대한민국 데이터 사이언스 과정

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

이 강사 주도형 실습 교육은 대한민국에서 온라인 또는 현장 형태로 진행되며, AWS Cloud9을 활용해 보다 효율적인 데이터 과학 워크플로우를 구축하고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자 및 분석가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AWS Cloud9에서 데이터 과학 환경 설정하기
• Cloud9 내에서 Python, R 및 Jupyter Notebook을 이용해 데이터 분석 수행하기
• S3, RDS, Redshift와 같은 AWS 데이터 서비스와 AWS Cloud9 연동하기
• 머신러닝 모델의 개발 및 배포에 AWS Cloud9 활용하기
• 클라우드 기반 환경에서 데이터 분석 및 처리 워크플로우 최적화하기

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.

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

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