Data Analysis
데이터분석 AI 프로젝트
데이터분석 AI 프로젝트
실무 데이터로 배우는 분석과 예측 모델링
본 과정은 AI 기술을 활용한 데이터 분석과 예측 모델링 실습 중심 교육으로, 공공/기업 데이터를 분석하고 실제 문제를 해결하는 AI 프로젝트 수행 능력을 키우는 데 초점을 둡니다.
Python 기반으로 데이터 전처리 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 머신러닝 모델 설계 → 결과 시각화 및 리포트 작성까지 전 과정을 다루며, 특히 회귀/분류/클러스터링 등 다양한 알고리즘을 실무 프로젝트에 적용해봄으로써 취업/이직/포트폴리오 제작에 최적화된 커리큘럼입니다.
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- 교육기간
- 3개월
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- 강의시간(지점별 상이)
- 3시간
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- 난이도
- 입문~고급
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- 인원
- 20내외
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- 전화상담(주말 · 공휴일 상담 및 접수가능)
- 02-932-9837
이런 분들께 추천해요!
데이터분석과 AI 모델링을 실무에 적용하고자 하는 입문자 또는 실무자
Python으로 분석 프로젝트를 수행하고 싶은 취업 준비생
마케팅, 경영, 의료, 공공 분야 데이터 분석 경험이 필요한 직무 지원자
데이터 기반 의사결정 능력을 갖추고 싶은 기획자 및 관리자
데이터분석 AI 프로젝트과정의 핵심 포인트
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POINT.01
실제 데이터를 활용한 문제 해결형 학습
공공데이터, 마케팅데이터, 금융·소비·교통·의료 등 실사례 기반 -
POINT.02
Python 분석 전 과정 실습 (전처리 → 모델링 → 평가)
Pandas, Scikit-learn, Seaborn, XGBoost, Statsmodels 등 활용 -
POINT.03
머신러닝 모델 실습: 회귀, 분류, 군집화, 이상치 탐지 등
Linear Regression, KNN, RandomForest, KMeans, LightGBM 등 -
POINT.04
시각화 및 리포트 제작 능력 강화
Matplotlib, Seaborn, Plotly, Streamlit 기반 시각화 및 웹 리포트 가능
데이터분석 AI 프로젝트 커리큘럼 안내
실제 데이터를 기반으로 통계 분석, 머신러닝, 예측 모델링까지 수행하며 포트폴리오를 완성할 수 있는 실무형 AI 교육 과정입니다.
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Chapter.01
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개발환경 구축 & AI 개념
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- 주피터 노트북 환경 구축
- Python 자료구조 알고리즘 총 복습
- AI, 머신러닝, 딥러닝 개념
- 모델 종류
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Chapter.02
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머신러닝 전 수학개념
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- 선형대수학이 머신러닝에 필요한 이유
- Numpy와 행렬
- 미분이 머신러닝에 필요한 이유
- 함수, 그래프, 변화율, 미분
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Chapter.03
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데이터 전처리
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- 데이터 전처리 개념, 필요성, 목적
- 결측치, 이상치 처리
- One-hot Encoding
- Feature Scaling
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Chapter.04
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머신러닝 - 지도 학습
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- 회귀분석
- k-최근접 이웃
- 의사결정 나무
- 랜덤포레스트
- SVM (서포트 벡터 머신)
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Chapter.05
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머신러닝 - 비지도 학습
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- 군집화 (클러스터링)
- 차원축소
- DBSCAN
- PCA (주성분 분석)
- t-SNE
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Chapter.06
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머신러닝 - 강화 학습
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- 강화 학습의 개념과 원리
- Q - 러닝
- DQN (딥 강화 학습)
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Chapter.07
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교차검증 및 모델 평가
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- 교차검증 개념, 필요성
- K-fold 교차 검증
- Stratified Cross Validation
- 모델 평가 지표
- 모델 선택 겨념과 필요성
- 앙상블 방법
- 하이퍼 파라미터 개념
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Chapter.08
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딥러닝 I
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- 딥러닝 모델 구성의 개념
- 손실 함수와 최적화 알고리즘
- CNN 개념
- CNN 학습 실습 - 이미지 분류
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Chapter.09
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딥러닝 II
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- GAN 개념
- GAN 학습 실습 - 이미지 생성
- RNN 개념
- RNN 학습 실습 - 자연어 처리
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Chapter.10
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딥러닝 III
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- CNN, RNN, GAN 총 정리
- 머신러닝, 딥러닝 총 복습
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Chapter.11
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자유 주제 프로젝트 구축 및 배포
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- 프로젝트 기획 제작
- 프로젝트 구축
- 프로젝트 테스트 및 지도
- 프로젝트 발표
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취업의 핵심
실무 기반 프로젝트로 완성하는 포트폴리오
실제 수료생들의 프로젝트 결과물을 보고, 기업이 원하는 포트폴리오 기준을 확인해 보세요
성공적인 취업 준비!
코리아IT아카데미에서 시작하세요!
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IT교육의 완성은 취업입니다!
코리아IT아카데미는 현장 중심 커리큘럼과 취업 밀착 프로그램으로 수강생의 성장을 끝까지 지원합니다.
step.01
- 진로설계
- 수강생 맞춤형 직무 매칭 & 커리어 상담
-학습과정 기반 진출 분야 안내
-목표 직무에 맞춘 진로 로드맵 제시
step.02
- 취업역량 강화
- 서류·포트폴리오부터 실무 역량까지 완성
-이력서/자기소개서 1:1 피드백
-GitHub·Notion 포트폴리오 제작 지원
-IT기업 실무자 특강 & 실전 코딩 클리닉
step.03
- 기업 연계
- IT전문 협약기업과의 직접 연결
-현업자 초청 기업설명회
-취업 연계 미니 채용박람회
-구인기업 대상 인재 추천 운영
step.04
- 모의면접 & 기술면접 훈련
- 실전 면접 시뮬레이션으로 합격률 상승
-인성·기술 면접 실습
-직무별 예상질문 제공
-피드백 기반 면접 전략 수립
step.05
- 수료 후 지속관리
- 졸업 후에도 이어지는 취업 지원
-수료생 전용 채용정보 채널 운영
-이직 컨설팅 및 고급과정 안내
-채용 기업의 피드백 반영한 취업 매칭
코리아IT아카데미 취업지원, 이것이 궁금하다!
이력서 첨삭부터 포트폴리오, 모의면접, 기업연계까지 취업 걱정을 덜어주는 실전형 Q&A 정리!
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- Q.수료하면 바로 취업이 되나요?
- A.코리아IT아카데미는 수료와 동시에 취업이 보장되지는 않지만 이력서 첨삭, 포트폴리오 제작, 모의면접, 기업매칭까지 전 과정의 취업지원 서비스를 제공하고 있어 높은 취업 성과를 보이고 있습니다.
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- Q.어떤 기업들과 연계되어 있나요?
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A.웹개발, 백엔드, 보안, 데이터 분석, 클라우드 등 다양한 분야의 IT전문 중소기업, 스타트업, 협약 기업 100여 곳 이상과 연계되어 있습니다.
실제 채용 의뢰가 들어온 기업과의 면접도 수료 후 바로 연결됩니다.
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- Q.포트폴리오는 꼭 만들어야 하나요?
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A.최근 개발자 채용에서 이력서보다 포트폴리오가 더 중요하게 평가되는 경우가 많습니다.
GitHub, Notion, 프로젝트 결과물 기반의 포트폴리오를 실습 과정 중 직접 제작하고 피드백을 받게 됩니다.
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- Q.비전공자도 취업이 가능한가요?
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A.네, 가능합니다.
코리아IT아카데미의 과정은 비전공자도 이해할 수 있도록 기초부터 실습 위주로 구성되어 있으며, 프로젝트 중심 학습과 취업컨설팅으로 실무 적응력을 키워 취업까지 연결합니다.
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- Q.모의면접은 실제 면접처럼 진행되나요?
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A.실제 기업 면접과 유사하게 기술면접 + 인성면접 형식으로 구성되며, 면접관 피드백까지 제공됩니다.
면접 불안 해소와 커뮤니케이션 능력 향상에 매우 효과적입니다.
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- Q.수료 후에도 취업지원을 받을 수 있나요?
- A.네. 수료 후에도 **전용 채용 커뮤니티(카카오채널/슬랙 등)**를 통해 채용 정보를 지속적으로 제공하며, 이직 및 재교육을 위한 고급과정 추천, 취업 컨설팅도 운영하고 있습니다.
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- Q.취업률은 어느 정도인가요?
- A.과정 및 시기에 따라 다르지만, 실무 프로젝트와 포트폴리오를 충실히 이수한 수강생의 경우 평균 85% 이상의 취업률을 보이고 있습니다.
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