머신러닝과 AI로 미래를 예측하는

모두의연구소
데이터 사이언티스트 전문 과정

#SQL #ML #DL #MLOps



#통계 #시계열 #LLM활용 #추천시스템

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학습 계획

2025.06.30(월)-2025.12.22(월)

[평일 10시 - 18시 풀타임]

교육 환경

실시간 비대면 플랫폼 ‘ZEP’

(타 KDT 훈련 및 직장병행 불가)

교육 방식

6개월 동안 상주하는 퍼실리테이터와

함께하는 자기주도학습

데이터로 미래를 설계하는

데이터 사이언스의 필수 과정

통계부터 머신러닝까지 포함된 전문 커리큘럼과 함께 



실제 데이터를 활용한 실무 경험을 제공합니다.

Point 01

토이프로젝트가 아닌 실전 데이터 사이언스

단순히 학습하는 프로젝트가 아닌, 비정제 데이터를 분석하고 실무에 활용 가능한 머신러닝 모델을 구축하며 산업 현장에서 요구하는 전문성을 갖춥니다.

Point 02

현업 전문가와 함께 설계된 커리큘럼

기초 통계부터 딥러닝, 최신 기술인 MLOps까지 체계적으로 배우고 실무에서 바로 활용할 수 있는 역량을 갖춥니다.

Point 03

다양한 산업 데이터를 경험하며 전문가로 성장

금융, 데이팅 앱, 마케팅 데이터 등 다양한 데이터를 전처리부터 분석, 시각화까지 고급 분석 기법을 학습하여 실무에 즉시 활용 가능한 역량을 키웁니다.

Point 04

함께 배우고 성장하는 모두의연구소 커뮤니티

아이펠 AI 과정과 데이터 사이언티스트 과정의 협력으로 해커톤 최우수상 수상. 모두연 랩활동을 통해 해외 논문을 게재하는, 글로벌 수준의 데이터 과정입니다.

Point 01

현직 멘토와 완성하는 최종 프로젝트

38일 집중 기업 협업 포트폴리오

온라인 채널 판매량 예측

자연어 처리와 머신러닝을 활용해 브랜드 언급량과 판매량의 관계를 분석하고, 시기별 판매 추세와 분류별 패턴을 예측

아파트 실거래가 예측

공원, 어린이집, 지하철 등 다양한 지역 데이터를 활용해 아파트 거래 가격을 예측하고, 데이터 정제와 변수 생성 후 최적 모델로 성능을 개선

데이터 기반 투자 전략과 ML 투자 모델 구축

주식 추세 예측을 위해 데이터 분석과 트렌드 레이블링을 수행하고, LSTM, LightGBM, XGBoost 기반 예측 모델을 개발하여 성능 개선과 활용 가능성을 검토

온체인 데이터 분석 활용을 통한 의사 결정 지원

온체인 데이터를 활용해 다양한 주제의 대시보드를 개발하며 민주주의 투표율 분석, 탈중앙화 거래소와 프로토콜 매출 탐구, 메타버스 건물주 분석 등 데이터 인사이트를 도출

Point 02

모두의연구소의 데이터 사이언티스트 과정 기획부터 완성까지

현업 전문가와 함께 만들었습니다

SQL

RFM 스코어를 활용한
고객 세그멘테이션

SQL 기초를 학습하고,
실무에서의 활용법 파악하기

#구매최신성(Recency)
#구매빈도(Frequency)
#구매가치(Monetary)

비정형 데이터

실무 노하우 기반의 



데이터 탐색 및 정제

다양한 데이터 전처리 기법부터
실습 프로젝트까지 경험하기

#비정제 데이터 핸들링

통계

비즈니스 문제 정의와 



분석 목표 설정 및

가설 검정

기초 통계를 학습하고 비즈니스에 



통계적 이론 적용하기

#의사결정을 위한 데이터분석

추천시스템

딥러닝 기반
추천시스템 구축하기

주요 추천 시스템 아이디어부터 실제 활용 가능한 추천시스템 설계까지

#실제 현업에서 일어날 수 있는 Use Case

머신러닝

기초 알고리즘부터 



최신 기법까지

머신러닝을 활용하여
다양한 데이터 다루기 (with 파이썬)

#머신러닝 기초 및 활용

시계열 분석

통계 모델을 활용한 



시계열 예측

시계열 데이터 기초부터 



실습 프로젝트까지 경험하기

#금융 시계열 체험하기

이론을 넘어 비즈니스 문제 해결까지

실무 기반 프로젝트와 함께하는 커리큘럼

온보딩

SQL

전처리

통계

머신러닝

시계열

딥러닝

NLP

추천시스템

MLOps

기업프로젝트

1-2주차

온보딩

온보딩&데이터 사이언티스트로 가는 첫 걸음

모두의연구소의 교육 철학 이해

  • 모두의연구소가 지향하는 커뮤니티형 교육이란 무엇인가

모두의연구소의 교육 방식의 이해

  • 게임형 퀘스트 유형 이해 및 실습하기

  • 과정에서 목표로 하는 그루의 성장 이미지를 그리고 공유하기

  • 데이터 사이언티스트의 역할과 직무에 대한 이해

[데이터 사이언티스트로 가는 첫 걸음]

  • 터미널로 배우는 리눅스 운영 체제: 명령어 실습, 운영 체제, 커널, 셸

  • 깃과 깃허브 이해 및 실습

  • 파이썬 기초: 자료형, 조건문, 반복문, 함수, 리스트, 딕셔너리, 람다, 예외처리, 클래스

  • 파이썬 실습 및 프로젝트 수행

Point 03

폭넓은 산업 데이터를 경험하며 실무 역량 UP!

다양한 데이터, 깊이 있는 분석!

금융 데이터

금융 데이터는 대출 이력, 주식 거래, 예금 등에서 발생하며, 시계열 분석을 통한 자산 가격 예측, 신용 리스크 모델링, 이상 거래 탐지에 활용됩니다.

데이팅 앱 데이터

데이팅 앱 데이터는 사용자 프로필, 매칭 기록, 활동 로그 등을 포함하며, 추천 시스템 구축, 사용자 행동 예측, LTV(Lifetime Value) 분석을 위한 머신러닝 모델에 사용됩니다.

마케팅 데이터

마케팅 데이터는 고객 행동, 광고 성과, 구매 패턴을 포함하며, 고객 세분화, 캠페인 성과 예측, 개인화 추천 시스템 최적화에 활용됩니다.

신용거래 데이터

신용거래 데이터는 카드 사용 내역, 대출 상환 이력, 금융 거래 로그 등을 포함하며, 신용 점수 모델링, 부도 예측, 사기 탐지 알고리즘 개발에 사용됩니다.

이론과 실무를 연결하는

단계별 현직자 세미나

현직자 세미나는 온라인으로 진행됩니다.

  • N사

    플랫폼 머신러닝 엔지니어

    현업 전문가 세미나

    현장에서의 성공/실패 사례 공유:
    데이터 사이언티스트 마인드셋

  • I사

    해외 데이터 사이언티스트

    현업 전문가 세미나

    데이터로 어떻게 비즈니스에 기여할 수 있는가?

  • N사

    게임사 ML 엔지니어

    현업 전문가 세미나

    대형 금융 시계열 모델 학습 사례

  • L사

    글로벌 테크 ML 엔지니어

    현업 전문가 세미나

    비전공생의 딥러닝 엔지니어 도전기:
    스타트업에서 글로벌 테크 기업까지

  • W사

    에듀테크 머신러닝 엔지니어

    현업 전문가 세미나

    추천 시스템,

    공부와 현실은 어떤 차이점이 있을까?

  • R사

    글로벌 테크 MLOps 엔지니어

    현업 전문가 세미나

    MLOps로 나아가는 파이프라인 여정

* 운영 중인 3기 기준, 세미나 내용은 변경될 수 있습니다

Point 04

함께 배우고 성장하는

모두의연구소 커뮤니티

모두의연구소

AI학교 아이펠 8기

2024 K-디지털 트레이닝 해커톤 최우수상 수상!

모두의연구소 AI학교 아이펠과 데이터 사이언티스트 훈련생들이 AI로 해운 물류 처리 효율을 혁신하며 처리 시간 60% 단축, 오류율 90% 감소 성과를 달성해 최우수상을 수상했습니다!

모두의연구소

데이터 사이언티스트 1기

커뮤니티

모두의연구소 커뮤니티

2015년부터 만들어진 국내 최초의 AI 커뮤니티
모두연에서 지식의 폭을 넓혀 더 큰 성장을 경험해 보세요.

1,900+

AI 커뮤니티 활동 연구원

909개

누적 AI 연구모임 수

60개

AI 논문 성과

나눌수록 성장하는
모두의연구소 커뮤니티

누구나 하고 싶은 연구를 하도록 연구 문화를 전파하는 모두의연구소의 논문 게재 지원 사업

해내고싶은 프로젝트, 대회, 논문, 연구 등 주제가 있다면 누구나 필요한 LAB을 만들 수 있어요.

모두의연구소는 카카오임팩트와 협력하여 사회 문제 해결을 목표로 하는 '테크포임팩트' 커뮤니티로 다양한 LAB을 운영하고 있습니다.

AI 세미나 '모두팝'

모두의연구소 열린 세미나 ‘모두팝’에서는 검증된 지식과 노하우를 공유하고 AI·Dev 분야 전문가와 소통할 수 있습니다.

모두팝 보러가기

1,000여 명의 졸업생이
모두의연구소와 함께 성장했습니다.

이외에도 1,000명의 훈련생이 AI/Data 필드에서 꾸준히 성장하고 있습니다

  • 데이터사이언티스트 2기

    김*은 님

    일반적으로 우리가 학교라는 곳에서는 접하기 쉽지 않은 학습 방식을 경험할 수 있는 몇 안되는 기회인 거 같아요! 그래서 저는 너무 좋아서 실제로 친구에게 추천해 주었고 현재 그 친구가 모두연 프론트 부트캠프를 듣고 있어요. 정말로 추천할 만큼 만족했습니다.



  • 데이터사이언티스트 2기

    이*연 님

    통계에 대해 전반적으로 배울 수 있어서 좋았습니다. 배우는 내용이 많아 따라가기 벅찬 느낌도 있었고, 모든 내용을 완전히 이해하지 못한 부분이 있어 아쉬움이 남습니다. 하지만 유익한 경험이었습니다.

  • 데이터사이언티스트 2기

    박*희 님

    파이썬을 코딩 테스트 용도로만 사용하다가 데이터를 직접적으로 다뤄본 건 처음이었는데, 정말 재미있었습니다! 이번 모듈은 지난번과 달리 중간중간 배운 내용을 미니 프로젝트로 진행했는데, 바로바로 배운 내용을 복습할수 있어서 좋았습니다. 최대한 효과적인 학습방식으로 공부할 수 있어서 만족스러웠습니다.

  • 데이터사이언티스트 1기

    윤*원님

    데이터 분석 과정을 처음 접하는 친구에게 추천하고 싶습니다. 다양한 설명 방식과 훈련이 적절하게 도움이 될 것입니다. 실무에 가까운프로젝트를 직접 해볼 수 있어 좋은 경험이 될것 같습니다.

  • 데이터사이언티스트 1기

    양*영 님

    아이펠 과정을 진행하면서 그루 분들과 함께 공부하며 커뮤니티 교육의 장점을 잘 느꼈습니다. 스스로 공부하는 법이 점점 익숙해지며 찾아서 공부하는 습관을 가지게 되었습니다.

  • 데이터사이언티스트 1기

    강*지 님

    처음에는 수업 방식이 익숙하지 않아 다소 어려울 수 있습니다. 하지만 나중에는 이 학습법이 더 오래 기억에 남는 것 같습니다. 강의를 듣는 것보다는 그루분들과 함께 동아리실에서 공부하는 듯한 느낌이 들어서, 마치 대학교에 다시 온 것 같아 즐겁습니다. 아이펠 과정을 진행하며 커뮤니티형 교육의 장점인 스스로 공부하는 법에 익숙해지고, 찾아서 공부하는 습관을 가지게 되었습니다.

  • 데이터사이언티스트 1기

    왕*빈 님

    전문적인 분야를 완전 기초부터 공부할 수 있어서 좋았습니다. 이 분야는 많은 인사이트가 필요하다고 생각하는데, 다른 사람들과 대화를 나누면서 새로운 아이디어를 많이 떠올릴 수 있었습니다.

  • 데이터사이언티스트 1기

    김*현 님

    NLP와 추천 시스템의 핵심 논문과 학습 자료를 잘 정리해 주셔서 많은 도움이 되었습니다. 앞으로 잘 활용할 수 있을 것 같습니다. 시계열 프로젝트를 전체적으로 경험할 수 있어 유익했습니다. 이해가 부족한 부분은 혼자서 차아보고 공부했습니다. 앞으로 금융 머신러닝에 도전하는 데 좋은 계기가 되었습니다.

  • 데이터사이언티스트 1기

    이*호 님

    실무적인 내용을 배울 수 있어서 좋았고, 방향설정에 대한 감을 조금 잡을 수 있었습니다. 아이펠 과정을 들은 후 많은 변화가 있었습니다. 많이 배울 수 있고 성장할 수 있는 곳입니다. 정말 많이 성장하고 있음을 느낍니다. 저와 비슷한 상황에 있는 분들께도 추천드리고 싶습니다. 정말 최고입니다.

모집 개요

모집 일정

25.05.23(금) -

교육 기간

25.06.30(월) - 25.12.12(월)

교육 시간

매일 10:00 ~ 18:00 (월-금, 주5일)

교육 방법

100% 비대면 실시간 과정

지원 자격

내일배움카드 발급 가능자

교육 혜택

₩ 15,246,000원

0원

매월 최대 훈련장려금

316,000원

FAQs

자주 묻는 질문

지원 자격은 어떻게 되나요?

*내일배움카드를 가지고 있거나 개강일 전까지 발급할 수 있는 분 * 내일배움카드 지원금 잔액이 1원 이상 남은 분 * K-Digital Training(KDT) 과정에 참여하신 적 없는 분 (K-Digital 기초역량 훈련, KDC 참여 여부 무관) * 매일 오전 10시부터 오후 6시까지 학습에 몰입할 수 있는 분 * 현재 대한민국 국내 거주하고 계시며, 훈련 기간 동안 출국 계획이 없는 분

💳 발급 방법 :

https://bit.ly/4iO4Gpe

지원하고 싶은데 미리 공부해야 할게 있나요?

지원하고 싶은데 컴퓨터는 어느 정도 스펙을 준비해야 할까요?

교육 방식은 어떻게 되나요?

비대면 수업이라 잘 관리되는지 걱정돼요.

수강료가 정말 무료인가요? 추가 비용은 없나요?

수강하면서 금전적 지원을 받을 수 있나요?

프로젝트가 어떻게 진행되는지, 어떤 퀄리티까지 만들 수 있는지 궁금합니다.

수료하면 어떤 지원을 받을 수 있나요?

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