데이터 분석을 위한 Python 라이브러리 소개NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn 등공공 의료 데이터 분석의 필요성과 실제 활용 사례공공 데이터 포털 및 데이터 수집 과정 개요데이터 수집 및 로드pandas를 활용한 데이터 불러오기데이터 정제와 전처리데이터 시각화를 통한 탐색적 데이터 분석 (EDA)
헬스케어 데이터 기반의 분석 및 시각화 미니 프로젝트
심장 질환 데이터의 정의와 특성심장 질환 데이터의 구조 이해Python 기반 데이터 분석 환경 구축심장 질환 데이터의 기초 통계 분석데이터 시각화
딥러닝 기초
딥러닝의 개요신경망의 기초 이해딥러닝을 위한 기초 수학딥러닝 구현을 위한 Python 환경신경망 모델 구현
머신러닝 심화
지도 학습의 개념과 주요 알고리즘모델 학습과 평가손실 함수와 최적화 알고리즘과적합 (Overfitting)과 과소적합 (Underfitting) 이해 및 해결비지도 학습의 개념과 주요 알고리즘데이터 축소와 차원 축소모델 성능 개선 기법하이퍼파라미터 튜닝피처 선택 (Feature Selection)과 엔지니어링 (Feature Engineering)
머신러닝 기초
머신러닝의 정의와 필요성머신러닝과 전통적 프로그래밍의 차이지도 학습 (Supervised Learning)비지도 학습 (Unsupervised Learning)강화 학습 (Reinforcement Learning)머신러닝의 실제 적용 사례머신러닝 프로세스 이해기초 수학 및 통계
Database를 활용한 헬스케어 데이터 분석
데이터베이스 이론(정형/비정형 데이터, 정규화 등)Mysql 활용을 위한 SQL 문법( select, insert, update 등)Mysql workbench 설치 및 활용Mysql workbench 데이터베이스 및 테이블 생성Python 코드를 이용한 데이터베이스 연동AIhub 당뇨병 환자 데이터 활용한 데이터 분석
의료 이미지 분석을 위한 컴퓨터 비전(CV)
컴퓨터 비전 개요데이터의 기초 이해컴퓨터 비전을 위한 기초 수학Python과 OpenCV를 활용한 의료 이미지 처리딥러닝과 이미지 분석세분화(Segmentation)와 물체 탐지(Object Detection)의료 이미지 분석의 정의와 필요성의료 영상 진단 및 자동화의 역할
진료 기록 요약을 위한 자연어 처리(NLP)
자연어 처리와 데이터의 이해자연어 처리의 기초텍스트 분석의 기초자연어 임베딩과 표현진단과 분류를 위한 NLP정보 추출과 관계 분석비정형 데이터 처리NLP에서의 윤리적 고려사항진료 판독문의 구조와 내용NLP의 주요 활용 사례
웹 서비스 기초와 구조에 대한 이해
웹 서비스의 개념과 기초 이해웹 서비스의 기본 구성 요소웹 서비스 아키텍처의 이해웹 서비스 기초와 구조에 대한 이해웹 서버와 데이터베이스웹 서비스 보안 기초웹 성능 최적화웹 서비스의 배포
HTML/CSS
웹 디자인의 기초 이해HTML 기초CSS 기초JavaScript 기초BootStrap을 이용한 웹 디자인
Javascript
자바스크립트 개요 및 기본 문법연산자 및 제어문함수와 스코프객체와 배열이벤트 및 DOM 조작비동기 프로그래밍ES6+ 주요 기능브라우저 및 웹 API자바스크립트 프레임워크 및 라이브러리 개요
FastAPI를 활용한 인공지능 모델 서빙
FastAPI 소개라우팅 설정핸들러 함수 작성데이터베이스 연동폼 처리와 유효성 검사인증과 권한 관리RESTful API 구현Uvicorn으로 고성능 모델 서빙
AWS와 Doker를 활용한 웹 서비스 배포
AWS의 기초 이해Docker의 기초Docker를 활용한 웹 서비스 컨테이너화AWS EC2를 활용한 배포도메인 연결 및 HTTPS 설정AWS S3와 RDS를 활용한 확장지속적 통합 및 배포(CI/CD)
헬스케어 데이터 기반의 예측 모델 만들기 미니프로젝트
의료 데이터의 구조와 특징을 분석하고 인사이트를 도출머신러닝 및 딥러닝 기반 예측 모델 구축정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 지표를 사용하여 모델을 평가하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증으로 모델 성능을 최적화
[프로젝트]디지털 헬스케어 웹 서비스 개발
의료 데이터를 분석하고 딥러닝 및 머신러닝 모델을 활용하여 질병 예측개인 맞춤형 건강 관리, 의료 데이터 시각화와 같은 실용적인 프로젝트 설계 및 구축헬스케어 데이터 분석 및 AI 모델 개발FastAPI를 활용한 AI 모델 웹 서비스화디지털 의료 웹 서비스의 설계 및 배포의료 데이터의 윤리적 활용 및 보안
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넥스트러너스평생교육시설
모집중
헬스케어 데이터 기반 인공지능 디지털 의료 웹 서비스 개발자 양성과정
모집기간~2026-07-08
수업기간2026-07-09 ~ 2027-01-04
지역서울 서초구
수업방식오프라인
수업시간월, 화, 수, 목, 금 / 09:00 - 18:00
👇 신청 페이지에서 10초 이상 머물면 +100P
복귀 후 30~60초 내 적립
넥스트러너스평생교육시설
모집중
헬스케어 데이터 기반 인공지능 디지털 의료 웹 서비스 개발자 양성과정
모집기간~2026-07-08
수업기간2026-07-09 ~ 2027-01-04
지역서울 서초구
수업방식오프라인
수업시간월, 화, 수, 목, 금 / 09:00 - 18:00
👇 신청 페이지에서 10초 이상 머물면 +100P
복귀 후 30~60초 내 적립
이런 역량을 키울 수 있어요
의료 데이터 표준(FHIR, HL7 등)을 이해하고 민감한 개인정보를 안전하게 다루는 헬스케어 데이터 전문 개발 역량을 키울 수 있어요
Pandas, NumPy를 활용하여 비정형 텍스트 및 이미지 데이터를 정제하고 가공하는 데이터 전처리 및 핸들링 실력을 쌓을 수 있어요
PyTorch 또는 TensorFlow를 활용하여 인공신경망(ANN)을 설계하고 모델링하는 머신러닝/딥러닝 기초 모델링 능력을 갖출 수 있어요
CNN 아키텍처 기반의 이미지 분류 및 객체 탐지 모델을 구현하는 컴퓨터 비전(CV) 및 이미지 처리 실력을 키울 수 있어요
Transformer 구조를 이해하고 BERT, GPT 등 거대언어모델(LLM)을 응용하여 자연어 처리(NLP) 서비스를 개발하는 능력을 갖출 수 있어요
FastAPI, Flask를 활용하여 AI 모델을 서빙하고 실시간 추론 서비스를 구현하는 AI 모델 서빙 및 API 개발 실력을 쌓을 수 있어요
데이터 분석을 위한 Python 라이브러리 소개NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn 등공공 의료 데이터 분석의 필요성과 실제 활용 사례공공 데이터 포털 및 데이터 수집 과정 개요데이터 수집 및 로드pandas를 활용한 데이터 불러오기데이터 정제와 전처리데이터 시각화를 통한 탐색적 데이터 분석 (EDA)
헬스케어 데이터 기반의 분석 및 시각화 미니 프로젝트
심장 질환 데이터의 정의와 특성심장 질환 데이터의 구조 이해Python 기반 데이터 분석 환경 구축심장 질환 데이터의 기초 통계 분석데이터 시각화
딥러닝 기초
딥러닝의 개요신경망의 기초 이해딥러닝을 위한 기초 수학딥러닝 구현을 위한 Python 환경신경망 모델 구현
머신러닝 심화
지도 학습의 개념과 주요 알고리즘모델 학습과 평가손실 함수와 최적화 알고리즘과적합 (Overfitting)과 과소적합 (Underfitting) 이해 및 해결비지도 학습의 개념과 주요 알고리즘데이터 축소와 차원 축소모델 성능 개선 기법하이퍼파라미터 튜닝피처 선택 (Feature Selection)과 엔지니어링 (Feature Engineering)
머신러닝 기초
머신러닝의 정의와 필요성머신러닝과 전통적 프로그래밍의 차이지도 학습 (Supervised Learning)비지도 학습 (Unsupervised Learning)강화 학습 (Reinforcement Learning)머신러닝의 실제 적용 사례머신러닝 프로세스 이해기초 수학 및 통계
Database를 활용한 헬스케어 데이터 분석
데이터베이스 이론(정형/비정형 데이터, 정규화 등)Mysql 활용을 위한 SQL 문법( select, insert, update 등)Mysql workbench 설치 및 활용Mysql workbench 데이터베이스 및 테이블 생성Python 코드를 이용한 데이터베이스 연동AIhub 당뇨병 환자 데이터 활용한 데이터 분석
의료 이미지 분석을 위한 컴퓨터 비전(CV)
컴퓨터 비전 개요데이터의 기초 이해컴퓨터 비전을 위한 기초 수학Python과 OpenCV를 활용한 의료 이미지 처리딥러닝과 이미지 분석세분화(Segmentation)와 물체 탐지(Object Detection)의료 이미지 분석의 정의와 필요성의료 영상 진단 및 자동화의 역할
진료 기록 요약을 위한 자연어 처리(NLP)
자연어 처리와 데이터의 이해자연어 처리의 기초텍스트 분석의 기초자연어 임베딩과 표현진단과 분류를 위한 NLP정보 추출과 관계 분석비정형 데이터 처리NLP에서의 윤리적 고려사항진료 판독문의 구조와 내용NLP의 주요 활용 사례
웹 서비스 기초와 구조에 대한 이해
웹 서비스의 개념과 기초 이해웹 서비스의 기본 구성 요소웹 서비스 아키텍처의 이해웹 서비스 기초와 구조에 대한 이해웹 서버와 데이터베이스웹 서비스 보안 기초웹 성능 최적화웹 서비스의 배포
HTML/CSS
웹 디자인의 기초 이해HTML 기초CSS 기초JavaScript 기초BootStrap을 이용한 웹 디자인
Javascript
자바스크립트 개요 및 기본 문법연산자 및 제어문함수와 스코프객체와 배열이벤트 및 DOM 조작비동기 프로그래밍ES6+ 주요 기능브라우저 및 웹 API자바스크립트 프레임워크 및 라이브러리 개요
FastAPI를 활용한 인공지능 모델 서빙
FastAPI 소개라우팅 설정핸들러 함수 작성데이터베이스 연동폼 처리와 유효성 검사인증과 권한 관리RESTful API 구현Uvicorn으로 고성능 모델 서빙
AWS와 Doker를 활용한 웹 서비스 배포
AWS의 기초 이해Docker의 기초Docker를 활용한 웹 서비스 컨테이너화AWS EC2를 활용한 배포도메인 연결 및 HTTPS 설정AWS S3와 RDS를 활용한 확장지속적 통합 및 배포(CI/CD)
헬스케어 데이터 기반의 예측 모델 만들기 미니프로젝트
의료 데이터의 구조와 특징을 분석하고 인사이트를 도출머신러닝 및 딥러닝 기반 예측 모델 구축정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 지표를 사용하여 모델을 평가하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증으로 모델 성능을 최적화
[프로젝트]디지털 헬스케어 웹 서비스 개발
의료 데이터를 분석하고 딥러닝 및 머신러닝 모델을 활용하여 질병 예측개인 맞춤형 건강 관리, 의료 데이터 시각화와 같은 실용적인 프로젝트 설계 및 구축헬스케어 데이터 분석 및 AI 모델 개발FastAPI를 활용한 AI 모델 웹 서비스화디지털 의료 웹 서비스의 설계 및 배포의료 데이터의 윤리적 활용 및 보안
