클라우드 기반의 머신러닝 활용 실무
| 교육일정 | |
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| 교육시간 | 2일, 14시간 / 09:30~17:30 |
| 교육장소 | 한국생산성본부 2층 206호 |
| 고용보험 | 고용보험 비환급 ? |
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교육비
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정상가 600,000 원 KPC 유료법인회원 540,000 원 |
| 교육문의 | T. 02-724-1218 / jekim@kpc.or.kr |
교육시간
09:30~17:30
교육목적/특징
■ 기업용 데이터 분석 환경의 특수성(정보보안, 데이터 공유 제약, 접근 권한 문제 등) 이해
■ 파이썬 및 오픈소스 기반 도구의 특성과 엔터프라이즈 환경에서의 활용 제약에 대한 이해
■ 엔터프라이즈 환경에서의 데이터 분석을 위한 네트워크 설정, 접근권한 부여 등 방법의 이해
■ AWS 등 Public Cloud 기반의 데이터 분석 도구 활용 방법, 데이터 수집 및 전처리 방법의 이해
교육대상
■ 기업 내 데이터 분석 담당자 및 데이터 분석 업무 관여도가 높은 실무자
■ 클라우드 기반의 데이터 분석 도구 활용에 대한 지식과 경험이 필요한 실무자
■ AWS 기반의 데이터 분석을 위한 스토리지, 네트워크, 접근제어 방식을 알고자 하는 실무자
※ 온앤오프 진행방식은 개강일 1주일 전 선호도 조사 결과에 따라 진행방식이 결정됩니다. 온앤오프 병행 수업으로 진행되거나, 온라인(또는 오프라인) 희망자가 소수인 경우 오프라인(또는 온라인) 전용 과정으로 진행될 수 있으니 이점 참고하여 주시기 바랍니다. |
교육내용
구분 | 내용 | |
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1일차 | 오전 | [Phase 01] 엔터프라이즈 ML/DL 모델 기반 데이터 분석 개론 (AWS IAM, S3, VPC 환경 설정) |
오후 | [Phase 02] AWS Sagemaker Canvas, Google Colab 활용 실무 - 오픈소스를 적극 활용하는 방식 : Google Colab 및 Tensorflow 기반의 데이터 분석 - 보안성 엔터프라이즈 도구를 활용한 간편한 분석 방식 : AWS SageMaker Canvas | |
2일차 | 오전 | [Phase 03] 엔터프라이즈 MLOps 구성, 모델 빌드, 학습, 배포 개론 (DevOps + ML 파이프라인) (KubeFlow, GCP Vertex AI) |
오후 | [Phase 04] AWS Sagemaker Studio, Notebook, Lab 활용 실무 - AWS SageMaker Studio - Notebook을 이용한 고객 행동 데이터 분석 실습 - AWS SageMaker Studio - Canvas를 이용한 여신 심사 데이터 분석 실습 | |
* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며, | ||
수강후기
연관 자격
| 자격증명 | 자격증관련링크 |
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