현업에서 바로 활용 가능한 기술들로 꽉 채운! 커리어 성장을 위한 재직자 맞춤형 강의!
빅데이터 분석 전문가 과정
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교육시간: 총120시간 (38일) - (화,수,목,금) - 19:00~22:00 / (토) - 09:00-15:00

교육방법: 실시간 비대면

수강료: 전액무료

실무에서 바로 쓸 수 있어야 진짜다!
빅데이터 분석 필수 기술 위주의 구성 - 3 Step

Step1 - ML(Machine Learning) - 현업 환경을 고려하여 고사양의 시스템이 갖춰져 있지 않아도 구현할 수 있는 중급 수준의 기술을 요하는 프로젝트로 구성하였습니다.
Step2 - DL(Deep Learning) - 한단계 스킬 업을 할 수 있도록 고급 스클이르 요하는 딥러닝을 적용하였습니다.
Step3 - AI 서비스 제작 - 모델을 생성 및 배포, 생성된 모델 API를 통해 실제 서비스에 접목하여 서비스를 제작할 수 있도록 설계하였습니다.

현업에서 운영하는 프로젝트 사례 중심의 집중도 높은 100% 실무 프로젝트

Project 1 - ML(Machine Learning) 프로젝트
프로젝트 목표
- 데이터 구성 및 관리 역량 강화
- 핵심 특징 추출 및 알고리즘 설정 능력 향상
- 데이터 분석 코드 작성 및 환경 설정 능숙도 향상
- 모델 검증 및 평가 기술 슥듭

프로젝트 진행 단계
1. 문제 정의 및 목표 도출
2. 문제 도출을 위한 프로세서 설계 후보 ML모델 도출
3. 데이터 전처리 및 모델 생성 및 최적화
4. ML 모델 성능 평가 및 서비스 적용

프로젝트 주제 - 훈련생별 프로젝트를 구성하여 4개의 주제 중 1개의 주제를 선택하여 수행합니다.
01 공조기 전력 사용 및 예측 (제조) / 02 고객 데이터 분석 및 이탈율 예측 (서비스) / 03 당뇨환자 병원 재방문 예측모델 (헬스케어) / 04 Blog 데이터 수집 및 분석 (서비스)

활용소스 : Python / Python 패키지 / 공공데이터 / Colab
프로젝트 결과물 (예시) : 문제 정의부터 모델 개발, 성능평가, 활용 방안 도출까지 실제 운영 가능한 서비스를 만듭니다

Project 2 - DL(Deep Learning) 프로젝트
프로젝트 목표
- 딥러닝 기반 데이터 분석 모델 구축 및 추론 능력 향상
- 이미지 기반 피처 엔지니어링 및 알고리즘 파라미터 설정 기술 슥듭
- 딥러니 구현을 위한 데이터 분석 프로그래밍 기술 슥듭
- 분석 모델 검증 및 배포를 통해 신뢰성 높은 예측 모델을 구축하고 실무에 적용하는 능력 강화

프로젝트 진행 단계
1. 문제 정의 및 목표 도출
2. 문제 도출을 위한 프로세서 설계 후보 DL모델 도출
3. 데이터 전처리 및 모델 생성 및 최적화
4. DL 모델 성능 평가 및 서비스 적용

프로젝트 주제 - 훈련생별 프로젝트를 구성하여 4개의 주제 중 1개의 주제를 선택하여 수행합니다.
01 운전자 상태 및 이상행동 예측 (헬스케어&교통, 시계열) / 02 당뇨관리 위한 음식 이미지 판정 (헬스케어) / 03 OCR 데이터 인식을 통한 간편 창구 서비스 (금융 및 물류) / 04 전기 비저항 예측 모델 (제조)

활용소스 : Python / Python 패키지 / 공공데이터 / Colab / AI Hub 데이터 활용 / GPU 서버 필요
프로젝트 결과물 (예시) : 문제 정의부터 모델 개발, 성능평가, 활용 방안 도출까지 실제 운영 가능한 서비스를 만듭니다

Project 3 - AI 서비스 제작 프로젝트
프로젝트 목표
- 피처 엔지니어링 및 머신러닝 파이프라인 구축 능력 향상
- 딥러닝 데이터 분석 프로그래밍 및 플랫폼 구성 기술 슥듭
- 소스코드 및 배포 파일 형상 관리 기술 슥듭
- 분석 플로우를 모니터링하고 관리하기 위한 분석 모델 성능 지표와 로그를 정의하고 형상 관리

프로젝트 진행 단계
1. 문제 정의 및 목표 도출
2. 분석 프로세스 도면 작성 및 DL 모델 개발
3. 최종 선정 DL모델 성능평가
4. 활용 방안 도출 및 APP 제작

프로젝트 주제 - 훈련생별 프로젝트를 구성하여 3개의 주제 중 1개의 주제를 선택하여 수행합니다.
01 CCTV 영상을 통한 비정상주행 판별 서비스 (교통) / 02 심전도 데이터를 활용한 심장질환 진단 서비스 (헬스케어) / 03 트렌스포머를 활용한 한/영 자동 번역 서비스 (교육/언어)

활용소스 : Python / Python 패키지 / 공공데이터 / Colab / AI Hub 데이터 활용 / GPU 서버 필요
프로젝트 결과물 (예시) : 문제 정의부터 모델 개발, 성능평가, 활용 방안 도출까지 실제 운영 가능한 서비스를 만듭니다

멀티캠퍼스는 강사도 클래스가 다르다!
제대로 된 학습을 위한 현직 전문가 집단!

박혜정 강사님
이력 :
(현) 피엔에스빅데이터 과학연구소 이사
(전) 성균관대 데이터사이언스융합학과 대학원 겸임교수
대구대 기초교육원 초빙교수
대구한의대 모바일 콘텐츠학부 개원 교수
삼성금융캠퍼스, SK 하이닉스 등 다수의 대기업 강사 경력 보유

지원절차

step01 홈페이지 접수 - 홈페이지를 통해 신청 접수수 step02 서류 전형 - 이력서 제출 및 역량 서류 평가 진행 step03 면접 전형 - 개인 학습 능력 및 태도, 협업 능력과 역량이 부합하는지 전화 인터뷰 진행 step04 최종 선발 - 수강생 최종 선발