1. 함수 정의와 호출, 모듈과 패키지, 파일 입출력

2. 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 리스트 컴프리헨션, 기본 알고리즘 (정렬, 검색)

3. 예외 처리 기법 (try, except, finally), 디버깅 방법과 도구

4. Pandas 설치 및 소개, 데이터프레임 생성 및 조작, 기본 데이터 분석 기법

5. 결측치 처리, 데이터 정렬 및 필터링, 데이터 합치기 (merge, join, concatenate)

6. Matplotlib 설치 및 소개, 기본 플롯 (라인, 바, 히스토그램 등), 시각화 옵션 (제목, 레이블, 범례 등)

7. Seaborn 설치 및 소개, 고급 플롯 (박스 플롯, 바이올린 플롯, 히트맵 등), 시각화 스타일링 및 커스터마이징

8. 데이터 분석 프로젝트 기획, 데이터 수집 및 준비

9. 프로젝트 수행, 데이터 분석 및 시각화

10. HTML 기본 구조, 주요 태그 소개, HTML5 새로운 태그

11. CSS 기초, 선택자와 속성, 박스 모델

12. CSS 레이아웃, Flexbox, Grid

13. JavaScript 기초, 변수, 데이터 타입, 연산자

14. JavaScript 제어 구조 (조건문, 반복문), 함수, 이벤트

15. Flask 설치 및 기본 설정, 라우팅, 템플릿 렌더링

16. Flask와 DB 연결(SQLAlchemy), CRUD 기능 구현

17. Flask 실전( 폼 처리, 파일 업로드)

18. 프로젝트 기획: 데이터 분석 및 시각화 자료 웹앱에 올리기

19. 프로젝트 수행: 데이터 분석 및 시각화 자료 웹앱에 올리기

20. SQL 기본 문법, 데이터베이스 개념, 테이블 생성 및 관리

21. 고급 SQL 문법(조인, 서브쿼리, 트랜잭션), 인덱스 및 뷰

22. JSON 구조 및 문법, JSON 데이터의 생성과 파싱

23. NoSQL 데이터베이스의 개념 및 유형, MongoDB 기초

24. 통계학 개요, 데이터의 종류와 수집 방법, 중심 경향성 (평균, 중앙값, 최빈값), 분산과 표준편차, 확률과 확률 분포

25. 정규 분포와 중심극한정리, 표본과 모집단, 가설 검정 기초, 신뢰 구간

26. 선형대수 개요, 벡터와 행렬의 기본 개념, 행렬 연산 (덧셈, 곱셈 등), 행렬의 역행렬과 행렬식

27. 벡터 공간과 기저, 선형 변환, 고유값과 고유벡터

28. 머신러닝 개요 및 주요 용어, 지도학습과 비지도학습의 차이, 데이터 전처리 (결측치 처리, 스케일링 등)

29. 회귀분석 (선형회귀), 분류 알고리즘 (로지스틱 회귀, k-NN), 모델 평가 방법 (교차 검증, 혼동 행렬 등)

30. 비지도학습 개요 (클러스터링, 차원 축소), K-Means와 PCA, 머신러닝 프로젝트 주제 선정 및 팀 구성

31. 딥러닝 개요, 신경망의 기본 구조 (뉴런, 활성화 함수 등), 역전파 알고리즘

32. CNN(Convolutional Neural Network)의 개념, CNN의 구성 요소, 실습: CNN을 사용한 이미지 분류 예제

33. RNN(Recurrent Neural Network)의 개념, LSTM와 GRU의 이해, 실습: RNN을 사용한 시계열 데이터 예측

34. 부동산 매물 데이터 수집 및 분석

35. 부동산 매물 데이터 수집 및 분석

36. 부동산 매물 데이터 수집 및 분석

37. 부동산 매물 데이터 수집 및 분석

38. 포트폴리오 작성 및 면접 기법 취업특강

39. LLM의 개념 및 역사, 주요 구성 요소 및 동작 원리, 주요 LLM 모델 소개

40. ChatGPT의 개념 및 동작 원리, 학습 과정 및 데이터셋, 응용 분야

41. 프롬프트의 개념 및 중요성, 효과적인 프롬프트 작성 기법, 다양한 프롬프트 유형 및 사례 분석

42. 고급 프롬프트 기법 (체인 프롬프트, 조건부 프롬프트 등), 프롬프트 최적화 방법

43. ChatGPT API 소개 및 사용법, API 인증 및 기본 설정, 주요 API 엔드포인트 및 기능 설명

44. 고급 API 기능 (커스터마이징, 파라미터 조정 등), 대규모 데이터 처리 및 API 호출 최적화

45. ChatGPT API와 웹 서비스의 통합 방법, 사용자 인터페이스 설계 및 구현

46. 랭체인 기초

47. Langchain Language Models

48. Langchain Prompts

49. Langchain Output Parser

50. Langchain Chains

51. Langchain Memory

52. Langchain 활용(Data Connection)

53. Langchain Agents

54. Langchain Agents

55. 외부 검색과 히스토리를 바탕으로 응답하는 웹 앱 구현-1

56. 외부 검색과 히스토리를 바탕으로 응답하는 웹 앱 구현-2

57. 외부 검색과 히스토리를 바탕으로 응답하는 웹 앱 구현-3

58. 외부 검색과 히스토리를 바탕으로 응답하는 웹 앱 구현-4

59. 외부 검색과 히스토리를 바탕으로 응답하는 웹 앱 구현-5

60. 스트림 형식으로 히스토리를 기반으로 응답하는 슬랙 앱 구현-1

61. 스트림 형식으로 히스토리를 기반으로 응답하는 슬랙 앱 구현-2

62. 스트림 형식으로 히스토리를 기반으로 응답하는 슬랙 앱 구현-3

63. 스트림 형식으로 히스토리를 기반으로 응답하는 슬랙 앱 구현-4

64. 스트림 형식으로 히스토리를 기반으로 응답하는 슬랙 앱 구현-5

65. 스트림 형식으로 히스토리를 기반으로 응답하는 슬랙 앱 구현-6

66. 스트림 형식으로 히스토리를 기반으로 응답하는 슬랙 앱 구현-7

67. 포트폴리오 작성 및 면접 기법 취업특강

68. 최종프로젝트-1

69. 최종프로젝트-2

70. 최종프로젝트-3

71. 멘토링 1회차

72. 최종프로젝트-4

73. 최종프로젝트-5

74. 최종프로젝트-6

75. 최종프로젝트-7

76. 멘토링 2회차

77. 최종프로젝트-8

78. 최종프로젝트-9

79. 최종프로젝트-10

80. 최종프로젝트-11

81. 멘토링 3회차

82. 최종프로젝트-12

83. 최종프로젝트-13

84. 최종프로젝트-14

85. 최종프로젝트-15

86. 멘토링 4회차

87. 최종프로젝트-16

88. 최종프로젝트-17

89. 최종프로젝트-18

90. 최종프로젝트-19

91. 최종프로젝트-20

92. 최종프로젝트-21

93. 멘토링 5회차

94. 최종프로젝트-22

95. 최종프로젝트-23

96. 최종프로젝트-24

97. 최종프로젝트-25

98. 프로젝트 발표회