무엇을 배우나요
12주(풀타임) 또는 24주(파트타임) 동안 데이터 사이언스 & AI 분야의 기초부터 실무 모델링까지 단계적으로 학습해, 데이터 기반 의사결정과 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 역량을 갖추도록 돕습니다.
기반
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git 및 Github, 선형 대수, 확률 및 통계.
데이터 분석
데이터 분석, 데이터 준비, 데이터 시각화 및 데이터 탐색.
클래식 머신 러닝
머신 러닝, 감독 및 감독되지 않은 학습, ML 모델 향상, 순진한 베이, SVM, 랜덤 포레스트, ML 파이프 라인 및 분류.
딥 러닝
신경망 (구현, 문제 해결 및 최적화), CNN 아키텍처, 자동 인코더 아키텍처, 데이터 증강, 텐서 플로우, keras 및 scikit-learn.
자연어 처리
NLP, 반복 신경 네트워크 (RNN), LSTM,주의 메커니즘, 변압기 모델 및 챗봇 빌딩에 대한 텍스트 코딩.
수강 요건 및 준비사항
이 부트캠프에 참여하기 위해 데이터 사이언스 & AI 관련 전공이나 경력이 필수는 아닙니다. 입문자도 따라올 수 있도록, 초반 몇 주 동안 Python·수학·통계 등의 기본기를 함께 다지며 기초를 쌓습니다. 데이터 커리어를 새로 시작하려는 분과 현업에서 데이터 역량을 강화하려는 분 모두를 위해 설계된 프로그램입니다.
- 노트북 또는 컴퓨터: 충분한 처리 능력과 필요한 프로그램을 실행할 수있는 신뢰할 수있는 노트북 또는 데스크탑 컴퓨터.
- 안정적인 인터넷 연결: 라이브 학습 세션, 실습 실험실 및 과제에 대한 안정적인 인터넷 액세스.
- 기본 컴퓨터 문해력: 운영 체제, 생산성 소프트웨어 및 인터넷 브라우저를 탐색하는 기능.
- 알고리즘 및 프로그래밍에 대한 기본 지식: 과정을 편안하게 따르기 위해 프로그래밍 개념에 익숙합니다.
- 영어 능력: Bootcamp가 영어로 수행되므로 기술 자료를 이해하고 효과적으로 의사 소통 할 수있는 B1 레벨.
- 학습에 대한 헌신: 특히 사전 단위 동안 학습 및 연습에 대한 적극적인 태도. 부트 캠프에서 계속되는 탄탄한 기초를 구축합니다.
왜 Code Labs Academy에서 배워야 할까요?
포트폴리오 중심 학습
결과로 증명하는 학습을 지향합니다. 과정 전반에 걸쳐 실제 업무 시나리오 기반 프로젝트를 수행하며, 수료 시에는 구직 시장에서 자신을 돋보이게 할 수 있는 실무 포트폴리오를 갖추게 됩니다.
라이브 멘토십
매 단계마다 업계 전문가에게 직접 배웁니다. 라이브 멘토링을 통해 프로젝트 피드백, 학습 중 막힌 부분에 대한 지원, 현업 인사이트를 얻으며 자신감과 방향성을 동시에 확보할 수 있습니다.
명확한 러닝 로드맵
각 코스는 학습 목표, 단계별 스킬, 프로젝트 산출물이 명확히 정리된 로드맵을 따릅니다. 지금 무엇을 배우고 있고, 다음 단계가 무엇인지, 그리고 그것이 커리어 성장에 어떻게 연결되는지 항상 한눈에 볼 수 있습니다.
