비전공자를 위한 개론으로, 컴퓨팅 사고력 및 파이썬 프로그래밍에 대한 이해력 향상할 수 있는 과목입니다. Python을 통해 결과를 눈으로 확인하며 기초 언어 및 문법을 터득하며, 다학제 다전공자를 위한 응용력을 기를 수 있게 합니다.

대수학적 특징과 함수 등 앞으로 배우는 모든 수학 분야에서 사용되는 기본적인 수학 개념들을 정리할 수 있습니다.
 

웹 개발자로서 필수 언어인 Java와 함께 대부분의 현대 프로그래밍 언어와 시스템에서 널리 사용되고 있는 객체지향 방법론을 학습합니다.
 

머신러닝, 딥러닝의 모든 알고리즘은 벡터와 행렬을 이용하여 진행됩니다.
본 파트에선 이를 위해 벡터와 행렬의 사용법을 배울 수 있습니다.
 

머신러닝, 딥러닝을 학습하기 위해 미적분학의 기본적인 개념들은 필수입니다. 본 파트에선 인공지능과 확률의 학습을 위한 미분, 적분의 개념을 배웁니다.
 

컴퓨터 구조를 학습하기 위해 이산수학 분야에서 필요한 부분을 추려 소개하는 파트이며, 이진수의 개념, 자료구조 및 알고리즘을 학습하기 위해 그래프와 트리의 개념을 집중적으로 설명합니다.

모든 공학 분야에는 항상 불확실성이 따릅니다. 통계의 기본적인 추정과 검정에 대한 내용을 설명하는 과목으로, 머신러닝, 딥러닝을 학습하기 위해 꼭 필요한 확률의 개념을 설명합니다.

개발자들이 꼭 알아야 하는 CS 지식이며, 알고리즘 파트와 연계하여 공부해야 할 필요성이 있습니다. 공학 시스템의 성능 유지와 고장 진단 등 건전성 관리를 위한 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘에 대한 기초 이론 및 방법론에 대하여 학습하는 파트입니다.

프로그램의 성능과 효율성을 극대화하기 위해 필요한 CS 지식 1위이며, 자료구조 파트를 선행하여 학습한 후 공부하는 것을 추천합니다. 효과적인 알고리즘을 설계하면 복잡한 문제도 빠르고 정확하게 해결할 수 있습니다.코딩테스트의 주요 주제를 제시하는 핵심 CS 지식 파트입니다.

컴퓨터가 구성하고 있는 부품 및 동작 원리들을 이해하고 하드웨어를 활용하는 방법을 소개하는 파트입니다. 기술면접 단골 질문에 항상 포함되는 CS 필수 지식입니다.
 

데이터베이스의 기본 개념인 개론을 시작으로, 효율적인 데이터 설계를 위한 모델링 이론기초지식이 없어도 누구나 강의를 듣고 따라하면 기본기를 탄탄하게 다질수 있도록 구성하였습니다.
 

네트워크의 표준 모델의 역할 및 프로토콜을 이해하고 다양한 소켓 프로그래밍의 예를 확인할 수 있습니다.
 
 

효율적인 시스템 자원 사용을 위한 프로세스와 메모리 관련 기법을 습득하는 파트이며 다양한 사례를 통해 실무에서 운영체제를 활용할 수 있게 합니다.
 
 

본격적인 AI 시대를 대비하기 위해 필수로 알아야 하는 개념 위주로 강의를 구성하였습니다. 어려운 단어를 빼고 쉽게 풀어 설명하는 이론 강의와, 다양한 알고리즘에 대한 실습을 함께 진행하는 파트입니다.
 

AI 시대에 빅데이터는 빼놓을 수 없는 키워드가 되었으며, 데이터를 저장하는 데이터웨어하우스에 대한 이론의 중요성은 매우 커졌습니다. 이 강의에서는 다차원 모델에 대한 설명과 데이터웨어하우스에 데이터베이스를 직접 설계하는 실습을 진행하며 빅데이터에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

직접 데이터를 분석할 수 있는 능력을 기르기 위해 필수적인 이 파트는 SQL 기초 쿼리와 고급 쿼리를 다룹니다. 다양한 예제를 활용한 데이터 실습으로 강의를 듣고나면 직접 데이터를 분석할 수 있는 능력을 기를 수 있게 됩니다.
 

본격적인 머신러닝을 학습하기 위해서 배워야 하는 심화 통계 부분입니다. 통계적 머신러닝에서 사용되는 통계 개념을 이해하려면 대부분 베이즈 통계를 기반으로 하고 있기 때문입니다. 이에 따라 확률통계 파트에서 다뤘던 내용을 베이즈 통계로 확장하는 파트입니다.

머신러닝이란, 통계를 사용해 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 예측을 하는 방법론으로, 비교적 간단한 계산으로도 좋은 결과를 얻을 수 있으며, 결과 해석도 쉬운 편입니다. 일반적인 테이블 방식 데이터 셋에서 뛰어난 성능을 발휘하기에 인공지능을 해석을 위해 필수로 배워야 하는 지식입니다.

데이터베이스 마지막의 심화 내용으로, 대용량 데이터를 처리하는 데이터웨어하우스를 설계하거나 성능개선을 실시할 때의 중요합니다. 따라서 데이터베이스의 바닥 개념인 트랜잭션 컨셉, 동시성, 락 등을 자세히 학습합니다.