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BDAI Class

BDAI는 학회원이 성장할 수 있도록 개개인의 수준 차이를 고려한 다양한 Track을 운영하고, 단계별로 체계적인 학습을 제공합니다.

12기만의 3가지 핵심 변화

10인실무 현장 중심 전문가들로 대폭 확대! 실시간 수업만 가능? NO! → 일주일 간 복습 가능한 녹화 영상 제공 BDAI X 월간데이콘 → 수료를 위한 최종과제로 실력 인증까지!

13기 Time Table (지속적으로 업데이트 예정입니다.)

매주 화요일 진행

분반
매주 화요일
수업 기간
트랙
AI 기반 MVP 설계와 PM 의사결정 실습
20:00 ~ 21:00
16주차
PM
데이터분석 실전반 (추천 시스템 구현)
21:00 ~ 22:00
10주차
DA
데이터 분석 입문반 (통계)
22:00 ~ 23:00
16주차
DA
파이썬 텍스트 분석과 LLM/RAG 애플리케이션 개발
23:00 ~ 24:00
16주차
AI

매주 수요일 진행

분반
매주 수요일
수업 기간
트랙
데이터 분석 실전반 (금융 데이터 분석)
20:00 ~ 21:00
10주차
DA
(PROJECT-12기) 데이터 분석 프로젝트 with AI
20:00 ~ 22:00 (2시간)
6주차 (8/5~9/9)
Data
(NEW!) AI 에이전트 입문과 멀티모달 활용
21:00 ~ 22:00
10주차
AI
(NEW!) n8n을 활용한 데이터 워크플로우 구축
22:00 ~ 23:00
10주차
AI
데이터 분석 모델링반 (ML 모델 배포 중심)
22:00 ~ 23:00
16주차
DA
데이터 분석 모델링반 (ML1)
23:00 ~ 24:00
16주차
DA

매주 목요일 진행

분반
매주 목요일
수업 기간
트랙
마케터의 데이터 기반 의사결정 구조
20:00 ~ 21:00
10주차
마케팅

매주 금요일 진행

분반
매주 금요일
수업 기간
트랙
(NEW!) 파이썬으로 배우는 컴퓨터비전 입문
22:00~23:00
10주차
AI

매주 토요일 진행

분반
매주 토요일
수업 기간
트랙
데이터 분석 입문반 (ML)
21:00~22:00
16주차
DA
(NEW!) Claude 활용 디지털 마케팅 데이터 분석 (광고 데이터 · GA4)
22:00~23:00
10주차
마케팅
딥러닝의 이해 (2)
22:00~23:00
10주차
AI
(PROJECT-12기) Claude 활용 AI 에이전트·웹앱 구 축 프로젝트
22:00~24:00 (2시간)
6주차
AI

매주 일요일 진행

분반
매주 일요일
수업 기간
트랙
태블로 기초반
17:00 ~ 18:00
10주차
DA
태블로 대시보드반
18:00 ~ 19:00
10주차
DA
데이터 분석 실전반 (지표설계 및 고객분석)
20:00 ~ 21:00
16주차
DA
데이터 분석 실전반 (프로덕트 분석을 위한 Amplitude)
21:00~22:00
10주차
DA
(NEW!) Claude 활용 AI 프로덕트 PM 실무: AI 서비스 기획부터 에이전트 구축까지
22:00~23:00
10주차
PM
데이터 분석 실전반 (데이터 핸들링과 자동화)
22:00~23:00
16주차
DA
(PROJECT-12기) 신용평가 머신러닝 모델링 프로젝트
22:00~24:00 (2시간)
6주차
Data

BDAI의 다양한 Class를 확인하고 원하는 수업을 선택하세요!

BDAI의 수업은 10주 혹은 16주 동안 주기적으로 진행되는 Regular Class가 존재합니다.

Regular Track에 해당하는 수업은 분반당 약 1시간 동안 진행하며, DS(데이터 사이언스)트랙의 경우 약 2시간 동안 진행됩니다. * 줌 링크는 BDAI LMS 내 분반별 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

| Regular Class

| Project Class

BDAI의 수업은 6주 동안 주기적으로 진행되는 Project Class가 존재합니다.

Project Track에 해당하는 수업은 분반당 약 1~2시간 동안 진행하며, 7월 13일부터 6주 과정으로 구성된 단기간 완성 커리큘럼입니다. (데이터 분석 프로젝트반 with AI반: 8/5(수) ~)
소규모 베이스 분반으로, 현직자로부터 구체적인 피드백을 수시로 제공받아 포트폴리오에 바로 적용 가능한 활동 경험을 쌓을 수 있는 강의입니다.

| 강사진 소개

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