데이터 과학을 위한 AWS Cloud9 교육 과정

대한민국에서 진행되는 본 강의는 온라인 또는 현장 실습 방식으로, Apache Airflow를 활용해 모델 훈련, 검증 및 배포를 포함한 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 관리하려는 중급 수준의 학습자를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝 워크플로우 조율을 위해 Apache Airflow를 설정할 수 있습니다.
• 데이터 전처리, 모델 훈련 및 검증 작업을 자동화할 수 있습니다.
• Airflow와 다양한 머신러닝 프레임워크 및 도구들을 연동할 수 있습니다.
• 자동화된 파이프라인을 통해 머신러닝 모델을 배포할 수 있습니다.
• 실제 운영 환경에서 머신러닝 워크플로우를 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육은 AWS 클라우드 서비스 관리에 대한 실무 경험을 쌓고 AWS 공인 SysOps 관리자 - 어소시에이트 시험 준비를 원하는 초급 및 중급 수준의 시스템 관리자와 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• AWS 서비스와 리소스를 안전하게 설정하고 구성할 수 있습니다.
• AWS 리소스에 대한 사용자 신원, 권한 및 접근 관리를 할 수 있습니다.
• AWS 상에서 확장성과 가용성이 우수하며 장애에도 강인한 시스템을 설계 및 배포할 수 있습니다.
• AWS로의 데이터 흐름을 구현하고 관리할 수 있습니다.
• AWS 서비스 사용을 최적화하여 효율적인 운영 및 비용 관리가 가능합니다.

본 강사 주도형 실습 과정은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)으로 진행되며, AWS의 다양한 도구와 서비스를 활용해 AI 모델을 효율적으로 구축하고 배포하는 방법을 알고 싶어 하는 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• AWS에서 제공하는 AI/ML 서비스에 대한 이해
• AWS 환경 내에서 AI/ML 환경을 설정하고 관리할 수 있는 능력
• Amazon SageMaker를 활용해 실제로 AI 모델을 구축, 학습 및 배포하는 실무 경험 습득
• 다양한 사용 사례에 맞게 여러 AWS AI 서비스를 효과적으로 활용하는 법

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 대한민국 형태(오프라인 또는 원격)로 제공됩니다. AWS 환경에서 IoT 디바이스를 배포 및 관리하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육을 수료한 후 참가자들은 AWS 기반의 백엔드, 게이트웨이 및 각종 디바이스를 효과적으로 구축하고 관리할 수 있는 IoT 플랫폼을 만들 수 있게 됩니다.

대한민국 (현장 또는 원격)에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 AWS Lambda를 이용해 클라우드 환경에서 서비스와 애플리케이션을 구축 및 배포하고자 하는 개발자들을 대상으로 합니다. 수강생들은 실행 환경 설정에 대한 부담 없이 안심하고 작업할 수 있습니다.

교육 종료 시점에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AWS Lambda에서 함수를 실행하도록 구성하는 방법
• FaaS(서비스로서의 함수)와 서버리스 개발 방식의 장점 이해하기
• AWS Lambda 함수를 만들고 업로드하여 실행하는 방법
• 다양한 이벤트 소스와 Lambda 함수 간의 연동 방법
• Lambda 기반 애플리케이션을 패키징, 배포하고 모니터링 및 문제 해결하는 법

이 강사 주도형 실시간 교육은 대한민국에서(온라인 또는 현장) Google Colab을 이용해 데이터 사이언스 기초를 익히고자 하는 초급 수준의 데이터 과학자와 IT 전문가들을 위해 마련되었습니다.

본 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• Google Colab 환경 설정 및 탐색 방법
• 기본적인 Python 코드 작성 및 실행
• 데이터셋을 불러오고 처리하는 방법
• Python 라이브러리를 활용한 시각화 구현

대한민국 지역에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 과정은 AWS Cloud9을 활용해 DevOps 역량을 심화시키고 개발 프로세스를 효율적으로 운영하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마칠 때까지 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS Cloud9 환경을 DevOps 워크플로우에 맞춰 설정 및 구성하는 법
• 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 파이프라인을 구현하는 방법
• AWS Cloud9를 활용해 테스트, 모니터링, 배포 프로세스를 자동화하는 기술
• Lambda, EC2, S3 등 AWS 서비스들을 DevOps 워크플로우에 통합하는 기법
• AWS Cloud9 내에서 GitHub나 GitLab과 같은 버전 관리 시스템을 활용하는 법

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 AWS Cloud9 및 AWS Lambda를 활용해 서버리스 애플리케이션을 효과적으로 구축, 배포 및 유지관리하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 서버리스 아키텍처의 기본 개념 이해하기
• AWS Cloud9 환경을 서버리스 개발용으로 설정하기
• AWS Lambda를 이용해 서버리스 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포하기
• API Gateway 및 S3와 같은 기타 AWS 서비스와 AWS Lambda 연동하기
• 성능과 비용 효율성을 고려하여 서버리스 애플리케이션 최적화하기

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 파이썬을 활용한 머신러닝 기법을 통해 인사이트를 도출하고, 예측을 수행하며 데이터 기반 의사결정을 자동화하고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가, 개발자, 혹은 미래의 데이터 사이언티스트들을 대상으로 합니다.

본 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 주요 머신러닝 패러다임에 대한 이해 및 차이점 파악
• 데이터 전처리 기법 및 모델 평가 지표 탐구
• 실제 데이터 문제 해결을 위한 머신러닝 알고리즘 적용
• 파이썬 라이브러리와 Jupyter 노트북을 활용한 실습 역량 강화
• 예측, 분류, 추천 및 군집화 모델 구축 능력 습득

대한민국에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 사전 학습 모델의 개념을 이해하고 처음부터 모델을 구축하지 않고도 현실 문제를 해결할 수 있는 방법을 배우고자 하는 초급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 사전 학습 모델의 개념 및 장점 이해하기
• 다양한 사전 학습 모델 구조와 활용 분야 탐구하기
• 특정 작업에 맞게 사전 학습 모델을 세밀하게 조정하기
• 간단한 머신러닝 프로젝트에서 사전 학습 모델 구현하기