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취업 · 이직

데이터 사이언스 대학원 준비, 이렇게 시작해보세요

- 데이터 사이언스 '대학원' 가이드라인입니다 (⭐ 1회에 한해 실습자료 (CV) 첨삭 제공)

9명 이 수강하고 있어요.

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입문자를 위해 준비한
[취업 · 이직, 자기계발] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 대학원 진학 방법

  • 데이터 사이언스 대학원

  • 커리어 전환

  • 인공지능 대학원 진학

  • 대학원

데이터 사이언스 대학원 준비, 이렇게 시작해보세요

수십 회의 [대학원 진학 컨설팅]을 기반으로 제작한 본 강의가 고민을 해결해줄 것입니다.

  • 국비 교육/이직/비전공자/커리어 전환을 위한 '데이터 사이언스' 대학원 입학을 위한 요약본

  • 대학원 입학을 위한 체계와 순서를 확실히 알고, 준비하세요!

이런 내용을 배워요

대학원과 대학원 진학시기

대학원을 마치 '학원' 혹은 '채용 프로그램' 처럼 여기는 분을 많이 봐왔습니다.

그러나, 대학원은 '제대로' 준비해두지 않으면 원하는 결과물을 얻어낼 수 없습니다. 본 강의를 통해서 데이터 사이언스 대학원과 진학시기를 확인해보세요.

대학원 준비 파이프라인

대학원 준비 파이프라인을 전체적인 개요를 시작으로 [연구 주제 선정부터 입학]까지의 흐름과 준비사항 행동요령을 가이드해드립니다.

'무엇을' 준비해야 하는지 확실히 알아가십시오.

수강 전 참고 사항

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료는 동영상 자료입니다.

  • 실습자료는 엑셀 형식이며, 원하시는 경우 overleaf (문서편집 사이트) 링크를 제공해드립니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 필요한 선수 지식 없음

  • 질문/답변 및 추후 업데이트

이런 분들께
추천드려요!

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

안녕하세요
재주입니다.

👩‍🎓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

커리큘럼

전체

13개 ∙ (33분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!