • 유럽의 기술직은 960,000명에 이릅니다.
  • 디지털 기술과 서비스가 유럽 경제에서 더욱 중요한 부분이 되면서 유럽에서 정보통신기술(ICT) 전문가로 고용된 사람의 수는 지난 20년 동안 약 75% 증가했습니다. (원천)
  • 2021년 기준으로 약 900만 명이 노동조합에서 ICT 전문가로 직접 일하고 있으며, 독일은 200만 명 이상의 전문가를 제공하고 프랑스는 125만 명을 제공합니다. ICT 산업의 다른 주요 국가로는 이탈리아, 스페인, 네덜란드, 폴란드, 스웨덴이 있습니다. (원천)
  • 모든 기술 채용 공고 중 54%는 경력 0~2년의 후보자를 찾았습니다. 채용 공고는 지리적으로 널리 분산되어 있으며, 독일(639,278), 폴란드(450,391), 프랑스(280,681)에서 가장 많은 수가 나타났습니다. (원천)
  • 2024년 CompTIA 기술 인력 현황 보고서는 미국 노동통계청에서 수집한 데이터 분석을 바탕으로 2022년부터 기술 인력이 미국 전체 인력보다 두 배 빠르게 성장할 것으로 예상합니다. 이는 대체 수요를 충족하고 산업 확장을 수용하기 위해 매년 약 350,000개의 새로운 기술 일자리가 창출된다는 것을 의미합니다. (원천)

유럽 ​​기술 채용 동향

이 그래프는 다른 기술 범주에 비해 소프트웨어 개발 역할에 대한 수요가 상당히 높다는 것을 나타내며, 시스템 분석과 사이버 보안이 두 번째로 수요가 많은 범주로 이어집니다.

  • 0~2년 경력: 채용 공고의 35%
  • 3~10년 경력: 채용 공고의 10%
  • 11년 이상의 경력: 채용 중 13%
  • 지정되지 않음: 채용 공고의 42%

가장 큰 범주는 42%로 '지정되지 않음'으로, 이는 많은 채용 공고에 필수 경력이 명시적으로 명시되어 있지 않음을 나타냅니다. 그런 사람들 중에는 채용의 35%를 차지하는 신입직(0~2년)을 선호하는 사람이 분명합니다.

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