ฬ์รภำฐา๔สำฦต

๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ

๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ

ํ•™์ƒ์˜ ์ˆ˜์š”์— ๋”ฐ๋ผ ๋งž์ถคํ˜• ๊ต์œก์„ ์ œ๊ณตํ•˜๊ณ  ํฌ๋งํ•˜๋Š” ๋ถ„์•ผ์— ํŠนํ™”๋œ ๊ต์œก๊ณผ์ •์— ์ง‘์ค‘ํ•จ์œผ๋กœ์จ ์ „๋ฌธ ์—ญ๋Ÿ‰์„ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ๋ฐฐ์–‘ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก 0.5ํ•™์ ~1ํ•™์  ๋‹จ์œ„์˜ ๊ต์œก๋ชจ๋“ˆ์„ ์กฐํ•ฉํ•œ ๊ต๊ณผ๋ชฉ์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ ๋ชจ๋“ˆํ˜• ๊ต์œก๊ณผ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ

๊ต์œก๋ชฉํ‘œ

๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๋ถ„์•ผ 4๊ฐœ์˜ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ ๊ณผ์ •์€ ๋™๊ตญ๋Œถฤว๊™๊ต ๊ต์œก์ธ์žฌ์ƒ์ธ ‘๋„๋•์ ์ง€๋„์ž, ์ฐฝ์กฐ์ ์ง€์‹์ธ, ์ง„์ทจ์ ๋„์ „์ž’๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ 4์ฐจ ์‚ฐ์—…ํ˜๋ช…์‹œ๋Œ€๋ฅผ ์„ ๋„ํ•˜๋Š” ์ฐฝ์˜์  ์‚ฌ๊ณ ๋ ฅ๊ณผ ๊ณตํ•™์  ์‹ค๋ฌด๋Šฅ๋ ฅ์„ ๊ฐ–์ถ˜ ์‚ฐ์—…ํ˜„์žฅ ์‹ค๋ฌดํ˜• ์œตํ•ฉ์ธ์žฌ๋ฅผ ์–‘์„ฑ์„ ๋ชฉํ‘œ๋กœ ํ•œ๋‹ค.

๊ต์œก๊ณผ์ • ์†Œ๊ฐœ

๊ต๊ณผ๋ชฉ๋ช… ๊ณผ๋ชฉ ํ•™์  ๋ชจ๋“ˆ ๋ฒˆํ˜ธ ๋ชจ๋“ˆ๋ช… ๋ชจ๋“ˆ ํ•™์  ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ ๊ณผ์ •
ฑท๋ฐ์ดํ„ฐ
์‚ฌ์ดนฎธ์Šค
ฑท๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜
๋ถัซปฎ
ฑท๋นัซฆˆ๋‹ˆ์Šค
์• ๋„ ๋ฆฌํ‹ฑ์Šค
ฑท์ถ”์ฒœ
์‹ตำŠคํ…œ
N-๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ๊ฐœ์š” 1 1-0 ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ์†Œ๊ฐœ 0        
2-1 ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ๊ธฐ์ดˆ์ด๋ก 
(+๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ๊ธฐ์ดˆ์‚ฌ๋ก€ ๋ณด๊ณ ์„œ ์ž‘์„ฑ)
1        
ฑท-๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต ๊ธฐ๋ณธ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1 2-2 ๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1        
N-๋ฐ์ดํ„ฐ์‹œ๊ฐํ™” ๊ฐœ์š” 1 3-0 ์Šคํ† ๋ฆฌํ…”๋ง๊ณผ ํšจ๊ณผ์ ์ธ ์‹œ๊ฐํ™”์˜ ๊ฐ€์น˜ 0        
3-1 ํŒŒ์ด์ฌ ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ  ๊ธฐ๋ณธ 1        
ฑท-๋™์ ์‹œ๊ฐํ™”๊ธฐ์ˆ  1 3-2 ๋„คํŠธ์›Œํฌ, ์ง€๋„ ๋ฐ ๋™์  ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ  1        
N-ํƒ์ƒ‰์ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ 1 4-1 ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ 1        
ฑท-๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต 2 5-1 ์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1        
5-2 ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 0.5        
5-3-1 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ดˆ 0.5        
N-๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1 5-3-2 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1        
N-์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๊ธฐ๋ณธ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1 6-0 ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์†Œ๊ฐœ 0        
6-1 ์ถ”์ฒœ ์‹ตำŠคํ…œ ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1        
N-์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๊ณ ๊ธ‰์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1 6-2 ์ถ”์ฒœ ์‹ตำŠคํ…œ ๊ณ ๊ธ‰ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1        
N-์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ๊ธฐ๋ณธ์ด๋ก  1 7-0 ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ์†Œ๊ฐœ 0        
7-1 ์‹œ๊ณ„์—ด ๊ธฐ๋ณธ์ด๋ก  1        
N-์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1 7-2 ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1        
N-๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ 1 7-3 ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ 1        
N-๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค 1 8-1 ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค 1        
N-๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1 9-1 ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1        
N-๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1 9-2 ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1        
N-๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1 9-3 ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1        
N-์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1 9-4 ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1        
ํ•™ ์  18 8.0 10.0 10.0 10.0

โ€ป ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ์˜ ์ตœ์†Œ ๋‹จ์œ„๋Š” ๋ชจ๋“ˆ์ด๋ฉฐ, 1๊ฐœ ์ด์ƒ์˜ ๋ชจ๋“ˆ์ด ํ•˜๋‚˜์˜ ๊ต๊ณผ๋ชฉ์„ ๊ตฌ์„ฑํ•จ. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ฑท-๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผว๊™๊ฐœ์š”๋Š” [1-0 ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์†Œ๊ฐœ]์™€ [2-1 ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ๊ธฐ์ดˆ์ด๋ก ], ๋‘ ๊ฐœ์˜ ๋ชจ๋“ˆ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์–ด ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ฑท-๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต๊ธฐ๋ณธ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ [2-2 ๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต๊ธฐ๋ณธ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜] ํ•˜๋‚˜์˜ ๋ชจ๋“ˆ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์–ด ์žˆ์Œ

โ€ป 2022.1ํ•™๊ธฐ ๊ฐœ์„ค: ฑท๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค, ฑท์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ

โ€ป 2022.2ํ•™๊ธฐ ๊ฐœ์„ค: ฑท๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ, ฑท๋นัซฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค

โ€ป ํ•™๋ฌธ ๋ถ„์•ผ์˜ ๋Šฅ๋ ฅ์„ ์‹ฌํ™”ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ต์œก๊ณผ์ •์ด๋ฏ€๋กœ ๊ต์œก๊ณผ์ •๋ณ„๋กœ ์„ ์ด์ˆ˜ํ•ด์•ผํ•˜๋Š” ๊ณผ๋ชฉ์„ ์ผ๋ถ€ ์ง€์ • ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ

๋ฌธ์˜ : ณงฐย๊ต์œก์›(02-2290-1456)

๊ณผ๋ชฉ๋ณ„ ๋ชจ๋“ˆ ํ•ด์„ค

ฑท-๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผว๊™๊ฐœ์š”
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 1-0 ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ์†Œ๊ฐœ Brief Introduction to Data Science
๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์ด๋ž€ ๊ณผํ•™์  ๋ฐฉ๋ฒ•๊ณผ ์ ˆ์ฐจ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์ •ํ˜• ๋˜๋Š” ๋น„์ •ํ˜• ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์ง€์‹๊ณผ ํ†ต์ฐฐ์„ ์–ป๊ณ , ๋ฐ์ดํ„ฐ์—์„œ ์–ป์€ ์ง€์‹๊ณผ ์‹คํ–‰ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ํ†ต์ฐฐ๋ ฅ์œผ๋กœ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์˜์—ญ์— ์ ์šฉํ•˜๋Š” ํ•™์ œ์  ํ•™๋ฌธ์ด๋‹ค. ๊ฐ•์˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ณผํ•™์„ ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜๋Š” ํ•™์ƒ์—๊ฒŒ ๊ณผ๋ชฉ์˜ ๋‚ด์šฉ์„ ๊ฐ„๋‹จํžˆ ์†Œ๊ฐœํ•˜๊ณ , ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์˜ ํ•„์š”์„ฑ์— ๋Œ€ํ•ด ์ƒ๊ฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ํ•˜๋Š”๋ฐ ๊ทธ ๋ชฉ์ ์ด ์žˆ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์ž๋กœ์„œ ์ง€๋…€์•ผ ํ•  ์Šคํ‚ฌ๋“ค๊ณผ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์ž๋กœ์„œ ์ง์—…์  ์ „๋ง์„ ์†Œ๊ฐœํ•ด ์คŒ์œผ๋กœ์จ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์„ ์„ ํƒํ•˜๋ ค๋Š” ํ•™์ƒ๋“ค์—๊ฒŒ ๋ณด๋‹ค ํ˜„์‹ค์ ์ธ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ „๋‹ฌํ•˜๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค.
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 2-1 ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผว๊™๊ธฐ์ดˆ์ด๋ก  Beginning Data Science
๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์„ ์ฒ˜์Œ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ํ•™์ƒ๋“ค์„ ์œ„ํ•œ ์ž…๋ฌธ ๊ณผ์ •์ด๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์— ๋Œ€ํ•œ ์†Œ๊ฐœ์™€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์— ํ•„์š”ํ•œ ๊ธฐ์ดˆ ํ†ต๊ณ„ ์ง€์‹์˜ ์ •๋ฆฌ, ํ†ต๊ณ„์  ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ํฌํ•œํ•˜๋Š” ๋ชจ๋ธ๋ง, ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ ๋ฐ ๊ทธ๋ž˜ํ”ฝ ๊ธฐ๋ฒ•, ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„์™€ ์ธ๊ณผ์„ฑ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์•Œ์•„๋ณธ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ๋ฌธ์ œ ์‚ฌ๋ก€๋ฅผ ํ’€์–ด๋‚˜๊ฐ์œผ๋กœ์จ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™์— ๋Œ€ํ•œ ๋™๊ธฐ์„ ๋ถ€์—ฌํ•˜๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค.
 
ฑท-๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต ๊ธฐ๋ณธ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 2-2 ๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ Basic Algorithms of Machine Learning
์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ฒ˜์Œ ์‹œ์ž‘ํ•˜๋Š” ํ•™์ƒ๋“ค์„ ์œ„ํ•œ ๊ฒƒ์œผ๋กœ์„œ, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ˆ˜ ๋งŽ์€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๋“ค ์ค‘์—์„œ ๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ๋ณธ์ด ๋˜๋Š” ์„ ํ˜•ํšŒ๊ท€, ๋‹คํ•ญ์‹ํšŒ๊ท€, k-๊ทผ์ ‘์ด์›ƒ๋ฒ•, k-ํ‰๊ท ๋ฒ•, ๋‚˜์ด๋ธŒ๋ฒ ์ด์ฆˆ ๋ถ„๋ฅ˜๊ธฐ, ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€ ๋ฐ ์†Œํ”„ํŠธ ๋งฅ์Šค ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๊ฐ•์˜ํ•œ๋‹ค. ํ•™์ƒ๋“ค์€ ์ตœ์†Œ์ œ๊ณฑ๋ฒ•, ๊ณผ์ ํ•ฉ๊ณผ ๋ฏธ์ ํ•ฉ, ํ˜ผ๋™ํ–‰๋ ฌ๊ณผ ํ‰๊ฐ€์ธก๋„, ๊ฑฐ๋ฆฌ์ธก๋„์™€ ์ฐจ์›์˜ ์ €์ฃผ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ฐœ๋…์ธ ๊ณผ์ ํ•ฉ, ๋ชจ๋ธ์˜ ํ‰๊ฐ€ ๋ฐฉ๋ฒ•, ๊ฒฝ์‚ฌํ•˜๊ฐ•๋ฒ•, ํ‰ํ™œํ™” ๋“ฑ์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋œ๋‹ค.
 
ฑท-๋ฐ์ดํ„ฐ์‹œ๊ฐภด™”๊ฐตำš”
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 3-0 ์Šคํ† ๋ฆฌํ…”๋ง๊ณผ ํšจ๊ณผ์ ์ธ ์‹œ๊ฐํ™”์˜ ๊ฐ€์น˜ Efficacy of Data Visualization
๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™”๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๊ณผ์ •์˜ ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ์—์„œ ์ค‘์š”ํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์ด๋‹ค. ์ ์ ˆํ•œ ์‹œ๊ฐํ™”๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊นŠ๊ฒŒ, ์ง๊ด€์ ์œผ๋กœ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๋ณธ ๊ฐ•์ขŒ์—์„œ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™”์˜ ํšจ์šฉ์„ฑ, ์ข‹์€ ์‹œ๊ฐํ™” ์˜ˆ ๋ฐ ํŒŒ์ด์ฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์‹œ๊ฐํ™”๋„๊ตฌ๋ฅผ ์†Œ๊ฐœํ•จ์œผ๋กœ์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ ์— ๋Œ€ํ•œ ํฅ๋ฏธ๋ฅผ ๋‹์šฐ๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค.
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 3-1 ํŒŒ์ด์ฌ ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ  ๊ธฐ๋ณธ Introduction to Python Data Visualization
๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™”๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๊ณผ์ •์˜ ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ์—์„œ ์ค‘์š”ํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์ด๋‹ค. ์ ์ ˆํ•œ ์‹œ๊ฐํ™”๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊นŠ๊ฒŒ, ์ง๊ด€์ ์œผ๋กœ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๋ณธ ๊ฐ•์ขŒ์—์„œ๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ ์‹œ๊ฐํ™” API์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์ „๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃธ์œผ๋กœ์„œ ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ ์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค์— ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ์ ์ ˆํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•œ๋‹ค. ์‹ค์ œ ์˜ˆ์ œ๋“ค์ด ์ฝ”๋“œ์™€ ํ•จ๊ป˜ ์†Œ๊ฐœ๋  ๊ฒƒ์ด๋‹ค.
 
ฑท-๋™์ ์‹œ๊ฐํ™”๊ธฐ์ˆ 
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 3-2 [๋„คํฌ์›Œํฌ, ์ง€๋„ ๋ฐ ๋™์  ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ  Network, supervision, and dynamic visualization
๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™”๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๊ณผ์ •์˜ ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ์—์„œ ์ค‘์š”ํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์ด๋‹ค. ์ ์ ˆํ•œ ์‹œ๊ฐํ™”๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊นŠ๊ฒŒ, ์ง๊ด€์ ์œผ๋กœ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๋ณธ ๊ฐ•์ขŒ์—์„œ๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ ์‹œ๊ฐํ™” API์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์ „๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃธ์œผ๋กœ์„œ ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ ์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค์— ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ์ ์ ˆํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•œ๋‹ค. ์‹ค์ œ ์˜ˆ์ œ๋“ค์ด ์ฝ”๋“œ์™€ ํ•จ๊ป˜ ์†Œ๊ฐœ๋  ๊ฒƒ์ด๋‹ค.
 
N-ํƒ์ƒ‰์ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถัซปฎ
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 4-1 ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ Exploratotory Data Analysis
ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ(EDA)์ด๋ž€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ถัซปฎํ•˜์—ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๊ด€ํ•œ ์ฃผ์š” ํŠน์„ฑ์„ ์š”์•ฝ์ ์œผ๋กœ ์•Œ์•„๋‚ด๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์ ‘๊ทผ๋ฒ•์ด๋‹ค. EDA๋Š” ํ†ต๊ณ„์  ๊ทธ๋ž˜ํ”ฝ ๊ธฐ๋ฒ•๊ณผ ๊ณ„๋Ÿ‰์  ๋ถัซปฎ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ๋ชจ๋‘ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉฐ, ๊ธฐ๋ฒ•๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ๋ถัซปฎ์ž์˜ ์ž๋ฐœ์„ฑ ๋˜๋Š” ์œ ์—ฐ์„ฑ ๊ฐ™์€ ๋งˆ์Œ๊ฐ€์ง์„ ๊ฐ•์กฐํ•œ๋‹ค. ์ด ๊ฐ•์˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด, ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•œ 4๊ฐ€์ง€ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐ€์ •์„ ๊ฒ€์ฆํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ†ต๊ณ„์  ๊ทธ๋ž˜ํ”ฝ ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค๊ณผ ๊ณ„๋Ÿ‰์  ๊ธฐ๋ฒ•, ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐ€์ •์ด ๊นจ์งˆ ๋•Œ ๋ฐœ์ƒ๋˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๋“ค๊ณผ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ•์—๋Œ€ํ•˜์—ฌ ๋ฐฐ์šด๋‹ค. ์‹ค์ œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์„ธํŠธ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ ์‚ฌ๋ก€ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์ดํ•ด๋ฅผ ๊นŠ์ดํ•˜๊ณ  ์‘์šฉ ๋Šฅ๋ ฅ์„ ํ‚ค์šด๋‹ค.
 
ฑท-๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 5-1 ์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ supervised learning algorithms
๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ํ•œ ๋ถ„์•ผ๋กœ ์ฐธ์ธ ์˜ˆ์ธก๊ฐ’์ด ํ•™์Šต ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ์ฃผ์–ด์ง€๋Š” ์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ๋‹ค๋ฃฌ๋‹ค. ์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์—์„œ๋Š” ๊ธฐ๋ณธ์ ์œผ๋กœ ์„ ํ˜• ๋ชจ๋ธ์„ ์ด์šฉํ•œ ํšŒ๊ท€์™€ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๊ณ , ๋ณผ๋ก ์ตœ์ ํ™”์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ support vector machine๊ณผ ๋”๋ถˆ์–ด decision tree, random forest ๋“ฑ์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค. ๋˜ํ•œ ์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ๊ทผ๊ฐ„์ด ๋˜๋Š” ํ™•๋ฅ  ์ด๋ก ๊ณผ ํ†ต๊ณ„์  ์ถ”๋ก ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋„ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 5-2 ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ Unsupervised learning algorithms
๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋ช…์‹œ์ , ์•”๋ฌต์ ์œผ๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๋Š” ํŒจํ„ด์„ ๊ฐ์ง€ํ•˜์—ฌ ์˜๋ฏธ ์žˆ๋Š” ์ •๋ณด๋ฅผ ์ถ”์ถœ, ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •์„ ์ง€์›ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์„ ์ž๋™์œผ๋กœ ํ•™์Šตํ•œ๋‹ค. ํ•™์Šต์˜ ํ˜•ํƒœ์™€ ์ •๋ณด๋Ÿ‰์— ๋”ฐ๋ผ ์ง€๋„ํ•™์Šต, ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต, ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต์œผ๋กœ ๋ถ„๋ฅ˜๋œ๋‹ค. ๋ณธ ๊ฐ•์˜์—์„œ๋Š” ํ›ˆ๋ จ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋ ˆ์ด๋ธ”์ด ์—†์–ด์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ทธ ์ž์ฒด๋ฅผ ๋ถัซปฎํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ์ฃผ ๋ชฉ์ ์œผ๋กœ ํ•˜๋Š” ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต (unsupervised learning) ์˜ ๊ฐœ๋…์„ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ , ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ์›๋ฆฌ์™€ ์ ์šฉ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๊ณต๋ถ€ํ•œ๋‹ค. ํŠนํžˆ ๊ตฐ์ง‘ํ™” (clustering), ์ฐจ์›์ถ•์†Œ (dimensionality reduction), ์€๋‹‰๋งˆ์ฝ”ํ”„๋ชจ๋ธ (hidden markov models), ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋ชจํ˜• (graphical models) ๋“ฑ์˜ ์ฃผ์ œ๋“ค์„ ํ•™์Šตํ•œ๋‹ค.
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 5-3-1 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ดˆ Introduction to Deep Learning
๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์€ ๊ฐ€์žฅ ํ™œ๋ฐœํžˆ ์—ฐ๊ตฌ๋˜๋Š” AI ๋ถ„์•ผ์ด๋‹ค. ์ด ๊ฐ•์˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ•™์ƒ๋“ค์€ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ํ•ต์‹ฌ์  ์›๋ฆฌ ๋ฐ ๊ฐœ๋…์„ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ๊ฐ„๋‹จํ•œ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์‹ค์ œ ๊ตฌ์ถ•ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šฐ๊ฒŒ ๋˜๋ฉฐ, ํ–ฅํ›„ ๋ณธ๊ฒฉ์ ์ธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ํ•™์Šต์„ ์œ„ํ•œ ๊ธฐ์ดˆ๋ฅผ ๋‹ค์ง€๊ฒŒ ๋œ๋‹ค. ์ด ๊ฐ•์˜์—๋Š” ๋‹ค์ธต ํผ์…‰ํŠธ๋ก , ๊ณ„์‚ฐ๊ทธ๋ž˜ํ”„, ์—ญ์ „ํŒŒ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜, ์ปจ๋ณผ๋ฃจ์…˜ ์‹ ๊ฒฝ๋ง(CNN) ๋ฐ ์ผ€๋ผ์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๊ตฌ์ถ• ๋ฐฉ๋ฒ• ๋“ฑ์ด ํฌํ•จ๋œ๋‹ค.
 
N-๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 5-3-2 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ Deep Learning Algorithms
์ด ๊ฐ•์˜์—์„œ๋Š” ์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ๊ธฐ๋ณธ ์›๋ฆฌ๋ฅผ ์ดํ•ดํ•œ ํ•™์ƒ๋“ค์ด ๋ณธ๊ฒฉ์ ์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ตœ์‹  ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์„ ํ•™์Šตํ•˜๊ฒŒ ๋œ๋ฉฐ, CNN์˜ ๋Œ€ํ‘œ์  ์ตœ์‹  ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์„ ํ•™์Šตํ•˜๊ณ  ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ๊ตฌ์ถ•ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ดํ•ดํ•˜๋ฉฐ, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ฅผ ์„ฑ๊ณต์ ์œผ๋กœ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค. ๊ฐ•์˜์—๋Š” ์ปจ๋ณผ๋ฃจ์…˜ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ์ตœ์‹  ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค, ์ˆœํ™˜์‹ ๊ฒฝ๋ง(RNN, LSTM), ์ตœ์ ํ™”๊ธฐ, ๊ทœ์ œํ™”, ์ •๊ทœํ™”, ์ดˆ๊ธฐํ™” ์™ธ์—๋„ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ ผ์„ ์œ„ํ•œ ๊ฐ์ฒดํƒ์ง€ ๋ฐ ์˜์ƒ๋ถ„ํ• , Attention mechanism ๋ฐ Transformer, Transformer ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์ตœ์‹  ์–ธ์–ด๋ชจ๋ธ, ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์‹ ๊ฒฝ๋ง, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ƒ์„ฑ ๋ชจ๋ธ์ธ ์˜คํ† ์ธ์ฝ”๋” ๋ฐ ์ƒ์„ฑ์  ๋Œ€๋ฆฝ ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๋“ฑ์ด ํฌํ•จ๋œ๋‹ค.
 
N-์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๊ธฐ๋ณธ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 6-0 ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์†Œ๊ฐœ Beginner’s Introduction to Recommender Systems
์ธํ„ฐ๋„ท ์‹œ๋Œ€๋ฅผ ์‚ด๊ณ  ์žˆ๋Š” ์šฐ๋ฆฌ ์ฃผ๋ณ€์—์„œ ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์€ ๋„์ฒ˜์— ์กด์žฌํ•œ๋‹ค. ์˜ํ™” ์ถ”์ฒœ, ๋„์„œ ์ถ”์ฒœ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋‰ด์Šค ๊ฒถฤ์ƒ‰์€ ๋ฌผ๋ก  ์นœ๊ตฌ ์ถ”์ฒœ๊นŒ์ง€ ์›น์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•˜๋Š” ๋ชจ๋“  ์‚ฌ์—…์—์„œ ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์€ ํ•„์ˆ˜ ๋„๊ตฌ์ด๋‹ค. ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์€ ์‚ฌ์šฉ์ž์˜ ์„ ํƒ์„ ๋„์™€์ฃผ๊ณ , ๋งŒ์กฑ๋„๋ฅผ ๋†’์ด๋ฉฐ ๋‚˜์•„๊ฐ€ ๊ณ ๊ฐ์ถฉ์„ฑ๋„๋ฅผ ๋†’์—ฌ์ค€๋‹ค. ์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๊ณผ๋ชฉ์„ ์„ ํƒํ•˜๊ธฐ ์ „์— ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์— ๋Œ€ํ•ด ๊ฐ„๋‹จํ•œ ์•Œ์•„๋ณด๋Š” ๊ฐ•์˜์ด๋‹ค. ์ด ๊ฐ•์˜์—๋Š” ํ”ํžˆ ์ ‘ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์˜ ์‚ฌ๋ก€, ๋กฑํ…Œ์ผ ์ด๋ก , ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์˜ ํ•„์š”์„ฑ, ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์˜ ์ฃผ์š” ์œ ํ˜•์ด ํฌํ•จ๋œ๋‹ค.
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 6-1 ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ Introduction to Recommender Systems
์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์€ ํ†ต๊ณ„ํ•™ ๋ฐ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์„ ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ๋งค์šฐ ์‹ค์šฉ์  ๋ชฉ์ ์˜ ์‹ตำŠคํ…œ์ด๋‹ค. ํ•™์ƒ๋“ค์€ ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์˜ ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ธ ํ˜‘์—…ํ•„ํ„ฐ๋ง, ์ฝ˜ํ…ํŠธ ๊ธฐ๋ฐ˜, ์ง€์‹ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฐ ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•˜์—ฌ ํ•™์Šตํ•œ๋‹ค. ์ด ๊ฐ•์˜์—๋Š” ์œ ํ˜•๋ณ„ ์ฃผ์š” ๋ชจ๋ธ๋“ค ์™ธ์—๋„, ํ‰์  ํ–‰๋ ฌ์˜ ํฌ๋ฐ•์„ฑ ๋ฌธ์ œ์™€ ์ฐจ์› ์ถ•์†Œ ๋ฐฉ๋ฒ•, ํŽธํ–ฅ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ฒ˜๋ฆฌ, ํ˜‘์—…ํ•„ํ„ฐ๋ง์˜ ์ด์›ƒ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฐ ์‚ฌ์šฉ์ž ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ชจ๋ธ, ๊ตฐ์ง‘ํ™”๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ด์›ƒ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ˜‘์—…ํ•„ํ„ฐ๋ง, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ์‚ฌ์šฉํ•œ ํ˜‘์—…ํ•„ํ„ฐ๋ง, ์ž ์žฌ์š”์ธ ๋ชจ๋ธ, ์ œ์•ฝ ๋ฐ ๋น„์ œ์•ฝ ํ–‰๋ ฌ๋ถ„ํ•ด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜, ๊ต๋Œ€์ตœ์†Œ์ œ๊ณฑ๋ฒ• ๋“ฑ ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์˜ ์ฃผ์š” ๊ฐœ๋… ๋ฐ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด ํฌํ•จ๋œ๋‹ค.
 
N-์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๊ณ ๊ธ‰์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 6-2 ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๊ณ ๊ธ‰ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ Intermediate Course on Recommender Systems
์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์˜ ์ฃผ์š” ๊ฐœ๋…๋“ค๊ณผ ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๋“ค์— ๋Œ€ํ•œ ์ง€์‹์„ ๊ฐ–์ถ˜ ํ•™์ƒ๋“ค์„ ์œ„ํ•œ ๊ณ ๊ธ‰ ๊ณผ์ •์ด๋‹ค. ์ด์›ƒ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ˜‘์—…ํ•„ํ„ฐ๋ง ๋ฐ ๋ชจ๋ธ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ˜‘์—…ํ•„ํ„ฐ๋ง์˜ ํ™•์žฅ, ๊ฐ์ข… ์ ‘๊ทผ๋ฐฉ๋ฒ•์˜ ํ†ตํ•ฉ์  ๊ด€์ ์—์„œ์˜ ๊ณ ์ฐฐ, ์‹ฌ์ธต ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์‚ฌ์šฉํ•œ ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์— ๋“ฑ ๋Œ€ํ•˜์—ฌ ๊ฐ•์˜ํ•œ๋‹ค. ์ƒํ™ฉ์ธ์ง€ ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ, ์—ฌ๋Ÿฌ ์ ‘๊ทผ๋ฒ•์„ ๊ฒฐํ•ฉํ•œ ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ, ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ํ‰๊ฐ€ ๋ฐฉ๋ฒ• ๋“ฑ์ด ํฌํ•จ๋œ๋‹ค.
 
N-์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ๊ธฐ๋ณธ์ด๋ก 
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 7-0 ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ์†Œ๊ฐœ Introduction to Time-Series Analysis
๋ณธ ์ˆ˜์—…์—์„œ๋Š” ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ํŠน์„ฑ์— ๊ด€ํ•˜์—ฌ ํ•™์Šตํ•œ๋‹ค. ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์™œ ์ฃผ๋ชฉํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š”์ง€ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ , ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์‹ค์ œ ์ƒํ™œ์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ์˜ˆ์‹œ๋ฅผ ํ•™์Šตํ•œ๋‹ค.
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 7-1 ์‹œ๊ณ„์—ด ๊ธฐ๋ณธ์ด๋ก  Basic Time-series
๋ณธ ์ˆ˜์—…์—์„œ๋Š” ์‹œ๊ณ„์—ด์˜ ๊ฐœ์š”์™€ ์—ญ์‚ฌ๋ถ€ํ„ฐ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ •์ œํ•˜๊ณ  ํ•™์Šตํ•˜๊ณ  ์‹œ๊ฐํ™” ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค. ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜์„ ํ•˜๊ณ  ์ ์ ˆํ•œ ํ˜•ํƒœ๋กœ ์ €์žฅํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๊ด€ํ•˜์—ฌ ํ•™์Šต์„ ํ•œ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์ ์šฉ ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ†ต๊ณ„์  ๋ชจ๋ธ๋ง์— ๊ด€ํ•˜์—ฌ ํ•™์Šตํ•˜๊ณ  ์ด๋ฅผ ์‹ค์ œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์ ์šฉํ•œ ์˜ˆ์‹œ๋“ค์„ ํ•™์Šตํ•œ๋‹ค.
 
N-์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 7-2 ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ Time Series Analysis Algorithms
๋ณธ ์ˆ˜์—…์—์„œ๋Š” ์‹œ๊ณ„์—ด์˜ ๊ฐœ์š”์™€ ์—ญ์‚ฌ๋ถ€ํ„ฐ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ •์ œํ•˜๊ณ  ํ•™์Šตํ•˜๊ณ  ์‹œ๊ฐํ™” ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค. ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜์„ ํ•˜๊ณ  ์ ์ ˆํ•œ ํ˜•ํƒœ๋กœ ์ €์žฅํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๊ด€ํ•˜์—ฌ ํ•™์Šต์„ ํ•œ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์ ์šฉ ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ†ต๊ณ„์  ๋ชจ๋ธ๋ง์— ๊ด€ํ•˜์—ฌ ํ•™์Šตํ•˜๊ณ  ์ด๋ฅผ ์‹ค์ œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์ ์šฉํ•œ ์˜ˆ์‹œ๋“ค์„ ํ•™์Šตํ•œ๋‹ค.
 
N-๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 7-3 ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ime Series Analysis of Financial Transactions
์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์ˆ˜ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ณผ๋ชฉ์ด๋‹ค. ์‚ฌ์ด๋ฒ„๊ฐ•์˜๋กœ ์ œ๊ณต๋˜๋Š” ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ 9๊ฐœ ๊ฐ•์˜๋“ค๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ํ•œ ํ•™๊ธฐ์— ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜์—ฌ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ทจ๋“ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ถŒ์žฅํ•œ๋‹ค. ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ค์Šต ๋ฐ ์‚ฌ๋ก€๋ถัซปฎ์„ ํ†ตํ•ด ์‹ค์„ธ๊ณ„ ๋ฌธ์ œ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค.
 
N-๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 8-1 ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค Business Analytics
์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์ˆ˜ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ณผ๋ชฉ์ด๋‹ค. ์‚ฌ์ด๋ฒ„๊ฐ•์˜๋กœ ์ œ๊ณต๋˜๋Š” ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ 9๊ฐœ ๊ฐ•์˜๋“ค๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ํ•œ ํ•™๊ธฐ์— ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜์—ฌ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ทจ๋“ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ถŒ์žฅํ•œ๋‹ค. ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ค์Šต ๋ฐ ์‚ฌ๋ก€๋ถัซปฎ์„ ํ†ตํ•ด ์‹ค์„ธ๊ณ„ ๋ฌธ์ œ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค.
 
N-๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 9-1 ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ Data Science Capstone project
์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์ˆ˜ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ณผ๋ชฉ์ด๋‹ค. ์‚ฌ์ด๋ฒ„๊ฐ•์˜๋กœ ์ œ๊ณต๋˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ 7๊ฐœ ๊ฐ•์˜๋“ค๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ํ•œ ํ•™๊ธฐ์— ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜์—ฌ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ทจ๋“ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ถŒ์žฅํ•œ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๋‚ด์šฉ์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ค์Šต ๋ฐ ์‚ฌ๋ก€๋ถัซปฎ์„ ํ†ตํ•ด ์‹ค์„ธ๊ณ„ ๋ฌธ์ œ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค.
 
N-๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 9-2 ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ Financial transaction analysis Capstone project
์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์ˆ˜ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ณผ๋ชฉ์ด๋‹ค. ์‚ฌ์ด๋ฒ„๊ฐ•์˜๋กœ ์ œ๊ณต๋˜๋Š” ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ 9๊ฐœ ๊ฐ•์˜๋“ค๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ํ•œ ํ•™๊ธฐ์— ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜์—ฌ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ทจ๋“ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ถŒ์žฅํ•œ๋‹ค. ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ค์Šต ๋ฐ ์‚ฌ๋ก€๋ถัซปฎ์„ ํ†ตํ•ด ์‹ค์„ธ๊ณ„ ๋ฌธ์ œ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค.
 
N-๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 8-1 ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค Business Analytics
์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์ˆ˜ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ณผ๋ชฉ์ด๋‹ค. ์‚ฌ์ด๋ฒ„๊ฐ•์˜๋กœ ์ œ๊ณต๋˜๋Š” ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ 9๊ฐœ ๊ฐ•์˜๋“ค๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ํ•œ ํ•™๊ธฐ์— ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜์—ฌ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ทจ๋“ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ถŒ์žฅํ•œ๋‹ค. ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ค์Šต ๋ฐ ์‚ฌ๋ก€๋ถัซปฎ์„ ํ†ตํ•ด ์‹ค์„ธ๊ณ„ ๋ฌธ์ œ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค.
 
N-์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ
๋ชจ๋“ˆ๋ฒˆํ˜ธ 9-4 ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ Recommender Systems Capstone project
์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์ˆ˜ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ณผ๋ชฉ์ด๋‹ค. ์‚ฌ์ด๋ฒ„๊ฐ•์˜๋กœ ์ œ๊ณต๋˜๋Š” ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ 9๊ฐœ ๊ฐ•์˜๋“ค๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ํ•œ ํ•™๊ธฐ์— ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜์—ฌ ๋‚˜๋…ธ๋””๊ทธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ทจ๋“ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ถŒ์žฅํ•œ๋‹ค. ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ค์Šต ๋ฐ ์‚ฌ๋ก€๋ถัซปฎ์„ ํ†ตํ•ด ์‹ค์„ธ๊ณ„ ๋ฌธ์ œ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šด๋‹ค.

์šด์˜๊ต์ˆ˜์ง„

์„ฑ๋ช… ์†Œ์† ์ง์œ„ ์ „๊ณต๋ถัซ•ผ ๋‹ด๋‹น ๋ชจ๋“ˆ๋ช…
๊นถฤ๊ด‘์ผ ณงฐย๊ต์œก์› ๊ต์ˆ˜ ์ธ๊ณต์งถฤต็ฅ, ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ์†Œ๊ฐœ
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ๊ธฐ์ดˆ์ด๋ก 
  • ๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ
  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์†Œ๊ฐœ
  • ์ถ”์ฒœ ์‹ตำŠคํ…œ ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • ์ถ”์ฒœ ์‹ตำŠคํ…œ ๊ณ ๊ธ‰ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ
  • ์ถ”์ฒœ์‹ตำŠคํ…œ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ
์ดํ˜„๋ด‰ ณงฐย๊ต์œก์› ๋Œถฤ์šฐ๊ต์ˆ˜ ์ธ๊ณต์งถฤต็ฅ, ๋‘๋‡Œ์ด๋ก 
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ์†Œ๊ฐœ
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ณผํ•™ ๊ธฐ์ดˆ์ด๋ก 
  • ์Šคํ† ๋ฆฌํ…”๋ง๊ณผ ํšจ๊ณผ์ ์ธ ์‹œ๊ฐํ™”์˜ ๊ฐ€์น˜
  • ํŒŒ์ด์ฌ ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ  ๊ธฐ๋ณธ
๋ฐ•์„ฑ์‹ ์ธ๊ณต์งถฤต็ฅํ•™๊ณผ ๊ต์ˆ˜ ๋กœ๋ณดํ‹ฑ์Šค
  • ์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
์žฅํ˜œ๋ น ์ธ๊ณต์งถฤต็ฅํ•™๊ณผ ๊ต์ˆ˜ ๊ธฐ๊ณ„ว๊™์Šต
  • ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
๊นถฤ์งถฤํฌ ์ธ๊ณต์งถฤต็ฅํ•™๊ณผ ๊ต์ˆ˜ ์ธ๊ณต์งถฤต็ฅ
  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ดˆ
  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
์ด์šฐ์ง„ ์ธ๊ณต์งถฤต็ฅํ•™๊ณผ ๊ต์ˆ˜ ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ, ์ธ๊ณต์งถฤต็ฅ
  • ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ์†Œ๊ฐœ
  • ์‹œ๊ณ„์—ด ๊ธฐ๋ณธ์ด๋ก 
  • ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜๋ถัซปฎ ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ
  • ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ
๋ฏธ์ •      
  • ๋„คํŠธ์›Œํฌ, ์ง€๋„ ๋ฐ ๋™์  ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ์ˆ 
  • ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • ๊ธˆ์œต๊ฑฐ๋ž˜ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถัซปฎ
  • ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค

์ฑ…์ž„๊ต์ˆ˜ ํ•œ๋งˆ๋””

ํ•™์ƒ์˜ ์ˆ˜์ค€์— ๋”ฐ๋ผ 1~2ํ•™๊ธฐ ๋‚ด์— ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๊ด€๋ จ Nano Degree๋ฅผ ์ทจ๋“ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ณผ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ณธ์ธ ์ „๊ณต ์‹œ๊ฐ„ํ‘œ์™€ ๊ฒน์ณ ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ดนฎธ์Šค ๊ด€๋ จ ์ „๋ฌธ์—ญ๋Ÿ‰์„ ํ‚ค์šธ ์ˆ˜ ์—†์—ˆ๋‹ค๋ฉด ์บก์Šคํ†คํ”„๋กœ์ ํŠธ 1ํ•™์ ์„ ์ œ์™ธํ•˜๊ณ  ๋ชจ๋‘ ์‚ฌ์ด๋ฒ„๊ฐ•์˜๋กœ ์šด์˜๋˜๋Š” Nano Degree์— ๋„์ „ํ•˜์„ธ์š”.

์ง„๋กœ

  • ์ง„๋กœ ๋ถ„์•ผ : ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ˆ˜์ง‘ · ์ฒ˜๋ฆฌ · ๋ถัซปฎ · ํ™œ์šฉ · ์ €์žฅ ๋ฐ ๊ด€๋ฆฌ ๊ด€๋ จ ๋ถ„์•ผ์˜ ์ •๋ถ€ ๋ฐ ๊ณต๊ณต๊ธฐ๊ด€, ๊ตญ · ๋‚ด์™ธ ๋ฏผ๊ฐ„๊ธฐ์—… ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ถ„์•ผ์˜ ์—…๋ฌด ์ข…์‚ฌ
  • ์ปค๋ฆฌ์–ด ์˜ˆ์‹œ : ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถัซปฎ๊ฐ€, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™” ์ „๋ฌธ๊ฐ€, ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ๋ ˆ์ดํ„ฐ, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์Šค ๊ด€๋ฆฌ์ž, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์•„ํ‚คํ…ํŠธ, ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ชจ๋ธ๋Ÿฌ, ์†Œ๋น„์ž ๋ถัซปฎ ์ „๋ฌธ๊ฐ€, ์›น ๋งˆ์ผ€ํŒ… ์ „๋ฌธ๊ฐ€ ๋“ฑ
  • ๊ด€๋ จ์ž๊ฒฉ์ฆ : ์ •๋ณด์ฒ˜๋ฆฌ๊ธฐ์‚ฌ, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถัซปฎ์ „๋ฌธ๊ฐ€(ADP), ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถัซปฎ์ค€์ „๋ฌธ๊ฐ€(ADsP), ๋ฐ์ดํ„ฐ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜์ „๋ฌธ๊ฐ€(DAP), ๋ฐ์ดํ„ฐ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜์ค€์ „๋ฌธ๊ฐ€(DAsP), SQL์ „๋ฌธ๊ฐ€(SQLP), SQL๊ฐœ๋ฐœ์ž(SQLD)

 

  • ๋ฌธ์˜

    ์ •๋ณด๋ฌธํ™”๊ด€ P๋™ 407-124ํ˜ธ ณงฐย๊ต์œก์›

  • ์ „ํ™”

    02-2290-1410

๋™๊ตญ๋Œถฤว๊™๊ต ์ฑ—๋ด‡ ์„œ๋น„์Šค