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산업별 실제 데이터로 취업 포트폴리오 완성

반도체·모빌리티 산업 특화
데이터 사이언스 코스

반도체·모빌리티 산업 특화
데이터 사이언스 코스

반도체·모빌리티 산업 특화
데이터 사이언스 코스

1

반도체·모빌리티 기업 데이터 활용
실무 프로젝트 4회

2

기업 연계 프로젝트
우수 프로젝트 선정 및 채용 연계 기회

3

무제한·무기한 1:1 취업 지원
자소서 첨삭 및 면접 코칭
교육 비용

100% 국비지원

27,515,400원 → 0원

훈련 장려금 최대 360만원 지급

교육 방법
오프라인 100%

서울 구로구 AI 캠퍼스

서울 구로구 AI 캠퍼스

교육 기간
26.08.03(월) ~ 27.05.14(금)

6개월 교육+3개월 기업 미니 인턴십/취업지원

6개월 교육 +
3개월 기업 미니 인턴십/취업지원

인턴십
커리큘럼
프로젝트
취업지원
모집개요
인턴십
커리큘럼
프로젝트
취업지원
모집개요

반도체·모빌리티 대표 기업 다수 합격

SK 하이닉스 반도체 엔지니어 합격
삼성전기 R&D 합격
현대자동차 합격

SK 하이닉스 반도체 엔지니어 합격
삼성전기 R&D 합격
현대자동차 합격

SK 하이닉스 반도체 엔지니어 합격
삼성전기 R&D 합격
현대자동차 합격

최상의 반도체·모빌리티 교육을 위한

570만원 상당
최신 실습 환경 지원

1
16
59
05

일

시

분

초

최상의 반도체·모빌리티 교육을 위한

570만원 상당
최신 실습 환경 지원

1
16
59
05

일

시

분

초

370만원 상당

고성능 Windows
노트북 지원

고성능 Windows
노트북 지원

RTX 5060 GPU

RTX 5060 GPU

200만원 상당

데이터 분석·AI 실습 환경 지원

데이터 분석·AI 실습 환경 지원

Tableau Desktop / Cloud
Claude Code,
Open API Key

Tableau Desktop / Cloud
Claude Code,
Open API Key

데이터 직무

합격 패키지 제공

합격 패키지 제공

대기업 합격 이력서,
이력서 작성 꿀팁,
데이터 직군 면접 질문 100선

대기업 합격 이력서, 이력서 작성 꿀팁,
데이터 직군 면접 질문 100선

이력서·포트폴리오부터 면접까지
취업 지원을 제공합니다

*모델은 유사 사양으로 변경될 수 있으며, 일부 혜택은 한도가 제한될 수 있습니다.

*모델은 유사 사양으로 변경될 수 있으며, 일부 혜택은 한도가 제한될 수 있습니다.

반도체·모빌리티 산업 특화 교육

첨단산업 맞춤형
AI 데이터 인재를 양성합니다

실제 현장 데이터를 분석하고 AI 모델을 구현해,
산업의 문제 해결부터 취업 경쟁력까지 연결합니다.

칸트는 이렇게 진행됩니다

반도체 공정·모빌리티 센서 등

반도체 공정·모빌리티 센서 등

실제 현장 데이터를 직접 분석

머신러닝과 AI를 활용해

머신러닝과 AI를 활용해

이상 탐지·고장 예측 모델을 설계

AI 모델 결과를 해석해

AI 모델 결과를 해석해

품질·공정 개선안을 도출

이렇게 진행되지 않아요

산업 현장과 연결되지 않는

통계 이론 중심의 교육 과정

예제 데이터만 따라하는

반복 실습 중심의 과정

모델 결과만 확인하고 끝나는

개선 방향 없는 분석 과정

반도체·모빌리티 직무 취업은 KANT

수료 후
억대 연봉 신입으로 시작하는 커리어

AI 모델 개발·운영 역량과 현장 데이터 분석 경험을 동시에 쌓아,
누구나 원하는 안정적 커리어를 시작할 수 있습니다.

KANT 수료 후

억대 연봉 신입으로
시작하는 커리어

AI 모델 개발·운영 역량과 현장 데이터 분석 경험을
동시에 쌓아,
누구나 원하는 안정적 커리어를 시작할 수 있습니다.

삼성 전기 합격

2025년 상반기

신입 취업

비전공자

수료생

ㅣ

K님

SK 하이닉스 합격

2025년 상반기

신입 취업

비전공자

수료생

ㅣ

H님

현대자동차 합격

2024년 상반기

신입 취업

수료생

ㅣ

J님

SK 하이닉스 합격

2025년 상반기

신입 취업

비전공자

수료생

H님

현대 자동차 합격

2024년 상반기

신입 취업

수료생

J님

삼성 전기 합격

2025년 상반기

신입 취업

비전공자

수료생

K님

실제 기업 데이터 제공

반도체/자동차 등 제조업 산업 데이터를
직접 다루며 만드는 취업 경쟁력

반도체·모빌리티·제조 등 목표 산업의 실무 데이터를 다루며
현장에서 바로 써먹는 경험을 쌓습니다.

반도체/자동차 등

실제 제조업 산업 데이터를
직접 다루며 만드는 취업 경쟁력

목표 산업의 실무 데이터를 다루며
현장에서 바로 써먹는 경험을 쌓습니다.

반도체 공정 이상 탐지 데이터

공정 센서 데이터를 분석해
불량 발생과 이상 징후를 예측합니다.

모빌리티 엔진 이상 탐지 데이터

엔진 센서 데이터를 분석해
이상 징후와 고장 가능성을 예측합니다.

제조 철판 표면 결함 데이터

철판 표면 이미지를 분석해
표면 결함 유형과 이상 패턴을 분류합니다.

철판 표면 이미지를 분석해 표면 결함 유형과 이상 패턴을 분류합니다.

반도체 공정 이상 탐지 데이터

공정 센서 데이터를 분석해 불량 발생과 이상 징후를 예측합니다.

금융 고객 이탈 예측 데이터

모빌리티 엔진 이상 탐지 데이터

제조 철판 표면 결함 데이터

뷰티 피부 흡수·투과도 데이터

약물 사용 패턴 분석 및 예측 데이터

※ 제공되는 산업별 데이터는 운영 상황에 따라 변경될 수 있습니다.

※ 제공되는 산업별 데이터는 운영 상황에 따라 변경될 수 있습니다.

취업의 핵심은 바로 "진짜 실무 경험"

기업 연계 프로젝트 3개월로
만드는 경험의 깊이

기업과 함께 현장에서 실제로 겪는 문제를 해결하며
면접관이 주목할만한 실무 스펙을 쌓습니다.

타사 단기 프로젝트

짧은 기간의 깊이가 얕은 프로젝트

예제 데이터 기반 프로젝트

결과 제출로 끝나는 일회성 프로젝트

현업 검증 없는 결과물

KANT 기업 연계 프로젝트

3개월간 깊게 파고드는 기업 연계 프로젝트

3개월간 깊게 파고드는 기업 연계 프로젝트

실제 기업 데이터 기반 문제 해결

실제 기업 데이터 기반 문제 해결

기업 피드백을 반영한 반복 고도화

기업 피드백을 반영한 반복 고도화

기업 발표회로 실무 역량 최종 검증

기업 발표회로 실무 역량 최종 검증

모든 과정 수료 후

탑티어 기업이 요구하는
AI 데이터 전문가의 핵심 스펙을 갖춥니다

모든 과정 수료 후

탑티어 기업이 요구하는
AI 데이터 전문가의
핵심 스펙을 갖춥니다

Core 1

산업 데이터 기반 의사결정 역량

반도체 공정·모빌리티 센서 데이터를 분석해 문제의 원인을 찾고 개선 방향을 도출합니다.

A/B 테스트

EDA

통계

Tableau

Core 2

이상 탐지·고장 예측 모델링 역량

머신러닝과 시계열 모델을 구축하고, 예측 결과와 판단 근거까지 해석합니다.

머신러닝

시계열

SHAP

모델 해석

Core 3

이미지·센서 기반 AI 문제 해결 역량

이미지와 센서 데이터를 분석해 결함 탐지와 이상 예측 AI 모델을 구현합니다.

CV

CNN

결함 탐지

이상 탐지

Core 4

AI 서비스 구축·운영 역량

예측 모델과 AI 기술을 서비스로 연결하고, 배포·모니터링·분석 자동화까지 구현합니다.

MLOps

MCP

RAG

분석 자동화

검증된 운영 경험이 만드는 차이

검증된 운영 경험이 만드는 차이

데이터 부트캠프 11개 기수
운영의 노하우

데이터 부트캠프 11개 기수
운영의 노하우

*2025년 운영 종료

검증된 운영 경험이 만드는 차이

데이터 부트캠프 11개 기수
운영의 노하우

*2025년 운영 종료

01

10명 중 7명은 수료 후 취업

10명 중 7명은 수료 후 취업

비전공자의 데이터 직무 취업을 만들어 낸
실무 중심의 교육 노하우

02

누적 수강생 1,000명+

누적 수강생 1,000명+

다양한 전공과 경험을 가진 수강생의
데이터 커리어 전환 경험

03

11개 기수 운영 · 매 기수 모집 조기 마감

11개 기수 운영 · 매 기수 모집 조기 마감

11개 기수를 운영하며 축적한
학습 설계와 프로젝트 운영 노하우

AI 시대 데이터 취업은 칸트에서

원하던 기업, 원하는 데이터 직무로

AI 시대 데이터 취업은 칸트에서

원하던 기업,
원하는 데이터 직무로

강력한 네트워크

Member of 엔비디아/
Microsoft 파트너

글로벌 AI 기술력을 인정받은 팀스파르타가 설립한
AI-Native 교육기관, KANT
학습 환경부터 커리큘럼까지, AI 경쟁력을 갖추도록 설계했습니다

강력한 네트워크

Member of 엔비디아/
Microsoft 파트너

글로벌 AI 기술력을 인정받은 팀스파르타가 설립한
AI-Native 교육기관, KANT
학습 환경부터 커리큘럼까지,
AI 경쟁력을 갖추도록 설계했습니다

기업이 찾는 AI Native 인재로

AI 입문부터 취업까지 6단계 취업 로드맵

기초 학습부터 실무 프로젝트,
기업 검증과 인턴십 연계까지 취업에 필요한 경험을 단계별로 완성합니다.

기업이 찾는 AI Native 인재로

AI 입문부터 취업까지
6단계 취업 로드맵

기초 학습부터 실무 프로젝트, 기업 검증과 인턴십
연계까지 취업에 필요한 경험을 단계별로 완성합니다.

step.1

공통 AI 교육

Python 기반 데이터 및 AI 리터러시 등
모든 과정에 필요한 기초를 학습합니다.

step.2

데이터 사이언스 기초·심화 학습

데이터 분석부터 AI 모델 구축, 실제 서비스

적용과 운영까지 단계적으로 경험합니다.

step.3

실무 팀 프로젝트 4회

실무 시나리오와 동일하게 진행되는 프로젝트로
산업별 데이터를 활용해 실전 경험을 쌓습니다.

실무 시나리오와 동일하게 진행되는 프로젝트로 산업별 데이터를 활용해 실전 경험을 쌓습니다.

step.4

기업 미니 인턴십 경험

약 2개월간, 기업이 겪는 문제의 해결 방안을
도출하며 실무 역량을 강화합니다.

약 2개월간, 기업이 겪는 문제의 해결 방안을 도출하며 실무 역량을 강화합니다.

step.5

기업 초청 발표회

기업 관계자 앞에서 프로젝트를 발표하고,
질의응답을 통해 우수 프로젝트를 선정합니다.

step.6

취업 지원&인턴십 연계 기회

이력서·포트폴리오·면접 준비부터
1,000여 개 협력사 인턴십 연계까지 지원합니다.

커리큘럼

반도체·모빌리티 취업을 위한
실무 중심 커리큘럼

개념 학습에 그치지 않고, 직접 구현하고 운영하는 과정을 통해 실무 역량을 쌓습니다

Point 1

데이터를 근거로 판단하는
비즈니스 의사결정 경험

데이터를 근거로
판단하는
비즈니스 의사결정 경험

Point 2

데이터의 패턴을 학습하는
예측 모델 설계 경험

데이터의 패턴을
학습하는
예측 모델 설계 경험

Point 3

정형·비정형 데이터를
활용하는 AI 분석 경험

정형·비정형 데이터를
활용하는
AI 분석 경험

Point 4

모델을 실제 환경에 연결하는
배포·운영 자동화 경험

모델을 실제 환경에
연결하는
배포·운영 자동화 경험

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Step 1

Python

SQL

통계

EDA

ML 기초

데이터 분석 기본기 완성 200h

데이터를 읽고 문제를 정의하기 위해 필요한 데이터 리터러시, Python, SQL, 통계, 머신러닝 기본기를 다집니다.

온보딩 & 학습 환경 세팅

  • 개강 OT 및 과정 운영 방식 안내

  • GitHub, 학습 도구, 협업 채널 세팅

데이터 리터러시 & 문제 정의

  • 데이터 유형, 기술통계, 차트·그래프 해석

  • 시각화 왜곡 사례, 상관관계와 인과관계 차이, 문제 정의 방법론

개발 협업 & 생성형 AI 이해

  • Git 저장소 관리, 브랜치, 병합 충돌 해결

  • 생성형 AI와 프롬프트 엔지니어링, AI 답변 신뢰성 판단, AI 윤리 이해

Python & SQL 기초

  • Python 문법, 자료구조, 객체지향 프로그래밍, 예외 처리

  • 관계형 데이터베이스 구조, ERD, JOIN·서브쿼리·윈도우 함수 기반 복합 분석

확률·통계 & EDA

  • 확률분포, 표본, 빈도론과 베이지안 관점 이해

  • 정규·베르누이·이항 분포, 기대값·분산·표준편차 계산

  • Pandas·Matplotlib·Seaborn 기반 데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석

머신러닝 기초 모델링

  • 지도·비지도·강화학습 개념 이해

  • 분류, 회귀, 군집 모델 구현

  • 평가 지표, 교차 검증, Scikit-learn Pipeline 활용

Step 2

SQL

A/B 테스트

AARRR

ML

Tableau

텍스트 분석

산업별 데이터 분석 & ML·딥러닝 실전 336h

SQL, 통계, 프로덕트 분석, 머신러닝, BI 도구를 활용해 실제 비즈니스 데이터를 분석하고 의사결정에 필요한 인사이트를 도출합니다.

SQL 쿼리 최적화

  • JOIN·서브쿼리·윈도우 함수 기반 복합 비즈니스 로직 구현

  • 대규모 데이터 추출·집계 로직 설계, 쿼리 성능 최적화

추론 통계 & 실험 설계

  • 가설검정(t-검정·ANOVA·카이제곱), 상관·회귀 분석을 통한 변수 관계 해석

  • A/B 테스트 설계 및 결과 해석, 지표 변화의 통계적 유의성 판단

  • 비즈니스 임팩트 측정을 위한 핵심 지표 설정·통계적 추론

프로덕트 분석

  • AARRR 프레임워크 기반 성장 단계별 핵심 지표 설계

  • 퍼널 분석·전환율 계산, 코호트 리텐션 분석 및 시각화

실전 머신러닝

  • 회귀·분류 모델 구현, 피처 엔지니어링·다중공선성 확인

  • 앙상블(Random Forest/XGBoost/LightGBM), 시계열(ARIMA/Prophet), 비지도학습(PCA/K-Means)

  • 교차검증·하이퍼파라미터 튜닝(Optuna), SHAP 모델 해석, 모델 파이프라인 구축

  • 딥러닝 기반 데이터 증강(CTGAN/TVAE), Streamlit 웹 앱 구현·Cloud 배포

BI 도구

  • Tableau 데이터 연결, 차트·필터·계산 필드·LOD 표현식 활용

  • 인터랙티브 대시보드 구현, TabPy를 활용한 Python 연동

Project 1

ML 기반 비즈니스 분석

  • 실제 비즈니스 데이터 기반 엔드투엔드 ML 프로젝트

  • EDA·피처 엔지니어링·ML 모델링(분류/회귀/군집)·SHAP 해석

  • Tableau/Streamlit 인터랙티브 대시보드

AI를 위한 수학

  • 선형대수 기초(벡터/행렬/Broadcasting/NumPy 실습)

  • 벡터 유사도(코사인 유사도·임베딩 관계), 최적화(SGD/Momentum/Adam)

딥러닝 기초

  • 퍼셉트론·다층 퍼셉트론 구조, 신경망 학습 메커니즘

  • CNN·RNN·Transformer 아키텍처, PyTorch 기반 모델 구현 및 학습 파이프라인

데이터 수집

  • REST API 개념, 공공데이터·소셜미디어 API 활용, 웹 구조 분석 및 크롤링 윤리

  • 정적 크롤링(BeautifulSoup), 동적 크롤링(Playwright)

텍스트 분석

  • 텍스트 전처리·형태소 분석(Mecab), 키워드 분석(TF-IDF/워드클라우드)

  • 텍스트 임베딩·문서 유사도, 토픽 모델링(BERTopic)

  • LLM 기초, 프롬프트 엔지니어링 심화, LLM API 텍스트 분석(정보추출/감성분석/분류/요약)

  • 오픈소스 LLM 활용(Ollama/Hugging Face 로컬 실행)

Step 3

Computer Vision

텍스트 분석

RAG

추천 시스템

AI Agent

MLOps·빅데이터

AI 기반 데이터 분석 서비스 구축 520h

이미지·텍스트 데이터를 활용해 RAG, 추천 시스템, AI Agent를 결합한 AI 기반 데이터 분석 서비스를 구축합니다.

이미지 분석

  • 컴퓨터 비전 기본 개념, 이미지 표현·전처리

  • Object Detection·이미지 세그멘테이션 기초, 학습 파이프라인 설계

  • 사전학습 모델 기반 파인튜닝, VLM 개념·멀티모달 AI 이해

  • VLM API 활용 이미지 분석, 이미지 클러스터링·트렌드 분석

Project 2

CV 기반 데이터 분석

  • 컴퓨터 비전 기반 산업·비즈니스 문제 해결 엔드투엔드 프로젝트

  • 이미지·영상 데이터 수집·전처리, 전이학습 기반 CNN·객체 검출·이상 탐지 모델링

  • VLM API 활용 상품 속성 추출, 이미지 임베딩 기반 유사도·패턴 분석

RAG & 추천 시스템

  • RAG 아키텍처, 청킹·문서 임베딩, Vector DB(Chroma/Pinecone)

  • RAG 파이프라인·챗봇 구현, Advanced RAG(Hybrid Search/Re-ranking), LangChain 기반 RAG

  • 콘텐츠 기반 추천 시스템 구현, Query Transformation, GraphRAG·Knowledge Graph

  • 멀티모달 RAG(이미지/테이블), RAG 평가·모니터링(RAGAS/LangSmith)

AI Agent & MCP

  • AI Agent 개념·Tool Calling, Google ADK 기반 에이전트 구축

  • 워크플로우·멀티 에이전트 구현, MCP 개념·서버 구조 이해

  • AI Agent & MCP 기반 분석 자동화 시스템 구축

MLOps

  • 머신러닝 라이프사이클, 실험·모델·데이터 버전 관리

  • 배치·실시간 서빙 구조, API 기반 모델 서빙·컨테이너 개념

Project 3

AI 서비스 구축

  • LLM/VLM + RAG + 추천 + MCP 통합 AI 서비스 개발

  • 데이터 수집부터 자동화 서비스까지 전체 파이프라인 구현

  • MLOps 기반 모델 실험 관리·배포·모니터링

빅데이터 처리

  • 대용량 데이터 처리 개념, Polars 고성능 처리, DuckDB 기반 SQL 분석

  • PySpark 기초·분산 컴퓨팅, 대용량 로그 데이터 분석 실습

Project 4

AI 기반 데이터 분석 및 자동화 프로젝트

  • 텍스트·이미지 데이터 기반 RAG·추천·AI Agent 결합 AI 서비스 설계·구현

  • 데이터 수집부터 자동화 서비스까지 엔드투엔드 파이프라인 구축

  • 서비스 운영 고려한 자동화·확장 가능한 운영 구조 설계

Step 4

기업 실무 프로젝트

기업 협업&피드백

우수 프로젝트 선정

1:1 취업지원

기업 미니 인턴십 · 취업 지원 460h

기업 실무 과제를 통해 AI Agent 개발 역량을 검증하고 취업 포트폴리오로 완성합니다.

기업 참여 Kaggle 형 AI 경진대회

  • 기업 실제 데이터 기반 산업 문제 해결

  • 고밀도 몰입형 운영을 통해 기업 과제를 AI 기반으로 분석·설계·구현

기업 초청 발표회

  • 참여 기업 대상 프로젝트 최종 발표

  • 기업 피드백, 질의응답, 우수 프로젝트 선정 및 네트워킹

취업지원

  • 이력서·포트폴리오 정리 및 커리어 모듈 운영

  • 구직 활동 관리, 면접 대비, 실무 과제형 채용 대비

  • 기업 연계 프로그램 운영

수료식

  • 수료생 성과 공유, 우수 훈련생 시상

  • 취업 로드맵 안내 및 네트워킹 제공

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Step 1

Python

SQL

통계

EDA

ML 기초

데이터 분석 기본기 완성 200h

데이터를 읽고 문제를 정의하기 위해 필요한 데이터 리터러시, Python, SQL, 통계, 머신러닝 기본기를 다집니다.

온보딩 & 학습 환경 세팅

  • 개강 OT 및 과정 운영 방식 안내

  • GitHub, 학습 도구, 협업 채널 세팅

데이터 리터러시 & 문제 정의

  • 데이터 유형, 기술통계, 차트·그래프 해석

  • 시각화 왜곡 사례, 상관관계와 인과관계 차이, 문제 정의 방법론

개발 협업 & 생성형 AI 이해

  • Git 저장소 관리, 브랜치, 병합 충돌 해결

  • 생성형 AI와 프롬프트 엔지니어링, AI 답변 신뢰성 판단, AI 윤리 이해

Python & SQL 기초

  • Python 문법, 자료구조, 객체지향 프로그래밍, 예외 처리

  • 관계형 데이터베이스 구조, ERD, JOIN·서브쿼리·윈도우 함수 기반 복합 분석

확률·통계 & EDA

  • 확률분포, 표본, 빈도론과 베이지안 관점 이해

  • 정규·베르누이·이항 분포, 기대값·분산·표준편차 계산

  • Pandas·Matplotlib·Seaborn 기반 데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석

머신러닝 기초 모델링

  • 지도·비지도·강화학습 개념 이해

  • 분류, 회귀, 군집 모델 구현

  • 평가 지표, 교차 검증, Scikit-learn Pipeline 활용

Step 2

SQL

A/B 테스트

AARRR

ML

Tableau

텍스트 분석

산업별 데이터 분석 & ML·딥러닝 실전 336h

SQL, 통계, 프로덕트 분석, 머신러닝, BI 도구를 활용해 실제 비즈니스 데이터를 분석하고 의사결정에 필요한 인사이트를 도출합니다.

SQL 쿼리 최적화

  • JOIN·서브쿼리·윈도우 함수 기반 복합 비즈니스 로직 구현

  • 대규모 데이터 추출·집계 로직 설계, 쿼리 성능 최적화

추론 통계 & 실험 설계

  • 가설검정(t-검정·ANOVA·카이제곱), 상관·회귀 분석을 통한 변수 관계 해석

  • A/B 테스트 설계 및 결과 해석, 지표 변화의 통계적 유의성 판단

  • 비즈니스 임팩트 측정을 위한 핵심 지표 설정·통계적 추론

프로덕트 분석

  • AARRR 프레임워크 기반 성장 단계별 핵심 지표 설계

  • 퍼널 분석·전환율 계산, 코호트 리텐션 분석 및 시각화

실전 머신러닝

  • 회귀·분류 모델 구현, 피처 엔지니어링·다중공선성 확인

  • 앙상블(Random Forest/XGBoost/LightGBM), 시계열(ARIMA/Prophet), 비지도학습(PCA/K-Means)

  • 교차검증·하이퍼파라미터 튜닝(Optuna), SHAP 모델 해석, 모델 파이프라인 구축

  • 딥러닝 기반 데이터 증강(CTGAN/TVAE), Streamlit 웹 앱 구현·Cloud 배포

BI 도구

  • Tableau 데이터 연결, 차트·필터·계산 필드·LOD 표현식 활용

  • 인터랙티브 대시보드 구현, TabPy를 활용한 Python 연동

Project 1

ML 기반 비즈니스 분석

  • 실제 비즈니스 데이터 기반 엔드투엔드 ML 프로젝트

  • EDA·피처 엔지니어링·ML 모델링(분류/회귀/군집)·SHAP 해석

  • Tableau/Streamlit 인터랙티브 대시보드

AI를 위한 수학

  • 선형대수 기초(벡터/행렬/Broadcasting/NumPy 실습)

  • 벡터 유사도(코사인 유사도·임베딩 관계), 최적화(SGD/Momentum/Adam)

딥러닝 기초

  • 퍼셉트론·다층 퍼셉트론 구조, 신경망 학습 메커니즘

  • CNN·RNN·Transformer 아키텍처, PyTorch 기반 모델 구현 및 학습 파이프라인

데이터 수집

  • REST API 개념, 공공데이터·소셜미디어 API 활용, 웹 구조 분석 및 크롤링 윤리

  • 정적 크롤링(BeautifulSoup), 동적 크롤링(Playwright)

텍스트 분석

  • 텍스트 전처리·형태소 분석(Mecab), 키워드 분석(TF-IDF/워드클라우드)

  • 텍스트 임베딩·문서 유사도, 토픽 모델링(BERTopic)

  • LLM 기초, 프롬프트 엔지니어링 심화, LLM API 텍스트 분석(정보추출/감성분석/분류/요약)

  • 오픈소스 LLM 활용(Ollama/Hugging Face 로컬 실행)

Step 3

Computer Vision

텍스트 분석

RAG

추천 시스템

AI Agent

MLOps·빅데이터

AI 기반 데이터 분석 서비스 구축 520h

이미지·텍스트 데이터를 활용해 RAG, 추천 시스템, AI Agent를 결합한 AI 기반 데이터 분석 서비스를 구축합니다.

이미지 분석

  • 컴퓨터 비전 기본 개념, 이미지 표현·전처리

  • Object Detection·이미지 세그멘테이션 기초, 학습 파이프라인 설계

  • 사전학습 모델 기반 파인튜닝, VLM 개념·멀티모달 AI 이해

  • VLM API 활용 이미지 분석, 이미지 클러스터링·트렌드 분석

Project 2

CV 기반 데이터 분석

  • 컴퓨터 비전 기반 산업·비즈니스 문제 해결 엔드투엔드 프로젝트

  • 이미지·영상 데이터 수집·전처리, 전이학습 기반 CNN·객체 검출·이상 탐지 모델링

  • VLM API 활용 상품 속성 추출, 이미지 임베딩 기반 유사도·패턴 분석

RAG & 추천 시스템

  • RAG 아키텍처, 청킹·문서 임베딩, Vector DB(Chroma/Pinecone)

  • RAG 파이프라인·챗봇 구현, Advanced RAG(Hybrid Search/Re-ranking), LangChain 기반 RAG

  • 콘텐츠 기반 추천 시스템 구현, Query Transformation, GraphRAG·Knowledge Graph

  • 멀티모달 RAG(이미지/테이블), RAG 평가·모니터링(RAGAS/LangSmith)

AI Agent & MCP

  • AI Agent 개념·Tool Calling, Google ADK 기반 에이전트 구축

  • 워크플로우·멀티 에이전트 구현, MCP 개념·서버 구조 이해

  • AI Agent & MCP 기반 분석 자동화 시스템 구축

MLOps

  • 머신러닝 라이프사이클, 실험·모델·데이터 버전 관리

  • 배치·실시간 서빙 구조, API 기반 모델 서빙·컨테이너 개념

Project 3

AI 서비스 구축

  • LLM/VLM + RAG + 추천 + MCP 통합 AI 서비스 개발

  • 데이터 수집부터 자동화 서비스까지 전체 파이프라인 구현

  • MLOps 기반 모델 실험 관리·배포·모니터링

빅데이터 처리

  • 대용량 데이터 처리 개념, Polars 고성능 처리, DuckDB 기반 SQL 분석

  • PySpark 기초·분산 컴퓨팅, 대용량 로그 데이터 분석 실습

Project 4

AI 기반 데이터 분석 및 자동화 프로젝트

  • 텍스트·이미지 데이터 기반 RAG·추천·AI Agent 결합 AI 서비스 설계·구현

  • 데이터 수집부터 자동화 서비스까지 엔드투엔드 파이프라인 구축

  • 서비스 운영 고려한 자동화·확장 가능한 운영 구조 설계

Step 4

기업 실무 프로젝트

기업 협업&피드백

1:1 취업지원

기업 미니 인턴십 · 취업 지원 460h

기업 실무 과제를 통해 AI Agent 개발 역량을 검증하고 취업 포트폴리오로 완성합니다.

기업 참여 Kaggle 형 AI 경진대회

  • 기업 실제 데이터 기반 산업 문제 해결

  • 고밀도 몰입형 운영을 통해 기업 과제를 AI 기반으로 분석·설계·구현

기업 초청 발표회

  • 참여 기업 대상 프로젝트 최종 발표

  • 기업 피드백, 질의응답, 우수 프로젝트 선정 및 네트워킹

취업지원

  • 이력서·포트폴리오 정리 및 커리어 모듈 운영

  • 구직 활동 관리, 면접 대비, 실무 과제형 채용 대비

  • 기업 연계 프로그램 운영

수료식

  • 수료생 성과 공유, 우수 훈련생 시상

  • 취업 로드맵 안내 및 네트워킹 제공

현직 튜터가 상주하며 학습 중 막히는 문제를 실시간으로 해결할 수 있도록 돕습니다.
개인의 학습 수준에 맞춘 교육 자료와 보충 콘텐츠, 특강을 제공합니다.

기초가 부족해도 실무 역량까지 단계적으로 성장할 수 있도록 체계적인 학습을 지원합니다.

프로젝트

프로젝트

단계별 실무 프로젝트로
완성하는 취업 포트폴리오

단계별 실무 프로젝트로
완성하는 취업 포트폴리오

학습한 기술을 실제 서비스 형태로 구현하며, 취업 포트폴리오로 이어지는 프로젝트 경험을 쌓습니다.

학습한 기술을 실제 서비스 형태로 구현하며, 취업 포트폴리오로 이어지는 프로젝트 경험을 쌓습니다.

Point 1

실제 데이터를 활용한
End-to-End 프로젝트

Point 2

AI 기술을 결합한
문제 해결 프로젝트

Point 3

기업 수준의 결과물로
완성하는 포트폴리오

Project 1
Project 2
Project 3
Project 4

Project 1

팀 프로젝트

ML 기반 비즈니스 분석 프로젝트

실제 비즈니스 데이터로 EDA부터 ML 모델링·SHAP 해석·대시보드까지 엔드투엔드 분석을 수행합니다.

주요 활동

  • 실제 비즈니스 데이터 기반 EDA 및 피처 엔지니어링

  • 분류·회귀·군집 기반 ML 모델링

  • SHAP 기반 모델 해석

  • Tableau/Streamlit 인터랙티브 대시보드 구현

기술 스택

Python

Scikit-learn

SHAP

Tableau

Streamlit

Project 1

Project 1

팀 프로젝트

ML 기반 비즈니스 분석 프로젝트

실제 비즈니스 데이터로 EDA부터 ML 모델링·SHAP 해석·대시보드까지 엔드투엔드 분석을 수행합니다.

주요 활동

  • 실제 비즈니스 데이터 기반 EDA 및 피처 엔지니어링

  • 분류·회귀·군집 기반 ML 모델링

  • SHAP 기반 모델 해석

  • Tableau/Streamlit 인터랙티브 대시보드 구현

기술 스택

Python

Scikit-learn

SHAP

Tableau

Streamlit

Project 2

Project 2

팀 프로젝트

CV 기반 데이터분석 프로젝트

이미지/영상 데이터를 수집·전처리하고 컴퓨터 비전 모델과 VLM API로 산업·비즈니스 문제를 해결합니다.

주요 활동

  • 이미지/영상 데이터 수집 및 전처리

  • 전이학습 기반 CNN 모델링

  • 객체 검출 및 이상 탐지 모델링

  • VLM API 기반 상품 속성 추출

  • 이미지 임베딩 기반 유사도·패턴 분석

기술 스택

Computer Vision

CNN

Object Detection

Anomaly Detection

VLM API

Project 3

Project 3

팀 프로젝트

AI 서비스 구축 프로젝트

LLM/VLM · RAG · 추천 시스템 · MCP를 통합해 데이터 수집부터 자동화 서비스까지 이어지는 AI 서비스를 개발합니다.

주요 활동

  • LLM/VLM + RAG + 추천 + MCP 통합 AI 서비스 개발

  • 데이터 수집부터 자동화 서비스까지 전체 파이프라인 구현

  • MLOps 기반 모델 실험 관리 · 배포 · 모니터링 적용

기술 스택

LLM

VLM

RAG

Recommendation System

MCP

MLOps

Project 4

Project 4

팀 프로젝트

AI 기반 데이터 분석 및 자동화 프로젝트

텍스트·이미지 데이터를 기반으로 RAG · 추천 시스템 · AI 에이전트를 결합한 분석 자동화 서비스를 설계하고, 운영·확장까지 고려한 End-to-End 구조로 완성합니다.

주요 활동

  • 텍스트·이미지 데이터 기반 AI 서비스 설계

  • RAG · 추천 시스템 · AI 에이전트 결합 지능형 기능 구현

  • 데이터 수집 · 전처리 · 모델 활용 End-to-End 파이프라인 구축

  • 자동화 및 확장 가능한 운영 구조 설계

  • 최종 데모 발표 및 서비스 산출물 정리

기술 스택

RAG

Recommendation System

AI Agent

MCP

MLOps

멀티모달

KANT가 취업까지
자신있게 말할 수 있는 이유

KANT가 취업까지
자신있게 말할 수 있는 이유

KANT가 취업까지
자신있게 말할 수 있는 이유

KANT 수강생 한정 혜택

인턴십으로
1년 차 신입 역량 쌓기!

기업 미니 인턴십 경험

수료 중

기업 인턴십 연계

수료 후

6개월 동안 쌓은 역량을 기업 연계 프로젝트로 검증하는 시간

약 2개월간 실제 기업이 겪는 문제에 몰입해, 분석·설계·개선·검증을 반복하며 단기 프로젝트와는 다른 깊이의 실무 경험을 완성합니다.

STEP 1

기업 매칭 및 팀 빌딩

KANT 4개 AI 코스 수강생이 연합 팀을 구성해
프로젝트 역할과 협업 체계 수립

*AI 에이전트, 피지컬 AI, AI 데이터, LLM

STEP 2

기업 과제 집중

약 2개월간 참여 기업의 실제 현업 문제 분석하고,
AI 에이전트 설계·구현·자동화·테스트·배포 전 과정 수행합니다.

STEP 3

기업 피드백 및 현직 멘토 밀착 케어

기업 담당자와 현직 멘토의 피드백을 바탕으로 설계 방향과
활용성을 점검하고 최종 결과물 고도화

STEP 4

우수 프로젝트 선정 및 참여 기업 채용 연계 기회

완성한 프로젝트를 실제 기업 담당자 앞에서 발표하고,
질의응답과 피드백을 통해 실무 커뮤니케이션 역량을 기릅니다.

기업 미니 인턴십 경험

수료 중

기업 인턴십 연계

수료 후

6개월 동안 쌓은 역량을 기업 연계 프로젝트로 검증하는 시간

약 2개월간 실제 기업이 겪는 문제에 몰입해, 분석·설계·개선·검증을 반복하며
단기 프로젝트와는 다른 깊이의 실무 경험을 완성합니다.

STEP 1

기업 매칭 및 팀 빌딩

KANT 4개 AI 코스 수강생이 연합 팀을 구성해
프로젝트 역할과 협업 체계 수립

*AI 에이전트, 피지컬 AI, AI 데이터, LLM

STEP 2

기업 과제 집중

약 2개월간 참여 기업의 실제 현업 문제 분석하고,
AI 에이전트 설계·구현·자동화·테스트·배포 전 과정 수행합니다.

STEP 3

기업 피드백 및 현직 멘토 밀착 케어

기업 담당자와 현직 멘토의 피드백을 바탕으로
설계 방향과 활용성을 점검하고 최종 결과물 고도화

STEP 4

우수 프로젝트 선정 및
참여 기업 채용 연계 기회

완성한 프로젝트의 문제 해결 과정과
AI 에이전트 작동 결과를 기업 담당자 앞에서 발표 및 시연

수료 중

기업 미니 인턴십 경험

6개월 동안 쌓은 역량을
기업 프로젝트로 검증하는 시간

약 2개월간 실제 기업이 겪는 문제에 몰입해,
분석·설계·개선·검증을 반복하며
단기 프로젝트와는 다른 깊이의 실무 경험을 완성합니다.

STEP 1

기업 매칭 및 팀 빌딩

KANT 4개 AI 코스 수강생이 연합 팀을 구성해
프로젝트 역할과 협업 체계 수립

*AI 에이전트, 피지컬 AI, AI 데이터, LLM

STEP 2

기업 과제 집중

약 2개월간 참여 기업의 실제 현업 문제 분석하고,
AI 에이전트 설계·구현·자동화·테스트·배포
전 과정 수행

STEP 3

기업 피드백 및 현직 멘토 밀착 케어

기업 담당자와 현직 멘토의 피드백을 바탕으로
설계 방향과 활용성을 점검하고 최종 결과물 고도화

STEP 4

우수 프로젝트 선정 및 참여 기업
채용 연계 기회

완성한 프로젝트의 문제 해결 과정과
AI 에이전트 작동 결과를 기업 담당자 앞에서
발표 및 시연

기업 인턴십 연계

수료 후

칸트는 수료생이 취업 될 때까지 책임집니다

칸트의 끝은 수료가 아니라 취업,
취업될 때까지 현직자가 무제한 도와드립니다.

STEP 1

수료 즉시 인턴십 연계 기회 제공

수료 후 신청자에 한해 인턴십 연계 프로그램에
참여할 수 있습니다.

수료생 개인 역량과 선호 분야를 고려하여
기업과 매칭됩니다.

STEP 2

실무 프로젝트 참여

실제 기업에서 인턴 활동을 통해 실무 경험 및
커뮤니케이션 스킬을 쌓습니다.

고용보험 가입이 보장되어 실제 경력으로 활용이 가능합니다.

STEP 3

인턴 경험 포트폴리오 코칭

인턴십 종료 후, 실제 업무 경험을 바탕으로
실무 역량을 증명하는 포트폴리오를 완성합니다.

국내 대기업 대상 AI 교육 1,000회 이상

대기업 현직자가 선택한
팀스파르타의 AI 전문 교육

대기업 현직자 누적 수강생

20,000명

대기업 임직원 교육 만족도

4.6

/

5.0점

주요 훈련 대기업

취업생 수 1위 부트캠프 운영 노하우

서류부터 면접까지
현직자 무제한·무기한 취업코칭

수료 전후는 물론, 취업 여부와 관계없이 취업 지원을 제공합니다.

1

1

개인 맞춤 이력서 시스템

수료생 개개인의 강점과 약점을 진단하고,
경험·프로젝트와 지원 공고를 자동으로 연동해
나만의 서류 방향성을 설계합니다.

수료생 개개인의 강점과 약점을
진단하고, 경험·프로젝트와 지원 공고를 자동으로 연동해
나만의 서류 방향성을 설계합니다.

2

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이력서/포트폴리오 코칭

이력서·포트폴리오·면접까지 1:1 전문가 코칭을 제공하며, 경력 튜터가 채용 포인트와 합격 사례를 반영해 서류 완성도를 높입니다.

3

3

1:1 실전 면접 훈련

이력서 기반의 예상 질문 리스트와 모의 면접을 통해 실제 면접을 대비합니다.

이력서 기반의 예상 질문 리스트와 모의 면접을 통해 실제 면접을 대비합니다.

*본 이미지 속 인물은 AI로 생성되었습니다.

1위 부트캠프의 성과,
수료생의 취업으로 보여드립니다

1위 부트캠프의 성과,
수료생의 취업으로 보여드립니다

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오프라인 실시간 교육 과정

혼자가 아닌 동료와,
경력 튜터와 함께
끝까지 완주하는 학습 환경

궁금한 내용을 바로 묻고 피드백 받을 수 있는
오프라인 환경에서 실무 역량을 키워보세요.

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서울시 구로구 내 전용 캠퍼스 인테리어 조감도

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100% 국비지원

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비용 부담없이 시작하세요!

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27,515,400원

수강료 0원

국비지원 (KDT)

*정원 모집 완료 시, 조기 마감 될 수 있습니다.

*정원 모집 완료 시, 조기 마감 될 수 있습니다.

매월 훈련장려금 최대 40만 원 지급
매월 훈련장려금 최대 40만 원 지급

*개인마다 지급액이 상이할 수 있습니다.

*개인마다 지급액이 상이할 수 있습니다.

AI 데이터 사이언티스트 코스

모집 개요

모집 마감

26.08.07(금) 23:59까지

교육 기간

26.08.03(월) ~ 27.05.14(금)

교육 시간

오전 9시~오후 6시 (월~금, 9시간)
∙ 타 교육 및 직장 병행 불가

교육 방법

오프라인 100% / 서울시 구로구 구로동 170-10, 대륭포스트타워 7차 내 전용 캠퍼스 운영
*최대 600명 규모의 학습 공간 제공
*수업 종료 후(18:00~21:00) 자율 학습 공간 이용 가능

지원 자격

내일배움카드 발급이 가능한 분
∙ 최근 5년 이내 KDT 참여 이력 있는 경우 불가
∙ 해외 거주 중인 경우 불가

지원 절차

서류 지원

지원 동기 작성

지원 동기 작성

결과 발표

합격자 안내

합격자 안내

고용24 수강신청

매니저가 안내

매니저가 안내

입과 테스트 준비

슬랙 입장 후 스터디

슬랙 입장 후 스터디

입과 테스트 합격

최대 5회 응시

최대 5회 응시

최종 합류

베이스캠프 시작

베이스캠프 시작

입과 테스트 안내

  • 슬랙 커뮤니티 입장 후, 신청자에 한해 입과 테스트 준비 스터디에 참여할 수 있습니다.

  • 슬랙 커뮤니티 입장 후, 신청자에 한해
    입과 테스트 준비 스터디에 참여할 수 있습니다.

  • 입과 테스트는 최대 5회까지 응시할 수 있으며, 5회 모두 불합격 시 KANT 수강이 어렵습니다.

  • 입과 테스트는 최대 5회까지 응시할 수 있으며,
    5회 모두 불합격 시 KANT 수강이 어렵습니다.

그 외 상세한 절차 • 응시 방법은 FAQ에서 확인해 주세요.

자주 묻는 질문

신청/결제

정말 0원인가요?

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매월 훈련장려금도 받을 수 있나요?

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지원 자격은 어떻게 되나요?

신청/결제

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교육/과정

코스 수강을 위해 노트북 및 장비 지원이 가능한가요?

교육/과정

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교육/과정

취업 지원 시스템이 있나요?

교육/과정

취업 지원 시스템이 있나요?

교육/과정

대학원과 어떻게 다른가요?

교육/과정

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교육/과정

입과 테스트는 어떻게 진행되나요?

교육/과정

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교육/과정

훈련과정탐색표가 필요해요.

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본 사업은 고용노동부 AI캠퍼스 사업이며, 기관 사정에 따라 훈련의 변동성이 있습니다.
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Korea AI Native Technologists

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AI시대, 인간의 가능성을 새로 정의합니다.

전액 무료

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반도체·모빌리티 기업 데이터 활용 프로젝트

기업 과제 포트폴리오 완성