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데이터 분석과 AI 기술을 연결하는 전문가

AI 솔루션을 구축하는
데이터 사이언티스트 코스

통계·ML부터 AI Agent·MLOps까지, 분석하고 자동화하는 핵심 기술을 다룹니다.

통계·ML부터 AI Agent·MLOps까지,
분석하고 자동화하는 핵심 기술을 다룹니다.

교육 비용

27,515,400원 → 0원

100% 국비지원

교육 기간

약 9개월 26.07.27(월) ~ 27.05.07(금)

교육 시간

오프라인 100% / 오전 9시~오후 6시 (월~금, 9시간)

교육 스택

Tableau · SQL · XGBoost · RAG · MLOps 등

교육 혜택

  1. 훈련 장려금 지급/ 월 최대 40만원 * 개인마다 지급액 상이

  1. 훈련 장려금 지급/ 월 최대 40만원
    * 개인마다 지급액 상이

  1. 실제 비즈니스 데이터 활용 실전 프로젝트 4회

  1. 실제 기업 과제 프로젝트 포트폴리오 * 기업 대외비 내용 제외

  1. 실제 기업 과제 프로젝트 포트폴리오
    * 기업 대외비 내용 제외

  1. 고사양 노트북·GPU 서버· AI 개발 도구 지원

  1. 우수 수료생 / 기업 인턴십 연계 기회

  1. 무제한 1:1 취업지원 / 자소서 첨삭 및 면접 코칭

커리큘럼
프로젝트
인턴십
취업지원
모집개요
커리큘럼
프로젝트
인턴십
취업지원
모집개요

Kaggle 형 AI 경진대회

기업 과제 수행

기업 초청 발표회

실제 기업 과제로 완성하는
실전형 포트폴리오

우수 프로젝트 선정 및 채용 연계 기회까지

AI 도입이 확산될수록
데이터 사이언티스트의 가치는 더 커집니다

데이터로 조직의 의사결정을 이끌고 AI로 문제 해결 방식을 고도화하는 역량은
산업 전반의 새로운 경쟁력이 되고 있습니다.

Demand

빠르게 커지는 데이터 사이언티스트 수요

1위

AI 산업 채용 공고 112% 증가 중 데이터 관련 직무 38%로 1위

Supply

실무에 투입 가능한 인재는 부족합니다

292,000명

2029년까지 학사 기반 AI 인재 29만 2천명 부족 예상

AI 인력 채용 확대 계획

대기업 69% ∙ 중견기업68.7% ∙ 중소기업 56.2%

기업이 꼽은 1위 애로 사항

숙련 인재 부족

출처 : 잡코리아, 대한상의·KISTEP, 한국은행

데이터를 분석하고 AI로 문제를 해결하고 싶다면?

지금 가진 역량이,
AI 데이터 사이언티스트의 출발점이 됩니다

컴공·소프트웨어·응용통계 전공자

Python · SQL 코딩 경험

데이터를 다뤄본 기초

코드로 문제 해결하는 사고

코딩 강점에 통계·ML 설계력을 더해, 분석부터 모델 구현·배포까지 다루는 데이터 사이언티스트

이공계 전공자

(수학 · 산업공학 · 전기전자 등)

수학 · 통계 기초

도메인 분석력

논리적 문제 해결력

수학·통계 강점에 구현·엔지니어링을 더해, 깊은 분석을
AI 솔루션으로 만드는 데이터 사이언티스트

수학·통계 강점에 구현·엔지니어링을 더해, 깊은 분석을 AI 솔루션으로 만드는 데이터 사이언티스트

수학·통계 강점에 구현·엔지니어링을 더해, 깊은 분석을 AI 솔루션으로 만드는 데이터 사이언티스트

학습 의지만 있다면 기초가 부족해도 따라올 수 있도록 설계했습니다

다음과 같은 분이라면 충분합니다

비즈니스 · 업무 이해도

데이터로 문제 해결하고 싶은 관심

분석적 · 논리적 사고

베이스캠프와 수준별 분반 운영으로 데이터 분석 기초부터 AI 솔루션 프로젝트까지 단계적으로 학습합니다.

베이스캠프와 수준별 분반 운영으로
데이터 분석 기초부터 AI 솔루션 프로젝트까지 단계적으로 학습합니다.

AI 시대, 데이터 전문가의 기준이 달라지고 있습니다

AI 시대,
데이터 전문가의 기준이 달라지고 있습니다

이제는 데이터 분석을 기반으로,
AI 모델링과 자동화를 통해 실제 비즈니스 문제 해결로 이어져야 합니다.

데이터 처리

데이터
처리

모델링

모델링


아웃풋

아웃풋

핵심 도구

핵심
도구

최종 역할

최종
역할

AI 시대 DS
AI 시대 DS

수집 · 전처리 · EDA를 기반으로,
멀티소스 데이터 파이프라인까지 자동화

수집 · 전처리 · EDA를
기반으로, 멀티소스 데이터
파이프라인까지 자동화

ML 모델링에 더해, LLM 활용·검증·고도화까지 수행

ML 모델링에 더해,
LLM 활용·검증·고도화까지 수행

분석 결과를 예측 모델 · RAG · Agent 기반 솔루션으로 연결

분석 결과를 예측 모델 · RAG ·
Agent 기반 솔루션으로 연결

기존 분석 도구에 더해 LangChain · LangGraph · MLOps 활용

기존 분석 도구에 더해
LangChain · LangGraph ·
MLOps 활용

기존 분석 도구에 더해
LangChain · LangGraph · MLOps 활용

AI 솔루션을 직접 설계·운영

AI 솔루션을
직접 설계·운영

기존 DS
기존 DS

수집 · 전처리 · EDA

수집
· 전처리
· EDA

ML 모델 학습 · 튜닝

ML 모델
학습 · 튜닝

시각화 & 분석 보고서

시각화 &
분석 보고서

Pandas · Sklearn · Tableau

Pandas
· Sklearn
· Tableau

Pandas · Sklearn · Tableau

인사이트 전달

인사이트
전달

AI 시대 데이터 사이언티스트 취업은 칸트에서

데이터 분석부터 AI 솔루션 운영까지,
기업이 찾는 실무 역량으로
커리큘럼을 설계했습니다

팀스파르타 X 엔비디아*마이크로소프트

Member of 엔비디아 / Microsoft 파트너
글로벌 AI 기술력을 인정받은 팀스파르타가 설계한 AI-Native 교육기관, KANT
AI 학습 환경·기술 컨설팅·커리큘럼까지, AI 경쟁력을 갖추도록 설계했습니다

AI 데이터 사이언티스트로 성장하기 위한
6단계 실전 로드맵

기초 학습부터 실무 프로젝트, 기업 검증과 취업지원까지 AI 데이터 사이언티스트에게 필요한 역량을 단계적으로 쌓아갑니다.

step.1
공통 AI 교육

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


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

step.2
직무 기초·심화 이론 학습

SQL·통계·ML부터 RAG·AI Agent·MLOps, 빅데이터 처리까지 핵심 실무 역량을 단계적으로 학습합니다.

step.3
실무 프로젝트 4회

실무 시나리오와 유사한 방식으로
실제 비즈니스 데이터를
활용한 프로젝트를 진행합니다.

실무 시나리오와 유사한 방식으로 실제 비즈니스 데이터를 활용한 프로젝트를 진행합니다.

step.4
기업 연계형 AI 경진대회

실제 기업 문제를 기반으로 한 과제를 수행하며, AI 솔루션을 직접 도출하는 경험을 쌓습니다.

step.5
기업 초청 발표회

주요 기업 관계자 앞에서 프로젝트를 발표하고, 질의응답과 피드백을 통해 우수 프로젝트를 선정합니다.

주요 기업 관계자 앞에서 프로젝트를 발표하고,
질의응답과 피드백을 통해 우수 프로젝트를
선정합니다.

step.6
취업지원&인턴십 연계 기회

취업생 수 1위 내일배움캠프의 노하우로
이력서·포트폴리오·면접 준비부터 인턴십 연계까지 지원합니다.

취업생 수 1위 내일배움캠프의 노하우로
이력서·포트폴리오·면접 준비부터 인턴십
연계까지 지원합니다.

취업생 수 1위 내일배움캠프의
노하우로 이력서·포트폴리오·면접 준비부터 인턴십 연계까지
지원합니다.

AI 데이터 사이언티스트 취업을 위한 실무 중심 커리큘럼

AI 데이터 사이언티스트 취업을 위한
실무 중심 커리큘럼

개념 학습에 그치지 않고, 직접 구현하고 운영하는 과정에서 실무 역량을 쌓습니다

Point 1

A/B 테스트·AARRR로
검증하는 비즈니스 의사결정

Point 2

SHAP·시계열·Tableau로
완성하는 ML 인사이트

Point 3

CV·NLP·RAG·추천을
결합한 AI 기반 데이터 분석

Point 4

MLOps·MCP·빅데이터로
확장하는 분석 자동화 서비스

전체 펼치기

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

비즈니스 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 참여 AI 경진대회

기업 과제&피드백

취업지원

최종 발표

기업 실무 프로젝트로 완성하는 취업 포트폴리오 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

전체 펼치기

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

비즈니스 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 참여 AI 경진대회

기업 과제&피드백

취업지원

최종 발표

기업 실무 프로젝트로 완성하는 취업 포트폴리오 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.
수준별 분반 운영

수강생의 현재 수준에 맞춰 학습할 수 있도록 기초부터 실무까지 단계적으로 따라갈 수 있는 환경을 제공합니다.

이론만 배우고 끝나지 않도록

데이터 분석부터 AI 모델 구현·분석 자동화까지,
4개의 단계별 실무 프로젝트

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

Point 1

비즈니스 데이터 분석과 ML 모델링 역량

Point 2

이미지·영상 기반 산업 데이터 분석 역량

Point 3

분석 자동화 AI 서비스 구현 역량

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 3
Project 4

지금까지 배운 역량을 실제 기업 과제로 검증합니다

기업 연계 kaggle 형 AI 경진대회

기업의 실제 문제와 현장 데이터를 기반으로 AI 솔루션을 설계하고,
현직 멘토와 기업 피드백을 반영해 결과물의 완성도를 높입니다.

기업의 실제 문제와 현장 데이터를 기반으로
AI 솔루션을 설계하고, 현직 멘토와 기업 피드백을
반영해 결과물의 완성도를 높입니다.

기업 과제 배정

실제 기업의 문제를 기반으로 한 과제를 배정받습니다.

기업 과제 집중 수행

고밀도 몰입형 운영을 통해 기업 과제를 AI 기반으로 분석·설계·구현합니다.

현직 멘토 밀착 피드백

프로젝트 과정에서 막히는 지점을 현직 멘토의 피드백으로 해결하며 완성도를 높입니다.

기업초청 발표회

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

우수 프로젝트 선정 및 참여 기업 채용 연계 기회

우수 프로젝트는 별도 선정되며, 참여 기업과 채용 연계 프로그램으로 이어질 수 있습니다.

KANT 수강생 한정 혜택

최상의 교육을 위한 최신 개발 환경 지원

고성능 Windows 노트북 지원

RTX 5060 GPU

데이터 분석·AI 개발 환경 지원

Claude Code, OpenAI API 등 AI 개발 툴 제공

Tableau Desktop 기반 데이터 분석 실습

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

* 코스별로 제공되는 혜택은 상이하며, 유사한 사양으로 모델이 변경될 수 있습니다.
** 한도 제한이 있을 수 있습니다.

**AI 이미지를 포함한 내용입니다.

데이터 직무 합격 패키지 제공

대기업/유니콘 기업

이력서 작성 꿀팁

채용 담당자가 말하는

이력서 작성 꿀팁

현직자가 엄선한

데이터 직군 면접 질문 100선

KANT의 끝은 수료가 아니라 취업

서류부터 면접까지,
취업될 때까지 현직자가 무제한으로 도와드립니다

개인별 강점/약점 리포트

수료생 개개인의 강점과 약점을 진단해
나만의 서류 방향성을 설계합니다.

수료생 개개인의 강점과 약점을 진단해
나만의 서류 방향성을 설계합니다.

이력서/포트폴리오 코칭

취업지원 기간 주 1회 이상 정기 멘토링을 통해 현직 튜터가 채용 포인트와 실제 합격 사례를 반영해, 나만의 포트폴리오를 설계하고 부족한 부분은 함께 개선합니다.

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.

우수 수료생 인턴십 연계 기회

담당 매니저가 컨설팅을 통해 수료생의 역량을 진단하고, 적합한 협력사와 연결합니다.

100% 오프라인 실시간 교육 코스

혼자가 아닌 동료와 함께,
끝까지 완주하는 학습 환경

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

한국형 AI 전문가 교육 by Teamsparta

KANT가 취업까지
자신 있게 말할 수 있는 이유

한국형 AI 전문가 교육 by Teamsparta

KANT가 취업까지
자신 있게 말할 수 있는 이유

국내 대기업 대상 AI 교육 1000회 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

수천 명이 선택한

취업 1위 부트캠프,
내일배움캠프 운영 노하우

2025년

취업생 수 1위

*25~26년 12월 기준

9,500명

수강생 수 1위

*최근 3년 국비 부트캠프 기준

최근 3개월 간 취업률

10명 중 7.5명

*25년 10월~12월 기준

880여 개의 협력사

인턴 연계 프로그램

*맞춤형 인턴십 연계

1위 부트캠프의 성과,
수료생의 취업으로 보여드립니다

100% 국비지원

비용 부담 없이 시작하세요!

27,515,400원

수강료 0원

국비지원 (KDT)

*정원 모집 완료 시, 조기 마감 될 수 있습니다.

매월 훈련장려금 최대 40만 원 지급

*개인마다 지급액이 상이할 수 있습니다.

AI 데이터 사이언티스트 코스

모집 개요

모집 마감

26.07.26(일) 23:59까지

교육 기간

26.07.27(월) ~ 27.05.07(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?

신청/결제

정말 0원인가요?

신청/결제

매월 훈련장려금도 받을 수 있나요?

신청/결제

매월 훈련장려금도 받을 수 있나요?

신청/결제

지원 자격은 어떻게 되나요?

신청/결제

지원 자격은 어떻게 되나요?

교육/과정

코스 수강을 위해 노트북 및 장비 지원이 가능한가요?

교육/과정

코스 수강을 위해 노트북 및 장비 지원이 가능한가요?

교육/과정

취업 지원 시스템이 있나요?

교육/과정

취업 지원 시스템이 있나요?

교육/과정

대학원과 어떻게 다른가요?

교육/과정

대학원과 어떻게 다른가요?

교육/과정

입과 테스트는 어떻게 진행되나요?

교육/과정

입과 테스트는 어떻게 진행되나요?

교육/과정

훈련과정탐색표가 필요해요.

교육/과정

훈련과정탐색표가 필요해요.

본 사업은 고용노동부 AI캠퍼스 사업이며, 기관 사정에 따라 훈련의 변동성이 있습니다.
아직 궁금증이 풀리지 않았다면 ?

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Korea AI Native Technologists

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AI시대, 인간의 가능성을 새로 정의합니다.

전액 무료

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기업 참여 프로젝트로 포트폴리오 완성

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