데이터 사이언스 전문가는
Data Science
데이터 사이언티스트란 누구인가요?
방대한 비정형 데이터를 유용하고 체계적인 정보로 변환하고, 복잡한 문제를 해결하며 데이터 기반 의사결정을 내리기 위해 머신러닝 모델과 신경망을 개발합니다
Name of professions: Data Scientist, ML-Engineer, AI Researcher, Data Engineer, AI Engineer, Data Analyst, etc.
과정 수료 후, 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다
신경망을 비즈니스 프로세스에 통합할 수 있습니다
주식 거래를 위한 알고리즘을 개발할 수 있습니다
수요 예측 시스템을 구축할 수 있습니다
얼굴 및 객체 인식 시스템을 구축할 수 있습니다
추천 시스템을 개발할 수 있습니다
데이터에서 이상치와 이상 패턴을 식별할 수 있습니다
지난 3년 동안 데이터 사이언스 채용 공고는 433% 증가했습니다.**
6000개
커리어 기회
커리어 기회
리테일, e스포츠, 여행, 교육, 헬스케어 등 거의 모든 산업에서 숙련된 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 높습니다
높은 수요
데이터 사이언스는 2025년까지 고용 시장에서 가장 수요가 높은 최고의 직업으로 선정
세계 1위
과정을 수료한 후, 여러분은 다음과 같은 사람이 됩니다
직무
머신러닝 전문가, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트, AI 엔지니어
핵심 역량:
₩2 800 000 – 3 200 000
주니어 포지션으로 시작해 경험을 쌓고, 더 복잡한 프로젝트를 수행하며 자신의 가치를 높여갈 수 있습니다
Старт от
Ваше фото
Learn the basics of Python, object-oriented programming, working with libraries (Numpy, Pandas, Matplotlib) and virtual environments.
Python programming
Learn the basics of linear algebra. Learn to work with vectors and matrices, analyse data using Pandas, and prepare data for model training.
Linear Algebra and Data Processing
Data Visualisation
Learn how to represent data visually to analyse it and present results using the popular Matplotlib and Seaborn libraries.
Learn basic machine learning algorithms such as: linear regression, decision trees, ensemble models. Learn how to build models and evaluate their performance.
Machine Learning
Master working with PyTorch, create neural networks including convolutional and recurrent networks, learn methods of regularisation and optimisation of neural networks.
Neural Networks
Explore transformers and attention mechanisms, learn how to work with BERT and GPT and use them for text classification, translation and summarisation tasks
Working with modern architectures
평균 연봉
Master basic NLP techniques such as tokenisation, creating embeddings, building and fine-tuning models for text analysis and creating chatbots.
Natural Language Processing (NLP)
Develop and deploy your own projects based on AI. Build your own AI projects and bring it to production. Learn to use Docker, FastAPI to deploy models to web applications and cloud platforms (AWS).
Developing your own ML projects
취업 연계
HR 전문가의 개인 맞춤 지원을 받게 됩니다. 함께 이력서를 작성하고, 포트폴리오를 준비하며, 커리어 계획을 수립하여 더 빠르게 적합한 일자리를 찾을 수 있도록 도와드립니다
92%
저희 수료생들은 이미 120개 이상의 한국 기업에 취업했습니다
이력서와 포트폴리오 준비를 도와드립니다
함께 고용주의 관심을 끌고, 당신의 강점을 효과적으로 부각할 수 있는 이력서를 만들어보세요
IT 채용 담당자와의 면접에 효과적으로 대응하는 방법을 알려드립니다
자신감 있게 면접에 임하고, 구직 과정에서 흔히 발생하는 실수를 피하는 방법을 배우게 됩니다
Jenny Kim
PhD, Head of HR
Vladi Mun
파트너십 채용 기회
과정이 끝나기 전에도 파트너사에 취업할 수 있도록 지원하거나, 다른 기업의 채용 기회를 찾아드립니다
Founder of Habsida
학교 소개
Habsida는 국가 교육 라이선스를 보유한 국제 온라인 프로그래밍 및 웹 디자인 학교입니다
5년 이상 IT 전문가를 양성하고, 이들이 한국의 선도적인 기업에 취업할 수 있도록 지원하며 개발자 인력 부족 문제를 해결해 왔습니다
교육 과정
이 과정에서는 인공지능과 머신러닝의 최신 방법과 기술을 배우게 됩니다.
12개월 동안 이론(30%)과 실습(70%)을 병행하며, Python 프로그래밍의 기초부터 고급 머신러닝 기법, 그리고 프로젝트를 실제 서비스에 적용하는 단계까지 학습하게 됩니다
12개월 동안 이론(30%)과 실습(70%)을 병행하며, Python 프로그래밍의 기초부터 고급 머신러닝 기법, 그리고 프로젝트를 실제 서비스에 적용하는 단계까지 학습하게 됩니다
Goal: Learn the fundamentals of Python programming to prepare for working with data and AI models.
Curriculum:
Curriculum:
- Python Basics: Variables, data types, and operators.
- Conditional Statements and Loops.
- Slicing, Lists, Modules, and Exception Handling.
- Introduction to Object-Oriented Programming (OOP).
- Managing Virtual Environments (conda, venv).
Goal: Master the fundamentals of linear algebra.
Curriculum:
Curriculum:
- Basics of Vectors, Matrices, and their Operations.
- Understanding and Applying Determinants and Inverse Matrices.
- Using the Pandas Library for Data Manipulation.
Goal: Learn data processing methods for analysis and preprocessing. Gain the ability to visually represent data for analysis and presenting results.
Curriculum:
Curriculum:
- Basics of Creating Charts with Matplotlib and Seaborn.
- Advanced Data Visualization Techniques.
- Integration of Pandas and Matplotlib for Analyzing Time Series and Other Data Types.
Goal: Understand key machine learning concepts and master basic algorithms.
Curriculum:
Curriculum:
- Machine Learning Theory: Supervised and Unsupervised Learning.
- Working with Scikit-Learn and Other Tools to Build Initial Models.
- Data Preprocessing and Model Performance Evaluation.
Goal: Master advanced machine learning algorithms and techniques.
Curriculum:
Curriculum:
- Ensemble Methods, including Random Forests and Boosting.
- Dimensionality Reduction and Clustering Techniques.
- Anomaly Detection and Experiment Monitoring with TensorBoard.
Goal: Learn the fundamentals and principles of deep neural networks.
Curriculum:
Curriculum:
- Perceptron, Multilayer Perceptrons (MLP), and Activation Functions.
- Optimizers and Loss Functions, Basic Models in PyTorch.
- Regularization Techniques and Backpropagation.
Goal: Master convolutional neural networks (CNN) for computer vision tasks.
Curriculum:
Curriculum:
- CNN Architecture and Functionality, Practical Application for Image Classification.
- Advanced Architectures such as ResNet and VGG, and Fine-Tuning Techniques.
- Hands-on Projects on Image Processing and Augmentation.
Goal: Understand and apply NLP techniques for text data analysis.
Curriculum:
Curriculum:
- NLP Fundamentals, Working with NLTK and SpaCy.
- Text Classification Models and Sentiment Analysis.
- Practical Applications of word2vec and Other Word Embedding Models.
Goal: Learn RNNs for working with sequential data, such as text or time series.
Curriculum:
Curriculum:
- RNN, LSTM, GRU Architecture and Working Principles.
- Hands-on Projects in Forecasting and Sentiment Analysis.
- Application of Attention Mechanisms.
Goal: Master transformers and attention mechanisms for advanced NLP and other tasks.
Curriculum:
Curriculum:
- Theory and Practice of Transformers.
- Applying Models for Machine Translation and Text Processing.
- Advanced Architectures, including BERT, GPT, and LLaMA.
Goal: Integrate and apply accumulated knowledge and skills in complex projects.
Curriculum:
Curriculum:
- Project Planning and Implementation.
- Data Collection, Model Selection, Testing, and Versioning of Data and Models.
- Team Collaboration and Project Management to Achieve Objectives.
Goal: Learn how to deploy machine learning models to production for real-world business applications.
Curriculum:
Curriculum:
- Model Deployment Techniques, using FastAPI to create a web application API.
- Managing Model Updates and Data Versioning with DVC.
- Deployment on Cloud Platforms (AWS).
- Future Perspectives and Advanced Topics for Continued Learning.
멘토들이 가장 어려운 내용도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드립니다
All backgrounds are welcome
We welcome all students: regardless of age and education
Any background
25%
Factory workers
20%
Stay-in-home moms
15%
Language teachers
40%
Rest
Any gender
73%
Female
27%
Male
Any age
63%
18-25
19%
26-35
11%
36-45
7%
46+
수료생 이야기
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- 12개월 온라인 과정
- 취업 지원 제공
- 디플로마 수여
- 고소득 전문 직업
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자주하는 질문
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네. 저희 강좌는 프로그래밍이나 디자인에 대한 사전 지식이 없는 사람들을 위한 프로그램입니다. 학습할 수 있는 충분한 시간만 있다면 누구나 가능합니다. 정기적으로 강의를 듣고 과제를 하고 멘토링을 통해 실력을 쌓을 수 있습니다.
평균적으로 일주일에 20시간을 투자하면 됩니다. 기본 7개월동안 교육이 진행되고 개인별로 차이가 있을 수 있습니다. 평일에는 약 2.5시간, 주말에는 하루 정도 투자하면 코스를 완주할 수 있습니다.
한국에서 개발자로 일하려면 일상대화 수준의 영어나 한국어를 알아야 합니다.
한국어를 할줄알면 도움이 되지만 필수조건은 아니며, 한국어를 할 줄 모르는 개발자들도 한국에서 취업한 사례가 많습니다.
한국어를 할줄알면 도움이 되지만 필수조건은 아니며, 한국어를 할 줄 모르는 개발자들도 한국에서 취업한 사례가 많습니다.
과정을 졸업하는 시점에 만 18세 이상이어야 합니다.
저희 코스는 100% 온라인으로 진행됩니다. 원하는 시간에 수강이 가능하여 직장을 다니면서 동시에 진행 할 수 있습니다.
강의를 듣고 시험, 실습 프로젝트를 포함한 다양한 과제를 수행하게 됩니다. 난이도가 다양한 여러 과제를 풀면서 학습하게 되고 모르는 것들은 멘토들과 함께 할 수 있습니다. 모든 멘토들은 한국에서 개발자로 일했거나 개발자로 일하고 있습니다.
교육 중에는 다음과 같은 유형의 상호 작용이 포함됩니다.
모든 모듈을 완료한 후 한 달 이내에 '합시다'의 고객 중 한 명을 위해 실 프로젝트를 수행하는 인턴십을 받게 됩니다.
교육 중에는 다음과 같은 유형의 상호 작용이 포함됩니다.
- 모든 학생과 멘토와의 주간 그룹콜.
- 2주마다 그룹 큐레이터와 회의를 합니다.
- 각 모듈(~1.5~2주) 후 멘토 1명과 함께 이론 및 실무 지식 검토.
모든 모듈을 완료한 후 한 달 이내에 '합시다'의 고객 중 한 명을 위해 실 프로젝트를 수행하는 인턴십을 받게 됩니다.
휴식은 가능하지만 권장하지 않습니다.
저희의 경험상 긴 휴식을 취하는 학생들은 배운 내용을 까먹게 되어 6개월 안에 그 과정을 마칠 수 없습니다. 일정 수준까지는 쉬지 않고 꾸준히 하는 것을 권장합니다.
저희의 경험상 긴 휴식을 취하는 학생들은 배운 내용을 까먹게 되어 6개월 안에 그 과정을 마칠 수 없습니다. 일정 수준까지는 쉬지 않고 꾸준히 하는 것을 권장합니다.
아래와 같이 취업활동을 지원드립니다.
- 지식 개요: 과정이 끝나면 모든 기술과 지식에 대해 포괄적인 개요를 제공합니다.
- 요약 및 면접 준비 : 사회과학 박사 학위를 보유한 우리 인사팀장님이 경쟁력 있는 이력서 작성 및 면접 준비를 도와드립니다. 또한 면접 시 자주 묻는 질문에 대한 정보를 제공하고 면접 시 행동 요령에 대한 조언도 해드립니다.
- 구인 게시물에 대한 액세스: 채용중인 파트너사에게 우선적으로 추천됩니다.
- 취업 후 지원 : 첫 몇 달간의 근무동안 한국 회사문화 적응을 위해 여러가지 조언을 드립니다. 인사팀장님의 지속적인 멘토링으로 수습기간을 성공적으로 통과할 수 있도록 도와드리고 월급을 못받거나 느리게 받는 경우, 해고, 부당대우 등에 대한 법적 자문을 도와드립니다.
카드/계좌이체가 가능하고 아래 방법 중 선택이 가능합니다.
- 일시불 - 2,499,000원
- 6개월 할부 - 월 49만원 지급
질문이 있으신가요?
질문이 있거나 어디서부터 시작해야 할지 모르는 경우 연락주시기 바랍니다
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