설명
생성적 AI를 활용한 데이터 과학 과정은 8개월에 걸쳐 진행되는 포괄적인 프로그램으로, 데이터 과학, 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리(NLP), MLOps 및 생성적 AI에 대한 심층적인 학습을 제공합니다. 이 과정은 이론적 지식과 실습 경험을 프로젝트와 과제를 통해 제공하도록 구성되어 있습니다. 참가자들은 Excel, SQL 및 Python의 기초 기술을 배우고, 머신 러닝, 딥 러닝 및 생성적 AI 기술과 같은 복잡한 주제로 나아갑니다. 이 과정은 자율 학습(기본) 및 주말 라이브 세션(프리미엄 및 프로) 모드로 제공되어 다양한 학습 선호도를 충족합니다.
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이 프로그램은 NumPy 및 Pandas와 같은 Python 라이브러리, TensorFlow 및 Keras와 같은 머신 러닝 프레임워크, LangChain 및 Hugging Face와 같은 현대 AI 도구를 포함한 다양한 도구와 기술을 다룹니다. 학습자들은 Docker 및 AWS와 같은 도구를 사용하여 모델 배포 및 모니터링을 위한 MLOps 경험도 쌓게 됩니다. 이 과정은 180시간 이상의 기술 학습과 40시간의 소프트 스킬 교육을 포함하여 참가자들이 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 AI 엔지니어와 같은 역할에 대비할 수 있도록 합니다.
이 과정은 기본, 프리미엄 및 프로의 세 가지 계획을 제공하며, 각 계획은 지원 및 리소스 수준이 다릅니다. 기본 계획은 녹화된 강의를 포함한 자율 학습 방식이며, 프리미엄 및 프로 계획은 라이브 세션과 추가적인 경력 지원을 포함합니다. 프로 계획은 인터뷰 준비 및 기회를 포함한 취업 지원을 제공합니다.
참가자들은 과정을 완료하면 고용주가 검증할 수 있는 인증서를 받으며, 과정 자료는 2년 동안 접근 가능합니다. 이 프로그램은 데이터 과학 및 AI 기술을 향상시키고자 하는 초보자, 전문가 및 경력 전환자를 위한 것입니다.
- 카테고리기업 교육 및 이러닝
- 요금제단계별
생성적 AI를 활용한 데이터 과학 과정의 핵심 기능
종합 커리큘럼: Excel, SQL, Python, ML, MLOps, 딥 러닝, NLP, 생성적 AI
생산 및 배포 기술: FastAPI, Streamlit, Docker, AWS
전체 MLOps 모듈: MLflow, DVC, Docker, Airflow, AWS
현대 생성적 AI 스택: LLM API, LangChain, 벡터 데이터베이스
산업 인증서: PW Skills + NSDC
실습 프로젝트 및 캡스톤: 실제 프로젝트 및 캡스톤
소프트 스킬 개발: 40시간 이상의 생활 기술 및 인터뷰 준비
유연한 학습 계획: 기본, 프리미엄, 프로로 다양한 지원 수준
생성적 AI를 활용한 데이터 과학 과정 사용 방법은?
등록: 계획을 선택하고 등록하기
학습: 녹화된 세션 또는 라이브 세션에 접근하기
실습: 프로젝트 및 과제 완료하기
인증: 인증 기준 충족하기
생성적 AI를 활용한 데이터 과학 과정의 사용 사례
- 데이터 분석
- 머신 러닝
- 딥 러닝
- 자연어 처리
- 생성적 AI
