경력 성장을 위한 혁신적인 데이터 과학 및 AI 부트캠프
데이터 과학 및 AI 경력에 불을 붙이는 500시간 프로그램을 시작하세요.
포괄적인 데이터 과학 및 AI 부트캠프를 통해 경력을 바꾸는 여정을 경험해 보세요. 긍정적인 시작을 보장하는 준비 단위를 포함하는 이 집중 500시간 프로그램은 데이터 과학 및 AI에서 귀하의 경력을 발전시킬 수 있도록 세심하게 설계되었습니다. 데이터 과학 및 AI 환경에서 성공하기 위한 필수 기술을 익히고 귀중한 전문 지식을 얻으세요. 몰입형 프로그램을 통해 경력 전망을 높이고 데이터 과학 및 AI의 역동적인 세계에 빠져보세요.
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, RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM, 주의 메커니즘, 변환기 모델 및 챗봇 구축을 위한 텍스트 코딩.
더 자세한 내용이 필요하신가요?
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0장: 사전 작업
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.
왜 우리와 함께 배워야 할까요?
- 빠르게 진행됩니다.
- 소규모 수업 규모.
- 귀하의 경험과 목표에 맞춰 개별적으로 1:1 진로 코칭을 제공합니다.
- 세계 어디에서나 원격 우선 학습이 가능합니다.
학습 커뮤니티
9.9/10
순 추천 지수*
5/5
교사 지식*
5/5
업계 관련성*
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우리 부트캠프에 접근하는 것이 재정 문제로 인해 방해를 받아서는 안 됩니다. 우리는 귀하의 편의를 위해 지불 및 자금 옵션을 간소화하기 위해 지속적으로 혁신하고 있습니다.
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다가오는 부트캠프
공개 데이터 과학 과정 코호트가 출시될 예정입니다. 자세한 내용을 보려면 원하는 날짜와 캠퍼스 유형을 선택하세요.
자주 묻는 질문
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)
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