Python ML
파이썬 ML 기초 — 실험 노트부터
NumPy·pandas·scikit-learn로 지도학습 파이프라인을 직접 구성하며 지표 해석까지 연결합니다.
2019 실험 노트 운영 시작 연도
38% 내부 만족 조사 응답 중 재수강·추천 의향
1,240시간 누적 멘토링·코칭 시간(추정)
7개 도시 오프라인 모임·기업 워크숍 개최 지역
92% 설문 기준 과제 제출 완료율(최근 3기)
디포온 디지털 랩스 · 충북 제천 기반
멘토링·코칭 누적 시간을 기준으로 설계된 커리큘럼
모델 실험을 기록 가능한 습관으로 바꿉니다
파이프라인·비전·NLP·배포까지, 한국어로 피드백을 받으며 포트폴리오를 정리합니다. 가격은 참고용이며 실제 등록은 문의 후 안내됩니다.
포함되는 것, 그리고 범위 밖
주당 실습과 멘토 피드백을 전제로 합니다. 라이브 세션 일정은 과정마다 다르며, 기업 팀은 별도 타임라인을 제안합니다. 법률·회계 자문, 채용 알선, 하드웨어 무상 대여는 포함되지 않습니다.
- 실험 노트·리뷰 템플릿과 체크리스트
- 제천 장락동 사무실 오프라인 질의(예약)
- 과정별 멘토링 횟수 명시
- 환불·취소 절차는 별도 정책 페이지
01 — 기록에서 배포 메모까지
- 1
문제 정의와 데이터 윤리 점검
측정 가능한 목표와 금지 사용 사례를 먼저 적습니다.
- 2
베이스라인과 실패 가설
단순 모델로 하한선을 만들고 실패 로그를 남깁니다.
- 3
반복 실험과 동료 리뷰
피어 리뷰 체크리스트로 노트 품질을 맞춥니다.
- 4
배포 스케치와 관측 지표
최소 API·로그 필드를 설계하고 운영 한계를 명시합니다.
- 5
회고와 포트폴리오 스토리
그래프·README·발표 슬라이드를 한 톤으로 정리합니다.
코호트에서 온 짧은 메모
“엣지 배포 체크리스트 덕분에 전력 측정을 빼먹지 않게 됐습니다.”
한국어 NLP 라벨 검수 시트가 바로 팀 위키에 갔어요.
기업 교육 담당자 · 익명
★★★★☆ 설문
파이프라인 입문 과정의 week 3 템플릿이 아직도 실험 시작점입니다. 다만 pandas 고급 파트는 속도가 빨랐습니다.
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빠른 확인
GPU 없이도 되나요? 입문·전통 ML 위주는 가능, 비전 일부는 클라우드 안내.
기업 팀? 별도 타임라인과 자료 비공개 옵션 문의.
환불? 환불·취소 안내에서 기한 확인.
브로슈어 대신 메일링
분기별로 과정 개편 요약을 보냅니다. 스팸성 문구 없이 일정·새 실습 소개 위주입니다.