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산대특

(산대특)_데이터 기반 AI SaaS 개발자 with Python(파이썬 활용)_양성

AI SaaS 기반 데이터 분석 및 서비스 개발을 위한 Python, 머신러닝/딥러닝, 웹 프론트엔드, API 설계, 모델 서빙, 클라우드 배포 역량을 중점으로 하여 Pandas, TensorFlow, FastAPI, React, Docker, GitHub Actions 등 핵심 오픈소스 기술을 기반으로 AI 예측 모델을 기획, 구현, 배포/AWS 기반의 클라우드 서비스 환경에서 데이터 수집, 분석, 모델 운영 및 서비스 자동화(CI/CD)까지 연결되는 AI SaaS 프로젝트 수행 능력 함양

개강일 :

평일7월 21일

교육기간 : 총

120일

모집인원 : 총

21명

4차 산업혁명의 핵심 AI(인공지능), 빅데이터, RPA: 4차 산업혁명의 핵심 직무인 AI 기반의 소프트웨어를 개발 또는
활용하여 필요한 요구 사항을 분석 및 설계하는 방법을 학습
하고, 실무적인 업무에 적합한 소프트웨어 기능을 구현 및
테스트를 수행한 후 사용자에게 배포할 수 있는 능력을
양성합니다.

적용 범위가 확대되고 있는 RPA: 인공지능 기반 RPA는 자동화를 실현해 줄 주체인 기계(Robotic)가 반복적인 업무(Process)를 처리하고 완료되면 다시 시작해서 업무를 수행해 나가는 것(Automation)을 말하며 기존에 사람이 수행하던 규칙적이고, 반복적인 업무 프로세스를 소프트웨어 로봇 형태로 적용하여 자동화 시키는 기술을 의미합니다. 빅데이터(R)는 통계처리를 위한 공개소프트웨어 패키지로 현재 가장 주목받는 빅데이터 분석 도구이며 JAVA, 파이썬(Python) 등 다른 프로그램 언어와 쉽게 연동할 수 있습니다.

탁월한 호환성의 인공지능 AI, 빅데이터: AI 분야의 신기술 RPA(Robotic Process Automation) 기획 및 분석부터 RPA 자동화 개발, RPA 시스템 관리까지 전문교육을 통해 관련 업무능력을 학습할 수 있으며, 자바 및 파이썬 프로그래밍 언어를 습득하고 데이터베이스 관리 시스템과 R 프로그래밍, 하둡을 익히며 딥러닝, 머신 러닝 기반 데이터를 분석하여 결과를 시각화하고 빅데이터 프로젝트를 진행하는 능력을 양성합니다.

4차 산업혁명을 주도할 개발자 양성 프로그램: 실무 웹개발 프로젝트를 통한 웹 페이지 제작을 위해
프로그램 개발자로서의 역할을 배우고, 웹 언어와 프로그램
언어의 연동 방식을 습득, 활용하여 실무에 적응할 수 있는
기반 지식을 습득하는 과정입니다.

머신 러닝의 작동 원리: 많은 복잡한 수학/코딩으로, 결국 손전등, 자동차 또는 컴퓨터 화면이 작동하는 것과 같은 방식으로 기계적 기능을 수행합니다. '머신 러닝'이 가능하다는 것은 주어진 데이터를 사용하여 기능을 수행하고, 그리고 시간이 지남에 따라 그 기능이 점차적으로 향상되는 것을 의미합니다.

딥 러닝 알고리즘의 다양한 유형: 머신 러닝은 컴퓨터가 놀라운 작업을 해낼 수 있게 하지만, 인간의 지능을 복제하는 것은 여전히 역부족입니다. 반면에 심층 신경망은 인간의 뇌를 본떠 훨씬 더 정교한 수준의 인공 지능을 나타냅니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점: 기본적인 머신 러닝 모델은 새로운 데이터가 유입됨에 따라 특정 기능을 수행하는 데 점점 더 능숙해지지만, 여전히 인간의 개입이 필요합니다. AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 합니다. 딥 러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있어 인간의 도움이 필요하지 않습니다.

머신러닝·딥러닝을 통한 인공지능의 획기적 도약: 축적된 데이터를 토대로 상관관계와 특성을 찾아내고 여기에 나타난 패턴을 통해 결론을 내리는 기술 머신러닝과 축적된 데이터를 분석만 하지 않고 이 데이터를 통해 학습까지 하는 기계학습 능력을 활용해 최적의 결론을 내리는 딥러닝은 컴퓨터 과학, 컴퓨터 시각, 자연어 처리, 음성 인식 및 필기 인식, 정보 검색 및 검색 엔진, 생물 정보학, 컴퓨터 그래픽 및 게임, 로보틱스 등 많은 분야에서 응용되고 있습니다.

웹서비스 개발: 국내 개발 환경에서 가장 많이 사용되고 있는 기술인 자바를 기반으로 전자정부표준프레임워크 포함 광범위하게 사용되는 스프링 프레임워크 기반의 웹서비스 개발 기술입니다. 협력 기업의 수요를 반영하여 대규모 기업형 웹서비스 개발에 많이 사용되는 리거시 방식의 개발 방식을 중심으로 교육 내용을 편성하였으며 데이터 분석 서비스와의 연계에 필요한 OpenAPI 활용 및 비동기 요청 처리 방법과 데이터 시각화 지원 자바스크립트 라이브러리 활용에 대해 다루게 됩니다.

데이터 전처리 및 저장: 수집된 데이터에서 오류 있는 정보, 불필요한 정보를 제거하고 분석에 필요한 정보를 도출하고 전처리 된 데이터는 데이터의 특성에 따라 CSV 등 파일 형태로 저장하거나 데이터베이스에 저장합니다. 수치, 간단한 문자열 등의 데이터는 데이터베이스에 저장하고, 이미지 및 대량의 텍스트는. 파일 형태로 운영합니다. 특히 웹사이트에 직접 게시할 정보는 가급적 데이터베이스에 저장 운영합니다.

데이터 분석 및 예측 모델 개발: 예측 모델 개발에 필요한 데이터에 대해 다양한 분석을 수행하기 위하여 통계분석, 시각화 등을 통해 의미를 파악합니다. 중요한 의미가 확인되면 웹사이트 서비스 대상 항목으로 선정하고 이러한 과정은 그 자체로 중요한 산출물이 되므로 문서화하여 보존합니다. 데이터 분석을 통해 얻은 정보를 기반으로 예측 모델을 개발합니다. 예측 모델 개발 과정에서 모델의 성능을 충분히 검증할 수 있습니다.

데이터 수집: 주제와 관련된 다양한 데이터 수집이 목적으로, 직접 자료는 공공데이터 포털, 서울시 열린 데이터 광장 등 공공 정보와 또는 캐글데이터를 활용합니다. 교육, 경제지표 등 범죄와 관련 될 수 있는 간접 정보는 다양한 소스를 통해 수집하고 기술적으로 웹 크롤링 및 OpenAPI를 적용하는 과정으로 활용합니다.

데이터 분석 및 예측 모델 서비스: 데이터 분석 및 API 개발은 파이썬으로 수행하지만, 일반적으로 기업의 웹사이트는 자바 기반입니다. 이때 자바에서 파이썬으로 개발된 모델을 사용하는 것이 어려우므로 외부에 데이터를 저장하는 파이썬 기반의 API서비스가 필요합니다. 데이터 분석 및 예측 모델을 통해 발생하는 데이터를 제공하는 것이 파이썬 기반 API 서비스의 주요 기능입니다. 저장된 데이터를 직접 사용하는 경우 파이썬 서비스를 통하지 않고 자바 웹사이트에서 직접 데이터베이스 및 파일 데이터를 사용하는 것도 가능합니다.

데이터 분석 및 예측 서비스 웹사이트 개발: 구축된 데이터와 예측 모델을 활용한 서비스를 제공하는 웹사이트 개발이 목적입니다. 파이썬 기반 API, 데이터 분석 정보를 보여주는 화면 개발 및 데이터 표현은 다양한 시각화 그래프를 통해 수행합니다. 과거 데이터를 기반으로 자동화된 예측을 수행하여 알림 서비스 등을 제공합니다. 분석 과정이 불필요한 직접 데이터 사용의 경우 파이썬 API 서비스를 거치지 않고 데이터베이스 또는 파일 데이터를 활용합니다.

디지털 전환의 핵심, 클라우드: 인공지능, 머신러닝, 데이터 분석 등 다양한 신기술들이 떠오르고 있습니다.
다양한 기술의 활용을 위한 필수적인 환경이 바로 클라우드입니다.
디지털 전환을 촉진하는 핵심 기술로, 산업과 개인의 삶에 혁신을 가져다 주는
클라우드 컴퓨팅, 이젠 선택이 아닌 필수입니다.

클라우드 란?: 기존의 인프라환경이 없이도 인터넷을 통해
컴퓨팅 자원을 제공하는 기술입니다.
신규 서비스 도입을 위해 준비해야 할 초기 하드웨어 &
소프트웨어 구매 비용을 절감하기 위해
많은 비즈니스 & 개인에게 필수적인 요소로 자리 잡았습니다.

클라우드, 왜 배워야 할까요?: - 초기 투자 비용 절감으로 비용 절감
- 사용한 만큼만 지불하는 종량 과금제
- 필요한 만큼 사용하는 유연성
- 인터넷만 있으면 언제 어디서든 사용
- 빠른 서비스 배포와 업데이트
- 검증된 클라우드 센터의 보안 솔루션

대세는 하이브리드 클라우드: 대형 퍼블릭 클라우드 제공업체의 서비스는 유용하지만,
여러 사용자가 함께 사용하는 만큼 안정성과 보안성이 불안하고,
프라이빗 클라우드는 기능적으로 부족할 수 있습니다.
이 두가지 클라우드 형태의 장점만을 뽑아서 전세계적으로
클라우드 운영 형태의 대세로 자리 잡은 것이 하이브리드 클라우드 입니다.

전세계 하이브리드 클라우드 활용 현황

빠르게 변화하는 IT 환경에서 이제 선택이 아닌 필수, 클라우드 전문가로 만들어 드립니다.: 최신 클라우드 기술을 바탕으로 안정적이고,
효율적인 하이브리드 클라우드 환경을
구축하고 운영하는 데 필요한 모든 기술을 습득할 수 있습니다.

AWS를 활용한 하이브리드 클라우드 구축 &
운영엔지니어링(Ansible,Docker)과정을 배우면?

- 온프레미스 환경구성
- 하이브리드 클라우드 구축
- 최신 트렌드에 맞는
  기술 업데이트
- 전세계 클라우드 시장
  점유율 1위 AWS
  공인교육 파트너
- 운영체제, 네트워크, 데이터베이스 등
  IT 환경 구성을 위한 기초부터, 안정적
  이고 효율적인 하이브리드 클라우드 환
  경 구축 및 마이그레이션까지 클라우드
  엔지니어로 거듭나기 위한 A to Z를 모
  두 알려드립니다.
- 하이브리드 클라우드 구축을 위한 최신
  트렌드와 기술을 학습해서, 현업의 IT 트
  렌드 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 역
  량을 키웁니다. 클라우드 환경 구축에서
  배포 자동화까지 트렌드의 흐름을 읽고
  선도하는 엔지니어로 거듭나세요.
- 하이미디어 아카데미는 전세계 클라우
  드 시장 점유율 1위를 차지하고 있는 A
  WS의 공인교육 파트너입니다. 검증된
  교육기관에서 최고의 클라우드 엔지니
  어가 될 수 있는 발판을 만들어 드립니다.

AWS 공인교육 파트너의 특별한 혜택: AWS 공인교육 파트너, 하이미디어 아카데미에서는
수강생 여러분들께 특별한 경험을 제공해 드립니다.
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