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데이터 사이언티스트로 활약할 여러분의 미래에 투자합니다

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취업할 때까지 수강료를 받지 않습니다.

연 소득 3,000만원 이상으로 취업 성공 전까지는 어떤 비용도 지불하지 않으셔도 됩니다.
9개월 교육으로 데이터역량을 쌓고 취업하신 이후에 수강료를 지불하세요.
1기 개강에 한하여 We Win 소득공유 비율 프로모션이 제공됩니다.

코드스테이츠는 여러분의 미래에 투자합니다.

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Eva Dong
데이터 사이언티스트 @ Mckinsey, Visa

“데이터 사이언티스트는 조직의 목표가 무엇인지, 어떻게 데이터를 활용하여 해당 목표를 달성할 수 있는지를 위해 결정권자(stakeholder)와 가까이 붙어 일하게 됩니다. 또한 데이터 모델을 설계하고 비지니스의 니즈를 위한 알고리즘과 예측 모델을 생성합니다. 이를 통해 데이터 분석을 돕고 인사이트를 조직 안에서 공유합니다”

현장에 필요한 데이터 교육에 집중합니다.

데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어?
복잡하고 다양한 데이터 관련 포지션으로 취업하기 위해 정말 필요한 교육은 무엇일까요?
데이터 사이언티스트가 갖춰야 하는 진짜 역량은 무엇일까요?

코드스테이츠는 실무에 필요한 교육을 제공하기 위해 직접 현장을 찾아 다니며 실무에서 일하고 있는 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 그리고 데이터 엔지니어 들의 생생하고 솔직한 의견을 교육과정에 고스란히 담았습니다.
'데이터 사이언스 공부를 제대로 시작하는 방법' 보기

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데이터 사이언스 실무에 필요한 교육에 집중합니다.

데이터 사이언스 현직자들의 목소리와 노하우를 커리큘럼에 고스란히 담았습니다.
코드스테이츠 부트캠프에서 진짜 실무 역량을 키우세요.

"엔지니어로써 일할 수 있어야 합니다."
단기적으로 데이터 분석 이론과 툴을 배우고 취업 해도 실제 현장에서는 분석 가능한 데이터가 전혀 없거나 분석을 시작하기 조차 어려운 상태가 많습니다.
따라서 데이터 수집 및 전처리 과정을 수행 할 수 있는 엔지니어링 기술을 데이터 사이언티스트가 갖추는 것이 필요합니다.
"데이터 전처리 경험이 충분해야 합니다."
짧은 시간의 이론 공부와 직접 데이터를 처리해보는 시간이 충분하지 않은 기존 교육으로는 현장에서 요구되는 데이터 수집, 처리, 관리 업무를 효과적으로 하기 어렵습니다.
실제 회사에서는 데이터 사이언티스트가 데이터를 직접 정제할 수 있는 기술을 보유하고 직접 수행하는 것이 중요합니다.
"실제 문제를 해결하는 분석을 배우세요."
분석을 위한 분석이 아닌, 실무에서 가치있는 분석을 하기 위해서는 기술 뿐만 아니라 산업을 이해하는 지식과 경험이 필요합니다.
그리고 그 시작은 제대로 된 관찰과 질문에서 비롯됩니다. 실제 문제를 해결하기 위해 데이터를 분석하고 올바른 질문을 도출해내는 연습을 계속 할 수 있어야 합니다.
"기본에 충실하세요."
빅데이터, 머신러닝, 딥러닝과 같은 유행어에 현혹되지 마세요.
데이터 사이언티스트에게 과거에도, 지금도, 미래에도 가장 중요한 것은 얼마나 탄탄한 기본기를 갖추었는지 여부입니다.
"단기간으로 끝나지 않습니다."
데이터 사이언스는 단기간 공부해서 완수할 수 있는 영역이 아닙니다.
최소 석사에 준하는 수준의 공부가 필요합니다. 데이터 분석 도구를 사용할 줄 아는 기술은 단지 시작에 불과합니다.
스스로 부족한 지식을 찾아서 공부할 수 있는 자세와 장기적인 관점이 필요합니다.

“실제 현장에 필요한 인재를 양성하기 위해선 학습자가 데이터를 직접 손으로 만져보고 뒤집어 볼 수 있도록 충분한 시간을 제공해야 한다. 또한 학습자 스스로 문제 정의를 하고, 맥락 안에서 올바른 질문을 던질 수 있도록 기다려주어야 한다. 현장에 직접 데이터 수집 및 서버 구축을 필요로 한다면, 기다리지 말고 스스로가 배워 적용할 수 있도록 데이터를 직접 핸들링할 수 있는 엔지니어링 교육이 필요하다.”

실무를 위한
진짜 데이터 사이언스 교육

코드스테이츠는 2017년 한국 최초로 소프트웨어 엔지니어 부트캠프를 시작했습니다. 부트캠프는 기존의 학원교육과는 다릅니다. 꼭 필요한 지식만 공부하고, 배운 내용을 구체적인 문제에 직접 적용해보는 학생이 주인공인 교육입니다.
실무를 위한 데이터 사이언티스트가 되기 위해서 가장 필요한 것은 학생이 스스로 직접 데이터와 씨름하고 부딪혀 보는가 입니다. 여러분의 진짜 성장을 위한 데이터 사이언스 교육을 준비했습니다.

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ico 코드스테이츠와 함께라면 경력에 상관없이, 비전공자도 데이터 분야로 취업할 수 있습니다.

커 리 큘 럼

일정

월요일
화요일
수요일
목요일
금요일
09:00-10:00
warm-up preview
10:00-12:00
session 강의 (월-목) / sprint challenge (금)
12:00-13:00
점심 시간
13:00-18:00
과제 학습 + 동기들과의 적극적 토론 + 질의응답 Help Desk 게시판 이용
18:00-22:00
저녁 시간 이후 자율 학습 (권장)
  • 구체적인 일정은 개강 후 오리엔테이션을 통해 안내 드립니다.
  • 개인/팀 프로젝트 일정은 상기 일정과 다르게 진행됩니다.
  • 질의응답 내용은 실제 GitHub Help Desk 에서 주로 답변 됩니다.

커리큘럼

모든 커리큘럼은 수강생이 최대한 데이터를 직접 만지는 실습형 과제로 구성되어 있습니다.
1-4주차

데이터 사이언스 기본

  • 데이터 전처리 및 EDA - 데이터 탐색, 피처(feature) 엔지니어링, 데이터 랭글링(wrangling), 데이터 시각화
  • 통계 - 기초통계, 가설 검정, 신뢰구간, 베이지안 추론
  • 선형대수 - 벡터와 행렬, 선형대수학 주제, 차원 축소
  • 개인 프로젝트
  • 현장의 이야기

5-8주차

기계학습 (Machine Learning)

  • 선형 모델(Linear Models) - 선형, 다중회귀 분석, 정규화, 로지스틱 회귀
  • 트리 모델(Tree Models) - 의사결정나무, 랜덤포레스트, 부스팅 알고리즘
  • 머신러닝 응용
  • 개인 프로젝트 (Kaggle Competition)
  • 현장의 이야기

9-12주차

데이터 엔지니어링 (Data Engineering)

  • SW Engineering - 파이썬 패키지와 환경, 코드 스타일 & 리뷰, 컨테이너와 재현가능한 빌드, 소프트웨어 테스트
  • SQL & 데이터베이스 - SQL 기초, 분석, NoSQL, Database Transaction
  • 어플리케이션 배포 - Flask, API, Web App cloud 환경 배포
  • 개인 프로젝트
  • 현장의 이야기

13-16주차

딥러닝 (Deep Learning)

  • 역전파, 신경망 기본 (Neural Network) - 퍼셉트론, 경사하강법
  • 신경망 아키텍처
  • 자연어처리 (NLP)
  • 개인 프로젝트
  • 현장의 이야기

17-24주차

컴퓨터 공학 기본 (Computer Science)

  • 파이썬 프로그래밍
  • 자료구조 & 알고리즘
  • 컴퓨터 아키텍처
  • 개인 프로젝트
  • 현장의 이야기

25-32주차

팀 프로젝트 / 기업협업 프로젝트

  • 부트캠프 주제 선정 or 자율 주제
  • 기업협업은 기수별로 제공 여부가 달라질 수 있습니다
  • 최소 2번 이상의 팀 프로젝트 / 경우에 따라 개인 프로젝트로 진행될 수 있음

33-36주차

취업 및 기업 채용 연계

  • 이력서, 커버레터 컨설팅 및 제작
  • 개인 블로그 및 포트폴리오 만들기 & 운영하기 컨설팅
  • 현직 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어와의 모의 면접
  • 코딩 테스트 연습

* 일정과 커리큘럼은 효율적 학습을 위해 변동이 있을 수 있습니다.

졸업 후에도 코드스테이츠가 함께 합니다.

선배로써 그리고 후배로써 함께 성장하는 코드스테이츠 커뮤니티가 있습니다.

혜택 하나. 수료 이후에도 계속 업데이트되는 데이터 사이언스 컨텐츠와 강의 내용을 무료로 제공됩니다.

혜택 둘. 국내외에서 활발히 활동하는 데이터 사이언티스트들의 경험과 교육세미나 라이브 및 녹화 세션이 무료로 제공됩니다.

혜택 셋. 일상을 혁신하는 커리어를 만들어 가고 있는 데이터 사이언스, 소프트웨어 엔지니어링, 프로덕트 매니지먼트, 그로스 마케팅 졸업생들과 함께 하는 온오프라인 밋업에 초대됩니다.

데이터 사이언티스트 커리어의 시작
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