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본 트랙은 Special Track입니다. 수리·통계 기초, 딥러닝, MLOps 등의 데이터 사이언스 강의를 진행합니다.
* 해당 Track은 특강 형태로 10기 수업 기간에 열릴 예정입니다.
What is Data Science?
데이터 분석의 결과를 토대로 예측, 모델링, 자동화 데이터 처리 등을 포함하는 융합 학문
Why Data Science?
오늘날 기업을 비롯한 모든 조직은 방대한 양의 데이터를 활용해 경쟁력을 높이며, 이를 가능하게 하는 것이 데이터 사이언스입니다.
고객 이탈률을 예측하거나 신제품의 시장 반응을 분석하는 등의 과정은 모두 데이터 기반 접근 방식을 통해 더욱 정확하고 정밀해집니다.
데이터 사이언스를 학습하면 분석 역량에서 나아가 통계·컴퓨터공학·비즈니스 역량 등이 융합된 사고방식을 습득해 문제해결 능력을 전반적으로 강화할 수 있습니다.
누가 강의를 진행하나요?
현 국내 대기업 AI 개발 & Data Scientist로 활동하시는 BDA의 학회장님이 진행합니다.
커리큘럼 소개
* 해당 커리큘럼의 내용은 추후 변경될 수 있습니다.
DS를 위한 수리적 기초와 통계
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선형대수, 미적분, 확률론 및 통계학
DS를 위한 딥러닝 기초
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신경망 기본 구조, 손실 함수, 역전파, 딥러닝 프레임워크(PyTorch/TensorFlow) 기초
시계열 자료의 이해와 활용
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시계열 분석 기법(ARIMA, SARIMA, Prophet 등), 계절성/추세성 분석, 예측 모델 구축
베이지안 학습의 원리와 이해
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베이지안 통계학 개념, 사전/사후 확률, Monte Carlo 기법 등
MLOps
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모델 개발부터 배포(Deployment), 모니터링, CI/CD 파이프라인 등