[SW중심대학사업단] 2024 동계 SW Step-Up 캠프 운영 안내
[SW중심대학사업단]
학점 연계 <‘24 동계 SW Step-up 캠프>
SW관련학과 전공생의 SW역량강화를 위해 아래의 2가지 프로그램이 운영되니 많은 참가 바랍니다(선 개별 등록 > 후 장학금 지급).
■ 개설 프로그램
| 프로그램 주제 | 계절학기 연계 과목명 | 주요 내용 |
| 백엔드 프로그래밍
(Spring Boot) |
최신SW응용기술II | Spring Boot를 활용하여 RESTful API 설계 및 구현, 데이터베이스 연동 등 웹 프로그래밍 개발 방법을 학습
단, HTML/CSS/Javascript 가능자 및 프로그래밍 기초 지식 보유자 대상 |
| 파이썬으로 함께하는 머신러닝 | 최신SW응용기술IV | 파이썬 문법부터 시작해 데이터 처리와 시각화, 머신러닝 모델 구축 및 평가까지 폭넓게 학습 |
* 각 계절학기 연계 과목은 3학점 별도상대4 평가이고 컴퓨터공학부 1학년에 개설되어 있습니다. 수업 계획서를 잘 확인하기 바랍니다.
* 위 프로그램은 SW관련학과 전공생(컴퓨터공학부, 인공지능융합학부, 빅데이터클라우드학과 등 SW전공 재학생)을 우선 대상으로 운영됩니다.
■ 유의사항 및 수강 방법
– 위 프로그램은 동계 계절학기와 연계되어 진행됩니다(학점 취득 가능).
계절학기 신청 기간(11/25 ~ 11/27 오후5시) 중 수강 과목에 대해 개인이 직접 수강 신청하고 등록기간 중 학점 등록비를 먼저 개별 납부해야 합니다.
– 프로그램 종료 후 해당 과목 이수자(F학점이 아닌 경우)에게 학점 등록비 전액을 SW장학금으로 지급합니다
* 단, 컴퓨터공학부, 인공지능융합학부, 빅데이터클라우드학과 등 SW전공 재학생에 한함
– 수강 신청 기간 중 조기 마감 될 수 있습니다.
– 학점 연계 신청자를 우선 선발하며 여석이 있는 경우 일반 학생(학점 비연계)도 추후 안내에 따라 신청 가능합니다.
<SW Step-up 캠프 프로그램 소개>
| 프로그램 주제 | 내용 |
| 백엔드 프로그래밍
(Spring Boot) |
<교육내용>
∙Spring Boot 의 구조와 특징 이해 및 효율적인 백엔드 개발 방법론 습득 ∙RESTful 아키텍처 원리 학습 후 이를 기반으로 한 API를 설계 및 구현 ∙JPA를 사용하여 데이터베이스와의 연동을 학습하고, 효율적인 데이터 처리를 위한 ORM 기법을 익힐수 있음 ∙JUnit을 이용하여 안정적인 코드를 작성하는 방법을 실습
<강의대상> ∙프론트엔드 프로그래밍 기본 지식 소유자(HTML,CSS, Javascript 가능자) ∙백엔드 개발에 관심 있는 초보자: 프로그래밍 기초 지식을 보유하고 있으며, 백엔드 개발을 시작하고자 하는 SW 전공자 ∙Spring Boot를 활용한 웹 애플리케이션 개발을 배우고 싶은 학생
<강의개요> “백엔드 프로그래밍(Spring Boot)”는 Spring Boot를 활용하여 효율적이고 확장 가능한 백엔드 애플리케이션을 개발하는 방법을 배우는 집중 교육 프로그램입니다. Spring Boot의 기본 개념부터 시작하여, RESTful API 설계, 데이터베이스 연동, 테스트 주도 개발, 보안 처리 등 백엔드 개발에 필요한 핵심 주제를 다룹니다. 수강생들은 실습 중심의 커리큘럼을 통해 이론을 실제 프로젝트에 적용하며, 실무에서 바로 활용할 수 있는 역량을 기릅니다. |
| 파이썬으로 함께하는 머신러닝 | <교육내용>
∙파이썬으로 머신러닝 첫걸음! 3주 동안 기초부터 고급 모델 구축까지 배우는 집중과정 ∙실습 중심으로 모델 구축과 최적화 경험까지~ 데이터분석 및 머신러닝 심화 학습 ∙실제 데이터를 통해 이론을 넘어 실무 프로젝트에 도전하는 커리큘럼
<강의대상> ∙데이터 과학 및 머신러닝에 관심 있는 초보자 ∙파이썬을 활용한 데이터분석을 배우고 싶은 SW 전공자 ∙기존 분석 경험은 있지만 머신러닝 기술을 심화 학습하고자 하는 학생
<강의개요> “파이썬으로 함께하는 머신러닝”은 데이터 과학과 머신러닝을 처음 접하거나 심화학습 하고자고자 하는 학생을 위한 45시간 집중 교육 프로그램입니다. 파이썬 기초 문법부터 시작해 데이터 처리와 시각화, 머신러닝 모델 구축 및 평가까지 폭넓게 다룹니다. 수강생들은 NumPy와 Pandas를 활용한 데이터 조작과 Matplotlib, Seaborn을 통한 시각화 기법을 익히며, 선형 회귀, 의사결정 트리, 앙상블 모델 등 다양한 머신러닝 모델을 학습합니다. 또한, 실제 데이터를 사용한 프로젝트를 통해 모델을 구축하고 최적화하는 실습을 통해 이론을 실무에 적용할 수 있는 역량을 기릅니다. |