Data Analysis

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.

  • 교육기간
    3개월
  • 강의시간(지점별 상이)
    3시간
  • 난이도
    입문~고급
  • 인원
    20내외
  • 전화상담(주말 · 공휴일 상담 및 접수가능)
    1588-5890

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

  • 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

  • POINT.05

    학습자 수준 맞춤 - 기초부터 포트폴리오까지 단계별 진도관리
    Python 기본 문법 및 Numpy/Pandas 실습 포함 옵션 구성 가능

데이터분석 AI 프로젝트 커리큘럼 안내

실제 데이터를 기반으로 통계 분석, 머신러닝, 예측 모델링까지 수행하며 포트폴리오를 완성할 수 있는 실무형 AI 교육 과정입니다.

  • Chapter.01

    개발환경 구축 & AI 개념

    - 주피터 노트북 환경 구축
    - Python 자료구조 알고리즘 총 복습
    - AI, 머신러닝, 딥러닝 개념
    - 모델 종류
  • Chapter.02

    머신러닝 전 수학개념

    - 선형대수학이 머신러닝에 필요한 이유
    - Numpy와 행렬
    - 미분이 머신러닝에 필요한 이유
    - 함수, 그래프, 변화율, 미분
  • Chapter.03

    데이터 전처리

    - 데이터 전처리 개념, 필요성, 목적
    - 결측치, 이상치 처리
    - One-hot Encoding
    - Feature Scaling
  • Chapter.04

    머신러닝 - 지도 학습

    - 회귀분석
    - k-최근접 이웃
    - 의사결정 나무
    - 랜덤포레스트
    - SVM (서포트 벡터 머신)
  • Chapter.05

    머신러닝 - 비지도 학습

    - 군집화 (클러스터링)
    - 차원축소
    - DBSCAN
    - PCA (주성분 분석)
    - t-SNE
  • Chapter.06

    머신러닝 - 강화 학습

    - 강화 학습의 개념과 원리
    - Q - 러닝
    - DQN (딥 강화 학습)
  • Chapter.07

    교차검증 및 모델 평가

    - 교차검증 개념, 필요성
    - K-fold 교차 검증
    - Stratified Cross Validation
    - 모델 평가 지표
    - 모델 선택 겨념과 필요성
    - 앙상블 방법
    - 하이퍼 파라미터 개념
  • Chapter.08

    딥러닝 I

    - 딥러닝 모델 구성의 개념
    - 손실 함수와 최적화 알고리즘
    - CNN 개념
    - CNN 학습 실습 - 이미지 분류
  • Chapter.09

    딥러닝 II

    - GAN 개념
    - GAN 학습 실습 - 이미지 생성
    - RNN 개념
    - RNN 학습 실습 - 자연어 처리
  • Chapter.10

    딥러닝 III

    - CNN, RNN, GAN 총 정리
    - 머신러닝, 딥러닝 총 복습
  • Chapter.11

    자유 주제 프로젝트 구축 및 배포

    - 프로젝트 기획 제작
    - 프로젝트 구축
    - 프로젝트 테스트 및 지도
    - 프로젝트 발표

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!

  • 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.
  • Q.어떤 기업들과 연계되어 있나요?
    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.
  • Q.포트폴리오는 꼭 만들어야 하나요?
    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.
  • Q.비전공자도 취업이 가능한가요?
    A.네, 가능합니다.
    코리아IT아카데미의 과정은 비전공자도 이해할 수 있도록 기초부터 실습 위주로 구성되어 있으며, 프로젝트 중심 학습과 취업컨설팅으로 실무 적응력을 키워 취업까지 연결합니다.
  • Q.모의면접은 실제 면접처럼 진행되나요?
    A.실제 기업 면접과 유사하게 기술면접 + 인성면접 형식으로 구성되며, 면접관 피드백까지 제공됩니다.
    면접 불안 해소와 커뮤니케이션 능력 향상에 매우 효과적입니다.
  • 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.
  • 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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