±Ù·ÎÀÚÁ÷¾÷´É·Â°³¹ßÈÆ·Ã
¸Ó½Å·¯´× ºÐ¾ßÀÇ Ç¥ÁØ ¾ð¾îÀÎ ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇØ ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ±âº» ¹®¹ýÀ» ¼÷ÁöÇÏ°í ¸Ó½Å·¯´× ±â¹ÝÀÇ
±â°èÇнÀÀ» ±¸ÇöÇÔ°ú µ¿½Ã¿¡ ȸ±ÍºÐ¼®, ±ºÁýÈ µîÀ» ½Ç½ÀÇÏ¿© Çö¾÷ÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®Çϵµ·Ï ÇÏ´Â °úÁ¤
*°³°ÀÏÀÚ | 1Â÷2025-02-17 2Â÷2025-02-24 |
---|---|
*±³À°±â°£ | 1~2°³¿ù |
*¼ö°·á | 100% ¹«·á ±¹ºñÁö¿ø´Ü, ´ë±â¾÷Àº 20% ÀÚºñºÎ´ã±Ý ¹ß»ý ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. |
*¼ö¾÷±¸¼º | °ÝÀϼö¾÷(¿ù¼ö,¿ù¼ö±Ý / ȸñ,ȸñ±Ý) or ÁÖ 1ȸ(Åä¿äÀÏ,ÀÏ¿äÀÏ) |
Á¤±ÔÁ÷,ºñÁ¤±ÔÁ÷ ¹«·á
(´ë±â¾÷ ±Ù·ÎÀÚ 20% ÀÚºñºÎ´ã)
±³Àç ¹«·á Áö¿ø
´õÁ¶Àº¿¡µà °ÀÇ Áö¿ø
°í¿ëº¸Çè¿¡ °¡ÀÔÇÑ ±Ù·ÎÀÚ µîÀÌ Á÷¹« °æÀï·Â °È¸¦ µµ¸ðÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±Ù·ÎÀÚÄ«µå¸¦ ¹ß±Þ¹Þ¾Æ Á÷¾÷´É·Â°³¹ß ÈƷÿ¡ Âü¿© ÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï
ÈƷúñ¿ëÀ» Áö¿øÇÏ´Â Á¦µµ·Î °í¿ë³ëµ¿ºÎ°¡ ½Ç½ÃÇÑ ±³À°ÈƷñâ°ü ÀÎÁõÆò°¡¿¡¼ °ÇÁ¤¼º°ú ¿ª·®À» °ËÁõ¹Þ¾Æ À§Å¹ÀÚ°ÝÀ»
ÀÎÁõ¹ÞÀº ±â°üÀÌ °úÁ¤À» ½ÂÀιްí ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ´õÁ¶ÀºÄÄÇ»Å;ÆÄ«µ¥¹Ì´Â Àü±¹ÀÇ ÈƷñâ°ü Áß ´Ü 5%¸¸ÀÌ ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ´Â
3³âÀÎÁõÀ» ¹ÞÀº »óÅ·Î
Ãë¾÷À» ¿øÇÏ´Â ¼ö°»ýºÐµé¿¡°Ô º¸´Ù Å« ÇýÅÃÀ» Á¦°øÇص帱 ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
1
´õÁ¶ÀºÄÄÇ»ÅÍ2
±¸Á÷µî·Ï(¿öÅ©³Ý)3
°ÅÁÖÁö °üÇÒ4
ÈƷôë»óÀÚ °áÁ¤5
´õÁ¶ÀºÄÄÇ»ÅÍ6
Ãë¾÷ ¹× ¸ñÇ¥°¢ ºÐ¾ß ½Ç¹« °æ·ÂÀ»
10³â ÀÌ»ó º¸À¯ÇÑ
º£Å׶û Àü¹®°¡ÀÇ °ÀÇ
´õÁ¶Àº Çù·Â ¾÷ü¿ÍÀÇ
ÇùÀǸ¦ ÅëÇÑ
½Ç¹« ¸ÂÃãÇü Ä¿¸®Å§·³
´Ù¾çÇÑ Ãë¾÷¿¬°è
½Ã½ºÅÛÀ» Á¦°øÇÏ¿©
Ãë¾÷·ü Çâ»ó¿¡ À̹ÙÁö
ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¹ßǥȸ¸¦
ÅëÇØ ÀÚüÀûÀÎ
½Ç·ÂÇâ»ó µµ¸ð
½Ç¹«ÀÚµéÀÇ ¼¼¹Ì³ª
Ư°À» ÅëÇØ
ÇÙ½ÉÀûÀÎ Á¤º¸ Á¦°ø
ÀÔ¹®ÀÚµµ ½±°Ô!! ´õÁ¶Àº ¿Â¶óÀÎ ¿¡µà!!
´õÁ¶Àº ¼ö°»ýÀ̶ó¸é ´©±¸³ª ÀÌ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â 1°³¿ù ¹«·á ¿Â¶óÀÎ º¹½À°ÀÇ ÇýÅÃ!!
¼ö¾÷¿¡¼ ¹è¿ü´ø ³»¿ëÀ» ´Ù½Ã µè°í ½Í°í, ¿À·¡µÇ¾î ÀØÀº ³»¿ëÀ» ´Ù½Ã º¼ ¼ö ÀÖ´Â ¿Â¶óÀÎ °ÁÂ!!
´õÁ¶ÀºÄÄÇ»Å;ÆÄ«µ¥¹Ì´Â ¹Ì·¡ÀÇ È¯°æº¯È¸¦ ¿¹ÃøÇÏ°í Áø´ÜÇÏ¿©,
»ê¾÷º°, Á÷¹«º° ÇÊ¿ä ¿ª·® ºÐ¼®À» ±â¹ÝÀ¸·Î ITÄ¿¸®Å§·³À» ¼³°èÇÏ¿´½À´Ï´Ù.
ÇöÀç IT´Â ¿ì¸®ÀÇ ÀÏ»óÀ̳ª ȸ»ç, ºñÁî´Ï½º¿¡ ±íÀÌ °ü¿©ÇÏ¿© Áö±Ý±îÁöÀÇ »ó½ÄÀ» ±Þ¼ÓÈ÷ ¹Ù²Ù·Á°í ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
IT°¡ ºÒ·¯ÀÏÀ¸Å°´Â »õ·Î¿î »ó½ÄÀº ¾î¶² °ÍÀ̸ç, ¿Ö ÇÊ¿ä·Î ÇÏ´ÂÁö, ¾î¶² °¡Ä¡¸¦ âÃâÇÏ·Á°í ÇÏ´ÂÁö¸¦ ¹Ì¸® ´ëºñÇÏ°í ¾Ë¾ÆµÎ¸é ¹Ì·¡¸¦ ´ëºñ ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù
´õÁ¶ÀºÄÄÇ»Å;ÆÄ«µ¥¹Ì´Â ¹ß ºü¸£°Ô ±Þº¯ÇÏ´Â IT Æ®·»µå¸¦ ÀÐ°í ¹Ì·¡ÀÇ °¡Ä¡¸¦ ³ôÀÌ´Â Ä¿¸®Å§·³À¸·Î ´Ù°¡°¡°Ú½À´Ï´Ù.
¶°¿À¸£´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ÀÌ»óÀûÀÎ Åø 'ÆÄÀ̽ã'À» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ½Ç¹« °úÁ¤
º» °úÁ¤Àº ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇØ ¸Ó½Å·¯´×¿¡ Àû¿ëÇϱâ À§ÇÑ °úÁ¤À¸·Î
µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®¡¤¼öÁýÇÏ°í ½Ã°¢ÈÇÏ¿© °ªÀ¸·Î ³ªÅ¸³»´Â °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
ÆÄÀ̽ãÀº ´Ù¸¥ ¾ð¾î¿¡ ºñÇØ Á÷°üÀûÀÌ°í ½¬¿î ¾ð¾î·Î Ãʺ¸Àڵ鵵 ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ¾ð¾îÀÔ´Ï´Ù.
º» °úÁ¤À» ÅëÇØ ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÏ¿© ¸Ó½Å·¯´×À» Àû¿ëÇϱâ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ¹× ½ÇÁ¦ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Àû¿ëÇÏ´Â ´É·ÂÀ» Å°¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÆÄÀ̽ãÀº µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡¼ ¸¹ÀÌ ¾²ÀÌ´Â RÇÁ·Î±×·¡¹Ö¿¡ ºñÇØ ½¬¿î ¾ð¾î·Î Á¢±Ù¼ºÀÌ ÁÁÀ¸¸ç,
ÆÄÀ̽㸸À¸·Îµµ µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý, °¡°ø, ºÐ¼®, ÀλçÀÌÆ® ÃßÃâ, ½Ã°¢È°¡ °¡´ÉÇϱ⠶§¹®¿¡ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡¿¡°Ô ÇʼöÀûÀÎ ºÐ¼® Åø·Î °¢±¤¹Ú°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
¸Ó½Å·¯´×Àº ÄÄÇ»ÅÍ °úÇÐ Áß ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÇÑ ºÐ¾ß·Î ÆÐÅÏÀνİú ÄÄÇ»ÅÍ ÇнÀ ÀÌ·ÐÀÇ ¿¬±¸·ÎºÎÅÍ ÁøÈÇÑ ºÐ¾ßÀÔ´Ï´Ù.
»ç¶÷ÀÌ ÇнÀÇϵí ÄÄÇ»ÅÍ¿¡ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÁØ ÈÄ ½º½º·Î ÇнÀÇÏ°Ô ÇÔÀ¸·Î½á »õ·Î¿î Áö½ÄÀ» ¾ò°Å³ª ¹Ì·¡¿¡ ´ëÇÑ ¿¹Ãø°ú ºÐ¼®À» ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¸Ó½Å ·¯´×Àº °æÇèÀû µ¥ÀÌÅ͸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ÇнÀÀ» ÇÏ°í, ¿¹ÃøÀ» ¼öÇàÇÏ¸ç ½º½º·ÎÀÇ ¼º´ÉÀ» Çâ»ó½ÃÅ°´Â ½Ã½ºÅÛ°ú
À̸¦ À§ÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¿¬±¸ÇÏ°í ±¸ÃàÇÏ´Â ±â¼úÀ̶ó ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
\
±âº»ÀûÀÎ ºÐ¼® µµ±¸ÀÇ ÀÌÇغÎÅÍ ¿¢¼¿ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ºÐ¼®, ¸Ó½Å·¯´× ¹× ½Ã°¢È ±â¹ýÀ» ÇнÀ ¹× Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç
´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¶ÀÌ´× ±â¹ý°ú ±â°èÇнÀ¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÇнÀÇÏ¿© »õ·Î¿î Áö½Ä, ¹Ì·¡¿¡ ´ëÇÑ ¿¹Ãø°ú ºÐ¼®À» ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¿Ö ÇÊ¿äÇÒ±î¿ä?
°ÀǸ¦ µè°í ³ª¸é!?
À§ °úÁ¤¿¡ ´ëÇÑ ¹®ÀÇ»çÇ×Àº 1:1»ó´ãÀ» ÅëÇØ ÀÚ¼¼È÷ ¼³¸í ¹ÞÀ¸½Ç ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, Àڽſ¡°Ô ¸Â´Â ²À ¸Â´Â Ä¿¸®Å§·³ °úÁ¤À» ÅëÇØ ¿øÇÏ´Â Ãë¾÷ÀÇ ¹®À» ¿°í ½Ç¹«ÀûÀ¸·Î ÀÎÁ¤¹Þ´Â Àü¹®°¡°¡ µÇ¼¼¿ä.
Step 1ÁÖÂ÷ | ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÁÖ¿ä ÀÀ¿ë ºÐ¾ß (Ãßõ ½Ã½ºÅÛ, ÀÇ·á Áø´Ü, À̹ÌÁö ÀÎ½Ä µî), Python, colaboratory, ÁÖ¿ä ¶óÀ̺귯¸® (Scikit-learn, Pandas µî). | °ÀÇ ¼Ò°³ |
---|
Step 2ÁÖÂ÷ | ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ Á¤ÀÇ¿Í Çʿ伺, Áöµµ ÇнÀ, ºñÁöµµ ÇнÀ, °È ÇнÀ °³¿ä, ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÀϹÝÀûÀÎ ¿öÅ©Ç÷οì, ¿¹Á¦: °£´ÜÇÑ µ¥ÀÌÅͼ¿¡¼ ÆÐÅÏ Å½»ö | ¸Ó½Å·¯´× °³¿ä |
---|
Step 3ÁÖÂ÷ | Pandas: µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ »ý¼º, Ž»ö, Á¶ÀÛ, Numpy: ¹è¿ »ý¼º, À妽Ì, ¿¬»ê, Matplotlib/Seaborn: µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È, ½Ç½À: °£´ÜÇÑ µ¥ÀÌÅͼ ·Îµå ¹× ½Ã°¢È | ÆÄÀ̽㠱âÃÊ |
---|
Step 4ÁÖÂ÷ | °áÃøÄ¡ ó¸®, ÀÌ»óÄ¡ ŽÁö ¹× Á¦°Å, ¹üÁÖÇü µ¥ÀÌÅÍ ÀÎÄÚµù (One-Hot Encoding, Label Encoding), µ¥ÀÌÅÍ Á¤±ÔÈ ¹× Ç¥ÁØÈ, ½Ç½À: ŸÀÌŸ´Ð µ¥ÀÌÅͼÂÀ» È°¿ëÇÑ Àüó¸® | µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® |
---|
Step 5ÁÖÂ÷ | ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ÀÇ ±¸¼º ¿ä¼Ò: µ¥ÀÌÅÍ, ¾Ë°í¸®Áò, Æò°¡, °úÀûÇÕ(Overfitting)°ú °ú¼ÒÀûÇÕ(Underfitting) °³³ä, µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ: ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ, ½Ç½À: °£´ÜÇÑ ¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨ ±¸¼º. | ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ÀÇ ±âº» °³³ä |
---|
Step 6ÁÖÂ÷ | Áöµµ ÇнÀÀÇ Á¾·ù: ȸ±Í¿Í ºÐ·ù, ¼Õ½Ç ÇÔ¼ö¿Í ¼º´É Æò°¡ ÁöÇ¥, ½Ç½À: Áöµµ ÇнÀÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅͼ Ž»ö (Scikit-learn) | Áöµµ ÇнÀ °³¿ä |
---|
Step 7ÁÖÂ÷ | ´Ü¼ø ¼±Çü ȸ±Í¿Í ´ÙÁß ¼±Çü ȸ±Í, ¼öÇÐÀû °³³ä: °¡ÁßÄ¡¿Í ÆíÇâ, ½Ç½À: ÁÖÅà °¡°Ý ¿¹Ãø | ¼±Çü ȸ±Í |
---|
Step 8ÁÖÂ÷ | ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±ÍÀÇ ¿ø¸®, ÀÌÁø ºÐ·ù¿Í ´ÙÁß Å¬·¡½º ºÐ·ù, ½Ç½À: ŸÀÌŸ´Ð »ýÁ¸ÀÚ ¿¹Ãø | ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í |
---|
Step 9ÁÖÂ÷ | KNNÀÇ ¿ø¸®¿Í Àû¿ë ¹æ¹ý, °Å¸® °è»ê (À¯Å¬¸®µå, ¸ÇÇØÆ°), ½Ç½À: KNNÀ¸·Î ¼ýÀÚ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ·ù (MNIST µ¥ÀÌÅͼÂ) | K-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô (KNN) |
---|
Step 10ÁÖÂ÷ | ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«ÀÇ ±¸Á¶¿Í ÀÛµ¿ ¹æ½Ä, °úÀûÇÕ ¹æÁö ±â¹ý (°¡ÁöÄ¡±â), ½Ç½À: ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«¸¦ È°¿ëÇÑ ºÐ·ù ¹®Á¦ ÇØ°á | ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« (Decision Tree) |
---|
Step 11ÁÖÂ÷ | ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®ÀÇ ±¸Á¶¿Í ¹è±ë(Bagging) °³³ä, º¯¼ö Áß¿äµµ Çؼ®, ½Ç½À: ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®·Î ¿ÍÀÎ Ç°Áú ¿¹Ãø | ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® |
---|
Step 12ÁÖÂ÷ | SVMÀÇ ±âº» ¿ø¸®¿Í Ä¿³Î Æ®¸¯, ºÐ·ù¿Í ȸ±Í¿¡¼ÀÇ È°¿ë, ½Ç½À: SVMÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ·ù | ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å (SVM) |
---|
Step 13ÁÖÂ÷ | ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ ¸ñÀû°ú È°¿ë, Â÷¿ø Ãà¼Ò¿Í ±ºÁýÈ(clustering) ¼Ò°³., ½Ç½À: µ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÐÆ÷ ½Ã°¢È (Â÷¿ø Ãà¼Ò) | ºñÁöµµ ÇнÀ °³¿ä |
---|
Step 14ÁÖÂ÷ | K-Æò±Õ ¾Ë°í¸®Áò ¿ø¸®, ÃÖÀûÀÇ K °ª ã±â (¿¤º¸¿ì ±â¹ý), ½Ç½À: °í°´ ¼¼ºÐÈ | K-Æò±Õ ±ºÁýÈ |
---|
Step 15ÁÖÂ÷ | ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®(PCA)¿Í ¼±ÇüÆǺ°ºÐ¼®(LDA)ÀÇ °³³ä°ú Â÷¿ø Ãà¼Ò°ú ÃàȸÀüÀÇ Çʿ伺, ÁÖ¼ººÐÀÇ Çؼ®, ½Ç½À: PCA¿Í LDA·Î µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È | PCA (ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®) |
---|
Step 16ÁÖÂ÷ | LDA(Latent Dirichlet Allocation): ±â°èÇнÀ°ú ÀÚ¿¬¾î ó·¯(NLP)ÀÎ ÁÖÁ¦ ¸ðµ¨¸µ(topic modeling) | LDA ÀÚ¿¬¾î ó¸® |
---|
Step 17ÁÖÂ÷ | ÇнÀ·ü, Á¤±ÔÈ, Á¶±â Á¾·á, ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×, ½Ç½À: ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ¹× SVM ÃÖÀûÈ | ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ÀÇ ÃÖÀûÈ |
---|
Step 18ÁÖÂ÷ | SVD(ƯÀÌ°ªºÐÇØ) °³³ä ÀÌÇØ, ¿µÈÆò µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© Ãßõ ¸ðµ¨, ¿¹Ãø ¸ðµ¨ | ƯÀÌ°ª ºÐÇØ ¹× Ãßõ ¸ðµ¨ |
---|
Step 19ÁÖÂ÷ | ÇÁ·ÎÁ§Æ®: ¿¹½Ã - Æò°¡°ªÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿µÈ Ãßõ ¿¹Ãø ¸ðµ¨: µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®, ¸ðµ¨ ÇнÀ ¹× Æò, °á°ú Çؼ® ¹× ½Ã°¢È | ½ÇÁ¦ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÇÁ·ÎÁ§Æ® |
---|
Step 20ÁÖÂ÷ | ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÁÖ¿ä °³³ä º¹½À, Ãß°¡ ÇнÀ ÀÚ·á Á¦°ø (Kaggle ´ëȸ Âü¿© µî): ¿µÈ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà, ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ÀÌ»ó ŽÁö | °ÀÇ ¿ä¾à ¹× ÀÀ¿ë |
---|
2D±×·¡ÇÈÀ» Á¦ÀÛÇϱâ À§ÇÑ Çʼö ÇÁ·Î±×·¥ÀÎ ÀÏ·¯½ºÆ®¸¦ ÀÍÈ÷±â À§ÇÑ
°úÁ¤À¸·Î 1:1 »ó´ãÀ» ÅëÇÑ ¼ö°»ýÀÇ ¼öÁØ ¹× ¸ñÀû¿¡ ¸ÂÃç ÁøÇà µË´Ï´Ù.
AutoCADÀÇ ±âº»ÅøºÎÅÍ ÀÀ¿ë±îÁö ½ÀµæÇÏ¿© ¼³°èÀÇ °³³ä ÀÌÇظ¦ µ½±â À§ÇÑ
´Ü°ú °úÁ¤À¸·Î 1:1 »ó´ãÀ» ÅëÇÑ ¼ö°»ýÀÇ ¼öÁØ ¹× ¸ñÀû¿¡ ¸ÂÃç ÁøÇà µË´Ï´Ù.
RÀ» ÀÌ¿ëÇÏ¿© ¸Ó½Å·¯´×À» Àû¿ëÇϱâ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ¹× ½ÇÁ¦ ¾Ë°í¸®ÁòÀ»
Àû¿ëÇÏ´Â ´Ü°ú°úÁ¤À¸·Î 1:1 »ó´ãÀ» ÅëÇÑ ¼ö°»ýÀÇ ¼öÁØ ¹× ¸ñÀû¿¡ ¸ÂÃç ÁøÇà µË´Ï´Ù.
ÀÚ¹Ù ±âÃÊ ¹®¹ýÀ» ÀÍÈù ÇÏÀ̺긮µå ¾Û °³¹ßÀÚ·Î Ãë¾÷/ÀÌÁ÷À» À§ÇÑ
Á¾ÇÕ°úÁ¤À¸·Î 1:1 »ó´ãÀ» ÅëÇÑ ¼ö°»ýÀÇ ¼öÁØ ¹× ¸ñÀû¿¡ ¸ÂÃç ÁøÇà µË´Ï´Ù.
´Ù¾çÇÑ ½º¸¶Æ®±â±â¿¡ À¥ÆäÀÌÁö¸¦ Ç¥ÇöÇÒ ¼ö ÀÖ´Â IOS ¾Û ÇÏÀ̺긮µå À¥ °³¹ß¿¡
ÃÖÀûÈµÈ Ä¿¸®Å§·³À¸·Î Â¥¿©Áø °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
ÀÚ¹Ù ±âÃÊ ¹®¹ýÀ» ÀÍÈù ÈÄ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» °³¹ßÇÏ¿© Ãë¾÷/ÀÌÁ÷À» À§ÇÑ
Á¾ÇÕ°úÁ¤À¸·Î 1:1 »ó´ãÀ» ÅëÇÑ ¼ö°»ýÀÇ ¼öÁØ ¹× ¸ñÀû¿¡ ¸ÂÃç ÁøÇà µË´Ï´Ù.
´Ù¾çÇÑ ½º¸¶Æ®±â±â¿¡ À¥ÆäÀÌÁö¸¦ Ç¥ÇöÇÒ ¼ö ÀÖ´Â IOS ¾Û ÇÏÀ̺긮µå À¥ °³¹ß¿¡
ÃÖÀûÈµÈ Ä¿¸®Å§·³À¸·Î Â¥¿©Áø °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
´Ù¾çÇÑ ½º¸¶Æ®±â±â¿¡ À¥ÆäÀÌÁö¸¦ Ç¥ÇöÇÒ ¼ö ÀÖ´Â IOS ¾Û ÇÏÀ̺긮µå À¥ °³¹ß¿¡
ÃÖÀûÈµÈ Ä¿¸®Å§·³À¸·Î Â¥¿©Áø °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
ÀÚ¹Ù ¹× ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¾ð¾î ½ÀµæºÎÅÍ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º °ü¸®½Ã½ºÅÛ°ú RÇÁ·Î±×·¡¹Ö,ÇϵÓÀ» ÀÍÈ÷¸ç
Åë°è±â¹Ý, ÅؽºÆ®¸¶ÀÌ´×±â¹Ý, ¸Ó½Å·¯´× ±â¹Ý µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ¿© °á°ú¸¦ ½Ã°¢ÈÇÏ°í ½Ç¹«¸¦ Åä´ë·ÎÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·ÎÁ§Æ®±îÁö ÁøÇàÇÏ´Â °ú¸ñÀÔ´Ï´Ù.
¾Èµå·ÎÀ̵å,ios ÇÏÀ̺긮µå ¾Û °³¹ß ¾ç¼º °úÁ¤À» ÅëÇØ À¥ ¾îÇø®ÄÉÀÌ¼Ç Á¦ÀÛ ´É·ÂÀ» ½ÀµæÇÏ°í
´Ù°¡¿Ã 4Â÷»ê¾÷¿¡ ´ëºñÇÏ´Â IT/ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±¹°¡±â°£¡¤Àü·«»ê¾÷Á÷Á¾ °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
ÀÚ¹Ù ¹× ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¾ð¾î ½ÀµæºÎÅÍ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º °ü¸®½Ã½ºÅÛ°ú RÇÁ·Î±×·¡¹Ö,ÇϵÓÀ» ÀÍÈ÷¸ç
Åë°è±â¹Ý, ÅؽºÆ®¸¶ÀÌ´×±â¹Ý, ¸Ó½Å·¯´× ±â¹Ý µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ¿© °á°ú¸¦ ½Ã°¢ÈÇÏ°í ½Ç¹«¸¦ Åä´ë·ÎÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·ÎÁ§Æ®±îÁö ÁøÇàÇÏ´Â °ú¸ñÀÔ´Ï´Ù.
ÀÚ¹Ù ¹× ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¾ð¾î ½ÀµæºÎÅÍ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º °ü¸®½Ã½ºÅÛ°ú RÇÁ·Î±×·¡¹Ö,ÇϵÓÀ» ÀÍÈ÷¸ç
Åë°è±â¹Ý, ÅؽºÆ®¸¶ÀÌ´×±â¹Ý, ¸Ó½Å·¯´× ±â¹Ý µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ¿© °á°ú¸¦ ½Ã°¢ÈÇÏ°í ½Ç¹«¸¦ Åä´ë·ÎÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·ÎÁ§Æ®±îÁö ÁøÇàÇÏ´Â °ú¸ñÀÔ´Ï´Ù.
ÀÚ¹Ù(JAVA)¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ ¾Û °³¹ß ¾ç¼º °úÁ¤À» ÅëÇØ À¥ ¾îÇø®ÄÉÀÌ¼Ç Á¦ÀÛ ´É·ÂÀ»
½ÀµæÇÏ°í ´Ù°¡¿Ã 4Â÷»ê¾÷¿¡ ´ëºñÇÏ´Â IT/ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±¹°¡±â°£¡¤Àü·«»ê¾÷Á÷Á¾ °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
ÀÚ¹Ù±â¹ÝÀÇ Á¤º¸½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà¿¡ È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â °³¹ß ¹× ¿î¿µ Ç¥ÁØȯ°æÀ» Á¦°øÇϱâÀ§ÇÑ Ç¥ÁØÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©·Î¼
Çö¾÷¿¡¼ È°¿ëÇÏ¿© ¼³°è, ±¸Çö, Å×½ºÆ®, ¹èÆ÷¸¦ ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÀüÀÚÁ¤ºÎ Ç¥ÁØÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© °³¹ßÀÚ ¾ç¼ºÀ» ¸ñÇ¥·Î ÇÏ´Â °úÁ¤
ÀÚ¹Ù±â¹ÝÀÇ Á¤º¸½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà¿¡ È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â °³¹ß ¹× ¿î¿µ Ç¥ÁØȯ°æÀ» Á¦°øÇϱâÀ§ÇÑ Ç¥ÁØÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©·Î¼
Çö¾÷¿¡¼ È°¿ëÇÏ¿© ¼³°è, ±¸Çö, Å×½ºÆ®, ¹èÆ÷¸¦ ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÀüÀÚÁ¤ºÎ Ç¥ÁØÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© °³¹ßÀÚ ¾ç¼ºÀ» ¸ñÇ¥·Î ÇÑ´Ù.
´ëÇ¥ÀûÀÎ °ü°èÇü µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ¿À¶óŬÀ» È°¿ëÇÏ´Â °³¹ßÀÚ·ÎÀÇ Ãë¾÷/ÀÌÁ÷À» À§ÇÑ
Á¾ÇÕ°úÁ¤À¸·Î 1:1 »ó´ãÀ» ÅëÇÑ ¼ö°»ýÀÇ ¼öÁØ ¹× ¸ñÀû¿¡ ¸ÂÃç ÁøÇà µË´Ï´Ù.
´õÁ¶Àº¾ÆÄ«µ¥¹ÌÀÇ º» °úÁ¤Àº À¥ ¾îÇø®ÄÉÀÌ¼Ç Á¦ÀÛ ¹× ÇÏÀ̺긮µå ¾îÇø®ÄÉÀÌ¼Ç °³¹ßȯ°æÀ» ÀÌÇØÇÏ°í,
ÀÚ¹Ù±â¹ÝÀÇ ÀÀ¿ë ÇÁ·Î±×·¥ ±â¼ú°ú È®ÀåµÈ°¢Á¾ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© »ç¿ë ´É·ÂÀ» ÀÍÈ÷´Â °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù
ÀÚ¹Ù(JAVA)¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ ¾Û °³¹ß ¾ç¼º °úÁ¤À» ÅëÇØ À¥ ¾îÇø®ÄÉÀÌ¼Ç Á¦ÀÛ ´É·ÂÀ» ½ÀµæÇÏ°í
´Ù°¡¿Ã 4Â÷»ê¾÷¿¡ ´ëºñÇÏ´Â IT/ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±¹ºñÁö¿ø °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
ÀÚ¹Ù ±âÃÊ ¹®¹ýÀ» ÀÍÈù ÈÄ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» °³¹ßÇÏ¿© Ãë¾÷/ÀÌÁ÷À» À§ÇÑ
Á¾ÇÕ°úÁ¤À¸·Î 1:1 »ó´ãÀ» ÅëÇÑ ¼ö°»ýÀÇ ¼öÁØ ¹× ¸ñÀû¿¡ ¸ÂÃç ÁøÇà µË´Ï´Ù.
ÃֽŠSwift ¾ð¾î¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î IOSÇ÷§Æû ±â¹ÝÀÇ ¾îÇø®ÄÉÀÌ¼Ç Á¦À۽à ÇÊ¿äÇÑ ±âº»ÀûÀÎ °³¹ß ÆÐÅÏ°ú
Xcode IDEÀÇ »ç¿ë¹ý, °¢Á¾ APIÀÇ »ç¿ë¹æ¹ý µî SDK Àü¹Ý¿¡ °ÉÃÄ ÇнÀÇÏ°í ¾îÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» Á¦ÀÛÇÏ´Â °úÁ¤