개강일 지남
파이썬을 활용한 AI 모델링 실습 (feat. Kaggle Data)
미래디지털 원격평생교육원 · 43회차 · 서울 강서구
Python딥러닝머신러닝K-디지털기초
프로그램 요약
- 수업일정
- 2026.08.05 ~ 2026.09.04약 1개월
- 모집정원
- 100명
- 총 시간
- 미표기
- 학습장소
- 서울서울특별시 강서구 등촌동 등촌로51길 14(태진빌딩)온라인
- 강의장
- 502호, 501호일부
- 수강료
- 미공개 상담 시 확인
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 기초역량은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓1. 훈련생 자격요건
- ✓1) 공통요건 : 내일배움카드를 발급 받은 사람 중에서 K-디지털 기초역량훈련과정 수강 신청일을 기준으로 직업능력개발계좌의 유효기간이 남아 있는 사람
- ✓2) 학력 및 전공, 연령대 : 학력 및 전공 무관 (비전공자 수강 가능) : 마케터 등 데이터 분석 및 AI모델링이 필요한 분야의 수강생 추천 2. 학습 수준 : 관련 지식이 없어도 수강이 가능한 수준의 강의 : 파이썬의 기초지식이 있다면 유리 3. 훈련 대상자별 훈련 목표
- ✓1) 비전공자 및 초보자 : 파이썬 기초를 알고 있는 비전공자 및 초보자, 혹은 데이터 분석을 위한 파이썬 기초 차시를 듣고 바로 강의를 따라올 수 있는 비전공자 및 초보자를 대상으로 AI 모델링을 통해 다양한 문제를 해결할 수 있는 실무 역량을 기를 수 있음. 2) AI 개발 분야 취업 희망자 : 실제 데이터를 분석하고 AI를 활용한 문제 해결을 경험하면서, 데이터 분야가 자신의 적성에 맞는지 확인해볼 수 있음. 3) 직장인(마케터) : 직장인, 특히 마케팅 분야 종사자는 데이터 기반 의사결정과 고객 분석을 위해 AI와 데이터 분석 역량을 키울 수 있음. 4) 의사결정자 : AI와 데이터 분석을 통해 전략적 판단과 업무 효율성을 높이는 데 필요한 인사이트를 확보할 수 있음. 5) AI 개발자 전향 희망자 : AI 개발자로의 전향을 희망하는 학습자는 실무 데이터를 기반으로 모델을 설계·학습시키며, AI 개발의 전 과정을 경험하고 실무 역량을 키울 수 있음.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
고용24 등록 교과목 30개 보기
- 교과목단원명
- 강의소개 및 목표강의 내용을 소개 및 파이썬 기반 AI 모델링 실습의 전체 흐름을 이해하고, 학습 동기를 부여받는다.
- 코랩 사용법과 kaggle 데이터 활용Google Colab 환경을 설정하고 kaggle 플랫폼 사용법을 익힌다
- 파이썬 기초 문법과 라이브러리데이터 분석을 위한 파이썬 기초를 익히고 라이브러리를 이해하고 사용할 수 있다
- pandas Series 기초pandas 라이브러리의 기본 구조를 이해하고, Series 객체를 생성하고 조작할 수 있다.
- pandas DataFrame 기초DataFrame의 구조를 이해하고, 데이터를 선택·조회·요약하는 기본 능력을 기른다.
- EDA와 pandas 활용탐색적 데이터 분석(EDA)의 개념을 이해하고 pandas로 기초 통계와 패턴을 파악한다.
- 데이터 전처리 라이브러리전처리 기법을 익히고, Scikit-learn의 전처리 도구를 활용할 수 있다.
- 데이터 전처리 실습전처리 과정을 실습을 통해 적용하고, 모델 성능 향상에 미치는 영향을 확인한다.
- 데이터 시각화 이해하기다양한 시각화 기법을 학습하여 데이터의 구조를 시각적으로 파악할 수 있다.
- 데이터 시각화 실습실제 데이터셋을 활용한 시각화 실습을 통해 인사이트 도출 역량을 기른다.
- 중간정리지금까지 학습한 내용을 복습하고, 간단한 프로젝트로 정리한다.
- 머신러닝 이해하기 1머신러닝의 개념과 지도/비지도 학습의 차이를 설명할 수 있다.
- 머신러닝 이해하기 2과적합 개념을 이해하고, 검증 데이터의 필요성을 설명할 수 있다.
- 타이타닉 문제 시작하기타이타닉 문제의 데이터 구조와 분석 방향을 이해한다.
- 타이타닉 데이터 분석타이타닉 데이터에서 변수 간 상관관계를 도출하고 해석한다.
- Feature Engineering피처 생성 및 선택을 통해 모델 성능을 향상시킬 수 있다.
- 인코딩 이해하기범주형 데이터를 모델에 맞게 수치화하는 방법을 이해하고 적용한다.
- 분류 모델 이해하기다양한 분류 알고리즘을 비교하고, 문제에 적합한 모델을 선택한다.
- 회귀 모델 이해하기회귀 모델의 원리와 정규화 기법을 이해하고 적용할 수 있다.
- 딥러닝 핵심 이론딥러닝 구조와 머신러닝과의 차이를 이해한다.
- 딥러닝 모델 알아보기대표적인 딥러닝 모델 구조를 이해하고, 각각의 사용 목적을 설명할 수 있다.
- 이미지 딥러닝 실습이미지 데이터를 활용해 CNN 기반 분류 모델을 구성하고 학습할 수 있다.
- 순서가 있는 데이터 딥러닝 이론시계열 및 텍스트 데이터를 위한 딥러닝 구조(RNN 등)를 이해한다.
- 순서가 있는 데이터 딥러닝 실습시계열 데이터를 입력으로 하는 딥러닝 모델을 구성하고 학습할 수 있다.
- 정리하기지금까지 배운 AI 모델링 전체 흐름을 정리하고, 자신만의 분석/모델링 전략을 구성한다.
- 실전 Kaggle 문제 풀기 1Kaggle 실전 데이터를 수집하고 AI 모델링을 통해 실생활의 문제를 해결할 수 있다.
- 실전 Kaggle 문제 풀기 2Kaggle 실전 데이터를 수집하고 AI 모델링을 통해 실생활의 문제를 해결할 수 있다.
- 실전 Kaggle 문제 풀기 3Kaggle 실전 데이터를 수집하고 AI 모델링을 통해 실생활의 문제를 해결할 수 있다.
- 총 훈련시간38 시간
출처 · 고용24
지원 혜택
기관이 공개한 혜택 정보가 없습니다. 상담에서 확인하세요.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
기관이 공개한 절차 정보가 없습니다. 지원하면 상담에서 안내받습니다.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다
자주 묻는 질문
비전공자도 지원할 수 있나요?
K-디지털 기초역량은 제도상 전공·학력을 보지 않습니다. 다만 기관이 밝힌 훈련 대상이 있어 위 「어떤 분이 수강하면 좋을지」를 함께 확인하세요.
내일배움카드가 꼭 있어야 하나요?
지원 시점에 없어도 됩니다. 상담 단계에서 발급을 진행합니다. 다만 수강신청은 카드가 있어야 마칠 수 있습니다.
선발 절차가 있나요?
기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.
예전에 국비 교육을 들었는데 또 되나요?
중복수강 제한이 있을 수 있습니다. 최근 수료 이력이 있으면 상담 단계에서 먼저 확인해야 합니다.
출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만
기관 랜딩페이지가 확인되지 않았습니다. 아래 정보는 고용24 등록값입니다.
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
