데이터 과학 및 AI 뉴질랜드의 부트캠프

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.

• 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.