데이터를 활용하여 문제를 해결할 수 있는 능력인 데이터 리터러시를 키웁니다.

• Python을 이용하여 시각화 등 데이터 분석과 관련된 다양한 작업을 수행하며, 향후 제작할 모델들의 성능을 통계적으로 분석할 수 있는 능력도 갖추게 됩니다.
• 부트캠프의 개념에 수강생이 적응할 수 있도록 기본적인 개념 학습을 통해 부트캠프 진행 방식과 일정에 익숙해지도록 학습합니다.
• ML/DL 등에서 활용되는 통계학, 선형대수학, 미분을 배운 경험이 없거나 배운지 오래된 수강생들이 이후 진행될 ML/DL 개념들을 더 수월하게 이해할 수 있도록 최소한의 내용을 학습합니다.
• Pandas를 활용한 데이터 프레임을 다루는 법 및 데이터 전처리 방법, 그리고 matplotlib, seaborn을 활용한 시각화를 통하여 탐험적 데이터 분석 (EDA)을 통해서 인사이트를 얻는 방법을 배움으로써 Data-Driven Thinking을 연습합니다.
• Feature Engineering의 개념을 학습하고, 실제 데이터에 적용해 봅니다.
• 실제 데이터를 통한 Data Wrangling 실습을 통해 실무에 기반한 데이터를 수집, 탐색, 정제하는 과정을 경험합니다.

머신러닝의 핵심 기초 주제를 학습하고 프로세스를 익혀 실무에 적용해 보는 시간

• 비즈니스 문제를 정의하고 어떤 머신러닝 모델과 데이터로 문제를 해결할 수 있는지를 학습합니다.
• 머신러닝 모델 해석 라이브러리를 통해 만들어진 여러 모델을 비교하고 평가하여 적합한 최종 모델을 만들어봅니다.
• 모델의 학습결과를 올바르게 해석하고 알기 쉽게 리포팅합니다.

딥러닝의 핵심 아키텍처의 원리를 이해하고 이론과 코드를 접목하는 시간

• 데이터와 아키텍처에 대한 이해를 기반으로 최신 기술 기반의 실무 프로젝트를 진행합니다.
• 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 관련된 신경망을 학습하고, 텐서플로우 등 프레임워크를 통해 기본적인 신경망을 구축합니다.
• 신경망의 동작원리, 학습방법, 제약 학습 등 이론을 숙지함으로써 최신 논문들의 내용과 방향성을 이해합니다.
• 자연어 처리를 위한 전처리와 머신러닝, 딥러닝 모델을 실습합니다.

분석에 필요한 데이터를 직접 수집하고, 데이터베이스를 제작하고 데이터 현황을 보는 대시보드를 구현하는 역량을 기르는 시간

• 데이터베이스의 필요성과 종류 (RDBMS)에 대해 이해합니다.
• 웹 스크래핑(Web Scraping)을 통해 필요한 데이터를 웹에서 수집합니다.
• SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 추출합니다.
• CLI (Command Line Interface)를 이해하고 사용합니다.
• 데이터를 수집하여 적재하며, 변동 상황을 실시간으로 구현할 수 있는 대시보드를 제작합니다.

기본적인 것부터 고급 자료구조까지 직접 파이썬으로 구현해 보면서 자료구조와 알고리즘에 대한 이해도를 높이는 시간

• 파이썬의 특징인 객체지향 프로그래밍 (OOP)에 대한 기본적인 특징과 프로그래밍의 기본이 될 수 있는 함수, 변수에 대해 학습하고 활용합니다.
• 다양한 사례를 기반으로 문제 해결을 경험해 보면서 복합적인 프로그래밍 및 기본적인 자료구조와 알고리즘을 통해 상황 대처의 기반을 획득합니다.
• 프로그래밍 기본과 자료구조를 통한 데이터베이스 구조에 대한 간접적으로 이해합니다.

Code States Project 1 📂

• 진행방식: 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 엔지니어링 등의 공통 학습 후 배운 내용을 적용하는 방식으로 진행됩니다.
• 프로젝트 경험: 프로젝트를 직접 기획하고, 적합한 데이터를 찾아 실험하는 과정을 통해 앞서 학습한 내용을 보다 확실히 이해할 수 있게 됩니다.

수강생의 희망 직무별 학습 목표에 따른 심화 이론과 최신 기술을 학습합니다.

• 비즈니스의 의사결정을 위해 필요한 데이터를 수집하고 분석합니다.
• 지속 가능한 데이터 분석을 위한 대시보드를 구현합니다.

• 문제 해결을 위한 알고리즘 모델링을 진행합니다.
• 모델의 성능 향상을 위한 학습을 진행합니다.

• 서비스 개발의 전체적인 흐름을 구상하여 개발된 웹 어플리케이션을 테스트하고, 배포 시 발생하는 이슈에 대한 대응책을 마련합니다.
• 데이터 파이프라인을 운영 및 설계하는 프로젝트를 진행합니다.

Code States Project 2 📂

• 진행방식: Section 4에서 개인의 관심 분야에 맞는 트랙 학습을 통하여 직무별 맞춤 프로젝트를 진행하게 됩니다.
• 프로젝트 경험: 현장에서 요구하는 직무별 역량을 확인하고, 수강생이 목표로 하는 직무에 기본적으로 요구되는 업무를 경험할 수 있도록 합니다.