이런 걸
배워요!
대학원 진학 방법
데이터 사이언스 대학원
커리어 전환
인공지능 대학원 진학
대학원
학습 대상은
누구일까요?
주변에 대학원 진학과 관련하여 자신을 도와줄 사람이 없는 상황
자신의 현재 상태 및 주변 상황을 분석하고 이해할 필요가 있는 상황
대학원 입시에 대한 정보가 부족한 상황
대학원을 통해서 데이터 사이언스 커리어로 이직을 희망하는 상황
데이터 사이언스 업계로 이직 준비중인 직장인/개발자/비전공자
👩🎓탑티어 논문부터 🤝 스타트업 창업까지 !
진짜 다~ 해본 [잔재주 ☘]의 인공지능 및 데이터 컨설팅
[☘ 강사 소개]
현직 - Co-founder / R&D Leader at AI Healthcare Startup
최종학력 - 성균관대학교 소프트웨어학과 석사
✅ 주요 연구성과 - 인공지능 최고학회 NeurIPS 2021 1저자
✅ 주요 강의경력 - Advanced AI Course at LG AI Research
✅ 주요 총괄경력 - 경기대학교 국가근로 취업연계 인턴십 프로그램 운영 (3개월)
✅ 주요 비지니스 대회성과 - 2021, 2022 2년연속 경기도 융합기술 창업지원 선정
✅ 주요 비지니스 수상성과 - 경기도 ‘융합기술 스타트업 데모데이’ 최우수상
✅ 주요 인공지능 대회성과 - 2021 인공지능 그랜드 챌린지 4차 3단계 대회 1위
✅ 주요 인공지능 수상성과 - 2021 과학기술정보통신부 장관상
😁 문과 ➡ 학사 (을지대학교 의료IT마케팅학과) ➡ 인턴 데이터 분석가 at ㈜카찹 ➡ 성균관대학교 소프트웨어학과 석사 ➡ 인공지능 강사 (LG AI Research) ➡ R&D Leader 및 Co-founder
[☘ 인공지능 및 데이터 컨설팅 해드립니다]
- 한국에 아직 AI학과가 없던 17년도부터 6년간 커리어를 쌓아가고 있습니다.
- 많은 시간이 흘렀으나, 아직도 정해진 커리어패스나 공부계획이 없는 분야인 만큼, 커리어를 쌓아 나가는 것에 대해서 고민이 많다는 것을 알고 있습니다.
- 치열하게 고민하는 당신을 위해, 저의 [지식, 경험, 그리고 통찰]을 공유해드리고 싶습니다.
[☘ 데이터 직군 인재는 다재다능해야합니다]
- 한국에서 많이 세분화되었지만 데이터 직군 인재 (데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 머신러닝 연구원)는 다재다능해야한다고 생각합니다.
- 1. 주어진 상황의 [문제파악]
- 2. 파악한 문제에 대한 [데이터 분석]
- 3. 분석한 결과에 기반한 [현실적인 솔루션] 도출
- 4. 솔루션의 실질적인 [설계, 운영, 그리고 구현]
- 5. 구현한 솔루션의 [알맞은 평가]
- 6. 전체적인 진행과정 [설명 및 소개]
- 부족한 저이지만, 위에 속하는 과정에서 문제를 겪고 있다면 성심성의껏 도와드리고 싶습니다
전체
13개 ∙ (33분)
가 제공되는 강의입니다.
데이터 사이언스 대학원 가이드라인?
00:46
강의 및 실습 자료 소개
02:47
대학원이란?
07:37
대학원 진학시기는?
04:06
대학원 준비 파이프라인. 전체 개요
00:49
대학원 준비 파이프라인 5. 입학
00:36
대학원 준비 파이프라인 6. 개인경험
02:37
향후 강의 계획 소개
01:48