#머신러닝   #딥러닝  #빅데이터 엔지니어   #영상처리   #데이터분석 

[2021 혁신성장 청년인재 양성사업]

프로젝트 기반 
데이터 과학자 양성과정 5기


기 간    2021년 04월 14일 ~ 2021년 10월 15일  

시 간    오전 9시 ~ 오후 6시, 월 ~ 금                       

비 용    무료 (혁신성장 청년인재 집중양성 사업)

 

   프로그래밍 기초부터 차근차근!                 

     엔지니어링과 머신러닝의 핵심만 꼽아서!

   현업 멘토의 코칭으로 실력이 쑥!               

   교육 + 실무 특강 + 취업지원을 한번에!    

현업 데이터 과학자와 함께
실무 프로젝트 완성

 

본 과정은 현업 데이터 과학자가 멘토로 참여하는 
프로젝트 기반 교육과정을 준비했습니다. 
수강생들은 현직 데이터 과학자의 멘토링을 통해 
현업에서 실제 프로젝트가 진행되는 방법에 대해 배우며,
이를 위해 필요한 핵심 기술들을 배울 수 있습니다.


# 멘토링 프로그램을  통해 영상처리 전문가로 성장하세요!

플레이데이터에서는 이런 프로젝트를 진행해요  

Real Project




Air Musician

손모양 인식 기타 코드 연주



 촬영된 영상 속 손의 좌표값을 추출하여 좌표값에 해당하는 

 코드로 변환, 해당하는 코드의 소리를 재생합니다.

       





  A.I.FIT

Pose estimation을 이용한 인공지능 트레이너 서비스


컴퓨터 비전은 사람의 시각적인 인식 능력을 구현 하는 

인공지능 기술입니다. 그 중 사람이 자세를 인식하는 기술인  

Pose estimation을  Pose AI 모델 학습을 통해 올바른 자세를 

인식하여 자세 교정 및 운동 횟수 측정 등으로 

보조 트레이너 프로그램을 구현합니다.




Focus Cam

딥러닝을 활용한 반응형 포커스 캠


다층 인공신경망을 이용하며, 유용한 특징들을 데이터로부터 

직접 학습하는 방식, 이러한 학습 기반의 방법은 사람이 미처 

인지하지 못하는 유용한 특징들을 데이터를 통해 직접 찾아 낼 수 

있다는 장점이 있습니다. 영상인식기술을 이용하여 보고싶은 

멤버의 직캠을 선택해서 볼 수 있는 프로그램을 구현합니다.



본 교육과정을 수료하면 어떤 분야로 진출할 수 있을까요?

빅데이터 엔지니어


빅데이터 엔지니어는 대용량 데이터 수집·관리·분석을 위한 분산 시스템(플랫폼) 설계 및 개발,

데이터 기반 솔루션 개발 및 운영, 통합데이터 플랫폼 백엔드/프론트엔드 개발, 대용량 트래픽

처리를 위한 시스템 튜닝 및 오픈소스 최적화와 같은 업무를 담당합니다.


※ 2021년 채용공고 분석


자격요건

Python, Java, Hadoop, Spark, Elastic Stack 등

우대사항

빅데이터 플랫폼 구축 및 운영, 데이터 수집 및 관리 등


머신러닝 / 딥러닝 개발자
머신러닝 / 딥러닝 개발자는 이미지, 음성, 비디오 등 빅데이터를 처리하는 모델을 만들고, 머신을 훈련시켜 다양한 서비스를 만듭니다.


2021년 채용공고 분석

자격요건

C/C++, Python, 컴퓨터 비전, Tesnsorflow, OpenCV 등

우대사항

컴퓨터 비전 / 머신러닝 / 딥러닝 지식 보유 및 관련 프로젝트 수행 경험자 


#엔지니어링   #머신러닝   #프로젝트

[2021 혁신성장 청년인재 양성사업]

프로젝트 기반 
데이터 과학자 양성과정 
(5기)


             기간  2021.04.14 ~ 2021.10.15               

             시간  월~금, 09:00 ~ 18:00

             비용  무료 (혁신성장 청년인재 집중양성 사업)


               프로그래밍 기초부터 차근차근! 

               엔지니어링과 머신러닝의 핵심만 꼽아서!

               현업 멘토의 코칭으로 실력이 쑥!

              교육 + 실무특강 + 취업지원을 한번에!

현업 데이터 과학자와 함께 
실무 프로젝트 완성


본 과정은 현업 데이터 과학자가 멘토로 참여하는 프로젝트 기반 교육과정 입니다.

수강생들은 현직 데이터 과학자의 멘토링을 통해 현업에서 실제 프로젝트가 진행되는 방법에 대해 배우며, 이를 위해 필요한 핵심 기술들을 습득합니다.


멘토링 프로그램을 통해 
영상처리 전문가로 성장하세요!



플레이데이터 수강생은 이런 프로젝트를 만들어요  

Real Project


Air Musician 
손모양 인식 기타 코드 연주


촬영된 영상 속 손의 좌표값을 추출하여 좌표값에 해당하는 코드로 변환하여 해당하는 코드의 소리를 재생

A.I FIT 
Pose Estimation을 이용한 인공지능 트레이너 서비스


Pose AI 모델 학습을 통해 올바른 자세를 인식하여 자세 교정 및 운동 횟수 측정 보조 트레이너 / 플래너 프로그램

Focus Cam
딥러닝을 활용한 반응형 포커스 캠


영상인식기술으르 이용하여 보고싶은 멤버의 직캠을 선택해서 볼 수 있는 프로그램

이 수업을 들으면

어떤 분야로 진출할 수 있나요?


빅데이터 엔지니어


빅데이터 엔지니어는 대용량 데이터 수집·관리·분석을 위한 분산 시스템(플랫폼) 설계 및 개발, 데이터 기반 솔루션 개발 및 운영, 통합데이터 플랫폼 백엔드/프론트엔드 개발, 대용량 트래픽 처리를 위한 시스템 튜닝 및 오픈소스 최적화와 같은 업무를 담당합니다.



※ 2021년 채용공고 분석

자격요건  : Python, Java, Hadoop, Spark, Elastic Stack 등

우대사항  : 빅데이터 플랫폼 구축 및 운영,  데이터 수집 및                                관리  등

머신러닝 · 딥러닝 개발자
머신러닝·딥러닝 개발자는 이미지, 음성, 비디오 등 빅데이터를 처리하는 모델을 만들고 훈련시켜 다양한 서비스를 만듭니다. 


※ 2021년 채용공고 분석

자격요건   : C/C++, Python,  컴퓨터비전, Tensorflow, OpenCV 등

우대사항   : 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝 지식 보유 및  관련                                     프로젝트 수행 경험자

플레이데이터의 
커리큘럼을 소개합니다.

STEP 01
데이터 과학 비즈니스 이해

빅데이터 개요

데이터 과학 비즈니스 이해 단계는 빅데이터에 대해서 알아봅니다. 

빅데이터 무엇인지 알아보는 빅데이터 개론과 탐색 그리고 결과해석까지 다루어 봅니다.

STEP 02
데이터 과학 환경 구축

Python

데이터 과학 환경 구축의 두번째 단계로 여러분은 Python에 대해 배웁니다. Python 언어와 Python 라이브러리인 Numpy와 Pandas로 데이터 수집과 분석을 다루어 봅니다.


SQL

데이터 관리를 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어인 SQL을 설치부터 모델링까지 다루어 봅니다.

미니 프로젝트

1. 데이터 수집 모듈을 활용한 분류 자동 시스템

2. SQL 쿼리 분석기를 이용한 실직자 예측 모델링         구축 시스템

STEP 03
영상 데이터 이해 및 준비

MongoDB, MapReduce

문서지향적 데이터베이스인 MongoDB를 학습하고, 대용량 데이터를 처리하기 위한 분산 프로그래밍 모델인 MapReduce에 대해 학습합니다.


Linux, Hadoop

UNIX 운영체계를 기반으로 만들어진 운영체제인 Linux를 학습하고, 큰 크기의 데이터를 병렬로 동시에 분산 처리하기 위한 프레임워크 Hadoop을 학습합니다.


Spark

큰 데이터를 대상으로 처리 작업을 분산할 수 있는 데이터 처리 프레임워크인 Spark를 학습합니다.


OpenCV, 영상처리

실시간 이미지/영상 처리 라이브러리인 OpenCV와 동영상 로드, 색공간 처리 및 색추적, 프레임 취득 및 설정 등의 영상처리를 학습합니다.

미니 프로젝트

1. GA 모듈을 사용한 GPS 시스템 분석기

2. WAW 로그 데이터 분석 및 운용 시스템

3. 실시간 데이터 마이닝 구축 시스템

4. 모션인식을 적용한 자동인식 작곡 시스템

STEP 04
영상 데이터 모델링

Numpy, Pandas, Machine Learning

 Python 라이브러리인 Numpy와 Pandas를 이용하여 데이터 분석을 학습하고, 분석된 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있는 알고리즘 기술을 개발하는 머신러닝을 학습합니다.


Deep Learning, Image Deep Learning

딥러닝이 무엇인지 개념에 대해 학습하고, 이미지/영상 데이터에서 물체를 분류하고 판별하는 이미지 딥러닝을 학습합니다.

미니 프로젝트

1. 실전 데이터 기반 Feature Engineering

2. Kaggle 대회 데이터 기반 모델 성능 최대치 끌어      올리기

3. Custom Data Loading, 이미지 분류 모델 설계        및 성능 측정 객체 탐지 개발 코드 데이터 구조            파악하기

STEP 05
서비스 구현

평가

간단한 구조로 이루어지고 높은 성능을 내는 VGG Model과  이미지 자체의 특정 영역을 Label로 표현하고자 하여 구현된 모델인 Unet Model 그리고  layer가 깊어짐에 따른 gradient vanishing 문제를 해결하기 위한 ResNET Model 구현에 대하여 최소한의 Computation Cost로 속도가 보장되고 정확도가 높은지 평가 합니다

STEP 06
서비스 구현 및 최종 프로젝트

Matplot, Seaborn, Flask

Python 라이브러리인 Matplot와 Seaborn을 이용하여 시각화를 학습합니다. 또한, Flask를 이용하여 웹 서비스와 REST API 웹 서버를 학습합니다.


이미지/영상처리 AI Final Project

지금까지 배운 기술을 총동원해 최종 프로젝트를 진행합니다. 프로젝트는 팀 단위로 진행하며 인공지능 기술을 활용하는 것을 기본조건으로 합니다. 여러분이 원하는 서비스를 직접 만들어보세요.

#교육과정의 특장점

플레이데이터에서 
제대로 배울 수 있을까?

취업교육.

국내 주요 IT기업의 채용 프로세스를 분석해
새로운 교육과정을 만들었습니다. 


국내 IT 기업들은 주니어 개발자를 채용할 때 무엇을 가장 중요시할까요? 현직 개발자 및 전문가와의 미팅을 통해 플레이데이터는 개발자 취업을 위해 무엇이 필요한지 깨달았고 취업 맞춤형 교육과정을 만들었습니다. 2021년, 새로워진 플레이데이터의 교육과정을 살펴보세요.


실무교육.

컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 배워 
나만의 경쟁력을 만드세요.


컴퓨터 비전은 활발하게 연구가 이루어지고 있는 인공지능 분야 중 하나입니다. 본 교육과정은 OpenCV 라이브러리를 사용해 이미지 / 영상 데이터를 전처리하고 분석하는 방법에 대해 배웁니다. 또한 수집한 빅데이터를 사용해 기계를 학습시켜 새로운 가치를 창출하게 됩니다.


프로젝트.

취업 포트폴리오로 활용할 수 있는

팀 프로젝트를 만드세요. 


프로젝트는 나에게 문제해결능력과 개발 능력이 있다는 것을 객관적으로 보여주는 중요한 자료입니다. 플레이데이터에서는 수업 중간에 다수의 미니 프로젝트를 진행하며, 모든 과정을 깃헙과 블로그로 기록합니다. 최종 팀 프로젝트는 프로젝트 발표회를 통해 현업 전문가의 피드백을 받아 고도화할 수 있습니다.


#취업교육

플레이데이터에서는 어떻게 
취업준비를 하나요?

ⓐ 알고리즘

개발자 취업을 위해서는 코딩테스트 준비가 필수입니다. 플레이데이터는 총 3단계로 진행되는 알고리즘 스터디를 실시합니다. 기본적인 메소드 활용부터 기출문제까지 다양한 문제를 풀며 알고리즘 실력을 쌓으세요. 


ⓑ 코딩테스트

교육 기간 중 총 4회 코딩테스트를 실시합니다. 코딩테스트는 실제 기업의 코딩테스트와 동일한 환경에서 진행됩니다.
코딩테스트를 통해 객관적으로 실력을 평가받고 취업 역량을 쌓으세요.


ⓒ 포트폴리오

포트폴리오는 지원자의 문제해결능력을 보여주는 가장 직관적인 자료입니다.  본 교육과정은 다수의 팀 프로젝트를 진행합니다. 프로젝트 진행상황을 꼼꼼하게 기록해 나만의 포트폴리오를 만드세요.


ⓓ 커리어 코칭 (이력서, 자기소개서)

플레이데이터는 현재까지 600명이 넘는 교육생을 대상으로 이력서와 자기소개서 코칭을 진행했습니다. 최종 이력서와 자기소개서를 제출하면 현직 개발자로부터 구체적인 피드백도 받을 수 있습니다. 나만의 강점이 구체적으로 드러나는 이력서와 자기소개서를 작성해보세요.

 

ⓔ 모의면접

플레이데이터 인재추천 프로그램에 참여하는 수료생 전원을 대상으로 모의 면접을 진행합니다. 모의 면접에는 현직 개발자와 채용면접관으로 활동 중인 면접관이 참여합니다. 시선 처리부터 최신 채용면접 트렌드까지 체험해보세요.

#선배들은 어디에서 일하고 있을까?

플레이데이터 수료생을 
채용한 기업들을 소개합니다.
 

교육 수료 후 여러분들은,


첫째, 컴퓨터 비전과 딥러닝에 대해 학습하고
여러분은 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 활용해 컴퓨터가 무언가를 보고, 인식하고, 인식한 내용에 따라 특정 행동을 하도록 프로그래밍을 하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
둘째, 코딩테스트를 준비하고
코딩테스트는 개발자 채용 프로세스의 핵심이 되었습니다. 알고리즘 스터디를 통해 코딩테스트를 준비하게 됩니다. 매월 30일에는 모의 코딩테스트를 실시하며, 이를 통해 실전에 가깝게 코딩테스트를 준비할 수 있습니다.  
마지막으로, 취업 포트폴리오를 만들게 됩니다.
본 교육과정에서 여러분은 Git으로 코드를 관리하고, 배운 내용을 글로 써 블로그에 올리게 될 것입니다. 내가 배우고 깨달은 것을 기록하고 정리하세요. 더 빠르게 좋은 개발자로 성장할 수 있을 것입니다.
기본정보를 다시 확인하세요!
 

[2021 혁신성장 청년인재 양성사업]

프로젝트 기반 
데이터 과학자 양성과정 
(5기)


기간  2021.04.14 ~ 2021.10.15

시간  월~금, 09:00 ~ 18:00

비용  무료 (혁신성장 청년인재 집중양성 사업)

장소  서울시 서초구 효령로 335, 1층 플레이데이터

문의  playdata@playdata.io

지원자격  만 34세 미만 내국인 미취업자

                     2021년 08월 이전 졸업(예정)자 

                        *고등학교, 전문대학은 기 졸업자에 한함

선발절차   온라인 신청-서류전형-면접 전형-최종 선발

플레이데이터의 커리큘럼을 소개합니다. 

상세 커리큘럼



STEP 01 

데이터 과학

비즈니스 이해


빅데이터 개요

빅데이터 탐색






STEP 02

데이터 과학 

환경 구축


Python

SQL



미니 프로젝트


STEP 03

영상 데이터

이해 및 준비


MongoDB, MapReduce, Linux, Hadoop, Spark, OpenCV, 영상처리


미니 프로젝트



STEP 04

영상 데이터 모델링



통계분석

머신러닝/딥러닝,

이미지 딥러닝


미니프로젝트



STEP 05

평가



모델검증

VGG Model

Unet Model


미니프로젝트



STEP 06

서비스 구현



모델 검증, Python 시각화 , Flask



최종 프로젝트


#교육과정의 특장점

플레이데이터에서 제대로 배울 수 있을까?


취업교육.
국내 주요 IT기업의 채용 프로세스를 분석해 
새로운 교육과정을 만들었습니다. 
국내 IT 기업들은 주니어 개발자를 채용할 때 무엇을 가장 중요시할까요? 현직 개발자 및 전문가와의 미팅을 통해 플레이데이터는 개발자 취업을 위해 무엇이 필요한지 깨달았고 취업 맞춤형 교육과정을 만들었습니다. 2021년, 새로워진 플레이데이터의 교육과정을 살펴보세요.
실무교육.
컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 배워
나만의 경쟁력을 만드세요. 
컴퓨터 비전은 활발하게 연구가 이루어지고 있는 인공지능 분야 중 하나입니다. 본 교육과정은 OpenCV 라이브러리를 사용해 이미지 / 영상 데이터를 전처리하고 분석하는 방법에 대해 배웁니다. 또한 수집한 빅데이터를 사용해 기계를 학습시켜 새로운 가치를 창출하게 됩니다.
프로젝트.
취업 포트폴리오로 활용할 수 있는
팀 프로젝트를 만드세요.
프로젝트는 나에게 문제해결능력과 개발 능력이 있다는 것을 객관적으로 보여주는 중요한 자료입니다. 플레이데이터에서는 수업 중간에 다수의 미니 프로젝트를 진행하며, 모든 과정을 깃헙과 블로그로 기록합니다. 최종 팀 프로젝트는 프로젝트 발표회를 통해 현업 전문가의 피드백을 받아 고도화할 수 있습니다.

# 취업교육

플레이데이터에서는 어떻게 취업준비를 하나요?



ⓐ 알고리즘
개발자 취업을 위해서는 코딩테스트 준비가 필수입니다.
플레이데이터는 총 3단계로 진행되는 알고리즘 스터디를 실시합니다.
메소드 활용부터 기출문제까지 다양한 문제를 풀며 알고리즘 실력을 쌓으세요. 


ⓒ 포트폴리오
포트폴리오는 문제해결능력을 보여주는 가장 직관적인 자료입니다.  
본 교육과정은 다수의 팀 프로젝트를 진행합니다. 
프로젝트 진행상황을 꼼꼼하게 기록해 나만의 포트폴리오를 만드세요.

ⓔ 모의면접
커리어코칭을 완료한 수료생을 대상으로 모의 면접을 진행합니다.
모의 면접에는 현재 IT분야 채용면접관으로 활동 중인 면접관이 참여합니다.
시선 처리부터 최신 채용면접 트렌드까지 체험해보세요.


ⓑ 코딩테스트
교육 기간 중 총 4회 코딩테스트를 실시합니다. 
코딩테스트는 실제 기업의 코딩테스트와 동일한 환경에서 진행됩니다.  
코딩테스트를 통해 객관적으로 실력을 평가받고 취업 역량을 쌓으세요.


ⓓ 커리어 코칭 (이력서, 자기소개서)
모든 플레이데이터 수강생은 수료 후 커리어 코칭 프로그램에 참여할 수 있습니다.
참여자들은 이력서와 자기소개서를 작성한 후 현직 인사담당자에게 피드백 받습니다. 



# 선배들은 어디에서 일하고 있을까?

플레이데이터 수료생을 채용한 주요 IT기업



교육 수료 후 여러분들은,

 


첫째, 컴퓨터 비전과 딥러닝에 대해 학습하고
여러분은 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 활용해 컴퓨터가 무언가를 보고, 인식하고, 인식한 내용에 따라 특정 행동을 하도록 프로그래밍을 하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
둘째, 코딩테스트를 준비하고
코딩테스트는 개발자 채용 프로세스의 핵심이 되었습니다. 알고리즘 스터디를 통해 코딩테스트를 준비하게 됩니다. 매월 30일에는 모의 코딩테스트를 실시하며, 이를 통해 실전에 가깝게 코딩테스트를 준비할 수 있습니다.  
마지막으로, 취업 포트폴리오를 만들게 됩니다.
본 교육과정에서 여러분은 Git으로 코드를 관리하고, 배운 내용을 글로 써 블로그에 올리게 될 것입니다. 내가 배우고 깨달은 것을 기록하고 정리하세요. 더 빠르게 좋은 개발자로 성장할 수 있을 것입니다.

기본정보를 다시 확인하세요. 


 

[2021 혁신성장 청년인재 양성사업]

프로젝트 기반  데이터 과학자 양성과정 5기


기간  2021. 04. 14 ~ 2021. 10. 15 (월~금요일)
시간  09:00 ~ 18:00
비용  무료
장소  서울시 서초구 효령로 335, 1층 플레이데이터
문의  playdata@playdata.io

지원자격  만 34세 미만 내국인 미취업자 / 2021년 08월 이전 졸업(예정)자 

                        *고등학교, 전문대학은 기 졸업자에 한함

선발절차   온라인 신청 - 서류전형 - 면접 전형 - 최종 선발