1~2주차
파이썬 개발환경 세팅,
모든 프로그래밍 언어의 3가지 축,
탄탄하게 배우는 파이썬 문법 (자료구조 등)
2주차
다양한 데이터 수집과 분석을 위한 도구들,
데이터분석 라이브러리 3대장과 함께하는
데이터 탐색 / 전처리 / 시각화
2~3주차
웹 스크레이핑 A-Z,
자동화된 실용 웹 크롤링 프로그램 개발
3주차
체계적으로 배우는 텍스트 분석 프로세스,
텍스트 자동 번역 및 시각화 프로그래밍
3주차
따분하지 않게 배우는 파이썬 통계 분석,
그로스 해킹을 위한 파이썬 통계 분석 활용
4주차
DB와의 대화를 위한 SQL 프로그래밍,
DB 프로그래밍 x 웹 스크레이핑
4~6주차
사실 반쪽 짜리인 머신러닝,
가장 쉽게 배우는 머신러닝 코어 이론,
원리를 기반으로 배우는 머신러닝 알고리즘 7선
4~6주차
모델 이름만 들어도 적용 가능한 5-steps 머신러닝 프로그래밍 (feat. Scikit-learn)
6주차
Feature engineering ~ 머신러닝 모델 적용 및 모델 성능 비교
7주차
텍스트 데이터를 기반으로 한 9가지 머신러닝 적용 사례 소개, 텍스트 데이터 수집 ~ 전처리 & 머신러닝 기법 적용
8~9주차
딥러닝의 과거와 현재, 그리고 미래,
가장 쉽게 배우는 인공신경망 코어 이론,
더 나은 딥러닝 모델을 위한 5가지 최적화 기법
8~9주차
모든 상황에 대응하기 위한 저수준/중수준/고수준 Tensorflow & Keras 프로그래밍 실습 (focused on tabular data),
Programmable AutoML 라이브러리 실습,
모바일 앱을 위한 Tensorflow & Model Quantization
8주차
데이터 사이언티스트의 필수 역량과 습득 방법,
데이터 시각화를 위한 고수준 도구인 BI Tool과 논문 학습 리소스 소개
8주차
50+ 이상의 컴퓨터비전/텍스트데이터/음성/강화학습/생성모델 기반 인공지능 활용 사례 및 학습 자료 소개
8주차
편리한 얼굴 검출 / 물체 검출 / 자동 번역,
음성 기반 파이썬 프로그램 조작,
매크로 개발을 위한 파이썬 라이브러리,
이메일 & 문자메시지 자동 발송 프로그램 구현
9주차
데이터 수집 & Feature engineering ~
머신러닝 & 딥러닝 모델 구현/튜닝/성능비교
10~11주차
서버개발자 & 프론트엔드 개발자와의 소통을 위한 웹 코어 지식 A-Z,
장고 기반 프로그래밍 기초/심화/응용,
머신러닝 & 딥러닝 모델을 품은 웹서비스 구현
11~12주차
데이터 수집 & Feature engineering ~
머신러닝 & 딥러닝 모델 구현/튜닝/성능비교 ~
예측 모델 활용을 위한 웹사이트 구현