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LEVEL별 대표 커리큘럼

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LEVEL.1 에서는 크게 파이썬 문법과 데이터 분석(EDA)을 중심으로 학습을 진행합니다. 주요 활동으로는 데이터분석에 주로 쓰이는 문법과 머신러닝, 딥러닝에 주로 쓰이는 데이터 분석 라이브러리 활용 방법, 그리고 머신러닝 이론과 라이브러리 활용에 대해 공부합니다. ※ LEVEL.1 부터 LEVEL.2 까지는 세션과 스터디를 동시에 진행합니다. 난이도는 세션보다 스터디가 더 높고 공부량도 더 많습니다.

진도표

무단결석 및 지각, 과제 미제출시 보증금이 차감되며, 보증금이 모두 차감되면 학회에서 제명됩니다.

세션과 스터디

세션

세션은 매주 BIG_PY 유튜브 채널에 업로드한 동영상으로 제공됩니다. 해당 영상을 매주 시청한 후, 과제를 수행하하는 형태로 진행합니다

스터디

교육총괄팀이 리스트업한 교재(강의 또는 학습자료)와 본인이 공부하고 싶은 자료를 토대로 교육총괄팀과 면담하여 개인적으로 학습을 진행합니다. 이후 학습한 내용을 개인 블로그(노션 또는 벨로그 등)에 정리하고 스터디원끼리 10~20분 정도 정리한 내용을 발표합니다. 발표는 정규모임때 진행합니다.

교육총괄팀 추천 학습 자료

LEVEL. 1
LEVEL.2 에서는 딥러닝에 대해 학습을 진행합니다. 주요 활동으로는 딥러닝 알고리즘과 이론, 그리고 딥러닝 기반 자연어처리 및 이미지처리에 대해 공부합니다. ※ LEVEL.1 부터 LEVEL.2 까지는 세션과 스터디를 동시에 진행합니다. 난이도는 세션보다 스터디가 더 높고 공부량도 더 많습니다.

세션과 스터디

세션

세션은 매주 BIG_PY 유튜브 채널에 업로드한 동영상으로 제공됩니다. 해당 영상을 매주 시청한 후, 과제를 수행하하는 형태로 진행합니다

스터디

교육총괄팀이 리스트업한 교재(강의 또는 학습자료)와 본인이 공부하고 싶은 자료를 토대로 교육총괄팀과 면담하여 개인적으로 학습을 진행합니다. 이후 학습한 내용을 개인 블로그(노션 또는 벨로그 등)에 정리하고 스터디원끼리 10~20분 정도 정리한 내용을 발표합니다. 발표는 정규모임때 진행합니다.

교육총괄팀 추천 학습 자료

LEVEL. 2
LEVEL.3 부터는 스터디 위주로 진행합니다. 공통으로는 딥러닝 코드를 라이브러리를 사용하지 않고 직접 구현하여 코드 구조와 작동 원리를 익히고, 각자 자신이 선택한 세부 분야에 맞는 스터디를 진행합니다. NLP, Vision, 강화학습, 정형데이터분석 등 본인이 흥미가 있는 세부 분야를 선택하여 심화공부를 진행합니다. ※ LEVEL.3, LEVEL.4는 BIG_PY 컨퍼런스를 위해 프로젝트 팀을 꾸려 원하는 주제에 대한 프로젝트를 진행하게 됩니다.

학습 방향

•
본인이 선택한 분야별(이미지인식, NLP 등) 모델 학습
•
딥러닝 코드의 세부 작동 원리 파악(딥러닝 알고리즘 바닐라 코딩)
•
관심분야 논문 리뷰
•
미적분, 확률론, 선형대수 심화 학습

공모전 및 대회

추천 교재(스터디)

•
Do it! 딥러닝 교과서 - 윤성진
LEVEL. 3
LEVEL. 4