대한민국에서 온라인 Data Science 교육

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

파이썬은 금융 업계에서 크게 인기를 얻고 있는 프로그래밍 언어입니다. 대형 투자 은행과 헤지펀드들도 이를 채택해 핵심 거래 시스템부터 리스크 관리 솔루션에 이르기까지 다양한 금융 애플리케이션을 개발하는 데 활용하고 있습니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하며, 참가자들은 실제로 발생할 수 있는 여러 금융 관련 문제들을 해결하기 위해 파이썬을 사용하는 방법을 배우게 됩니다.

강좌를 마칠 때쯤에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 파이썬 프로그래밍 언어의 기본 개념 이해하기
• 금융 애플리케이션 개발에 적합한 파이썬 개발 도구를 다운로드, 설치 및 관리하기
• CSV, 엑셀, 데이터베이스, 웹 등 다양한 출처에서 얻은 금융 데이터를 정리, 시각화 및 분석하는 데 적합한 파이썬 패키지와 프로그래밍 기법 선택하기
• 자산 배분, 리스크 분석, 투자 성과 평가 등과 같은 문제를 해결할 수 있는 애플리케이션 구축하기
• 파이썬 애플리케이션의 디버깅, 통합, 배포 및 최적화 진행하기

수강 대상

• 개발자
• 분석가
• 퀀트 전문가

강좌 형식

• 이론 강의와 토론, 연습 문제 및 실습 위주로 진행됩니다.

참고사항

• 본 교육과정은 금융 전문가들이 직면하는 주요 문제들에 대한 해결책을 제공합니다. 만약 특정 주제나 도구, 혹은 기술적 내용을 더 추가하거나 심층적으로 다루고자 하는 경우 저희에게 문의해주시면 맞춤형 일정을 조율해 드립니다.

본 강좌는 파이썬을 이용해 데이터 과학과 인공지능에 대한 실무 중심적인 접근법을 소개합니다. 전문가들은 이를 통해 데이터 탐색, 머신러닝 모델 구축 및 비즈니스 환경에서 AI 기반 애플리케이션을 배포하는 데 필요한 역량을 갖추게 됩니다. CRISP-DM 워크플로우부터 통계 분석, 지도학습 및 비지도학습, 텐서플로를 활용한 딥러닝, 자연어 처리, 스파크 기반의 빅데이터 관리, 그리고 데이터 중심적 스토리텔링까지 폭넓게 다룹니다. 파이썬 기반 데이터 과학 자격증을 취득하고자 하거나 실무형 분석 역량을 키우고 싶은 초보자들에게 이상적인 교육 과정입니다.

KNIME 분석 플랫폼은 데이터 기반 혁신을 이끌어내는 대표적인 오픈 소스 도구로, 여러분의 데이터 속에 숨겨진 잠재력을 발견하고 새로운 인사이트를 얻거나 미래를 예측하는 데 큰 도움이 됩니다. 1,000개 이상의 모듈과 수백 가지 즉시 실행 가능한 예제, 폭넓은 통합 도구군, 그리고 다양한 고급 알고리즘을 갖춘 KNIME 분석 플랫폼은 모든 데이터 과학자와 비즈니스 분석가에게 이상적인 도구입니다.

본 강좌는 초보자부터 숙련된 사용자, 그리고 KNIME 전문가까지 누구나 참여할 수 있으며, KNIME의 기본 개념을 익히고 보다 효율적으로 활용하는 방법과 KNIME 워크플로우를 기반으로 명확하고 포괄적인 보고서를 작성하는 기술을 배울 수 있는 최적의 기회입니다.

강사가 직접 진행하는 이 실습 중심 교육(온라인 또는 오프라인)은 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 KNIME을 활용하고자 하는 데이터 전문가들을 대상으로 합니다.

프로그래밍 지식이 없더라도 최신 도구를 이용해 분석 업무를 수행하고자 하는 분들에게도 적합한 강좌입니다.

교육을 마칠 때쯤이면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• KNIME 설치 및 설정 방법
• 데이터 사이언스 시나리오를 직접 구축할 수 있음
• 머신러닝 모델을 학습, 테스트 및 검증하는 능력
• 데이터 사이언스 모델의 전체 가치 사슬을 구현할 수 있음

강좌 진행 방식

• 상호작용적인 강의와 토론 진행
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 실습 환경에서 직접 도구를 활용해 보는 체험식 학습

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌를 특정 필요에 맞게 커스터마이징하거나 프로그램 전반에 대한 자세한 정보가 필요하시면 언제든지 연락 주시기 바랍니다.

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