Q. 교육과정 추천 관련 고민이 있어 글 남깁니다.

답변 6

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  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  안녕하세요 멘티님~~ 공정기술이나 생산기술 직무를 목표로 한다면 두 과정 중에서는 Intel 과정이 더 현실적으로 도움이 됩니다 해당 직무는 현장 데이터 기반 문제 해결과 설비 센서 데이터 활용이 핵심이라 Python과 Linux 기반 처리 능력에 더해 HW 센서나 MLOps 같은 실무형 요소가 연결성이 높습니다 반면 Nvidia 과정은 딥러닝이나 LLM 중심이라 연구개발이나 AI 엔지니어 직무에 더 적합한 편입니다 따라서 공정 생산 직무 관점에서는 Intel 과정이 직무 적합도가 더 높습니다

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• 공

  공작기계한국야금

  코대리 ∙ 채택률 96%

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  말씀주신 교육들이 공정기술 직무내에서 듣기엔 조금 과하다는 느낌이 드네요. 해당 직무에서 데이터 분석을 활용하는 것은 맞지만, 실제 담당 직무 내에서 ml dl등 예측 모델을 활용하거나 하는 경우는 거의 없습니다. 관련해서 역량은 가지고 계신 부분으로 충분할 것 같고, 그보다는 보다 본질적으로 지원 산업별 공정 자체에 대한 이해랄 키우는것이 더욱 좋을 것 같습니다 그리고 교육이 서류에 미치는 영향은 미미하니, 어떤 부분에 대해 이해를 키우고 싶으시다거나 관심을 보여주고 싶으면 e koreatech나 kmooc udemy 같은 온라인 교육 플랫폼을 참조해주세요

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  교육이수가 취업에 도움이 되는 건 맞습니다. 하지만 이는 단순히 역량향상을 위한 노력의 정도만 보여주기 때문에 크리티컬한 영향을 미치는 건 아닙니다. 따라서 경험 및 역량들을 쌓으신 후 공모전 수상과 같은 것들을 갖추시는 것을 추천합니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코이사 ∙ 채택률 59%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 결론부터 말씀드리면 공정기술이나 생산기술 기준에서는 Nvidia 과정보다는 Intel 계열 과정이 더 직접적인 도움이 됩니다. 이유는 현업에서 요구하는 데이터 활용은 딥러닝 모델링 자체보다 공정 데이터 분석, 설비 로그 해석, 이상 탐지와 같은 제조 기반 문제 해결이기 때문입니다. Nvidia 과정은 AI 개발자 성향에 가깝고 실제 공정 엔지니어와는 방향이 다소 다릅니다. Intel 쪽처럼 Python 기반 데이터 처리에 더해 HW 센서 데이터 이해나 Vision 활용이 포함된 과정이 직무 연관성이 높습니다. 다만 핵심은 교육 수료 자체가 아니라 공정 데이터를 가정한 프로젝트 결과물을 만드는 것이므로 과정 선택 후 결과물 중심으로 준비하시는 것이 가장 중요합니다

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  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 77%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 공정기술과 생산기술을 목표로 하신다면 저는 인텔 과정 쪽이 조금 더 실무 연결성이 높다고 봅니다. 현업에서는 단순히 모델을 만드는 역량보다 현장에서 나오는 데이터 흐름을 이해하고 장비나 센서와 연결해서 문제를 좁혀가는 힘을 더 많이 봅니다. Python과 Git Linux 기반에 HW 센서 ROS까지 다루는 흐름이면 현장 적용 관점에서 설명하기가 좋고 면접에서도 공정 데이터와 설비 데이터를 어떻게 다뤄볼 수 있는지 이야기하기 수월해보시구요. 다만 본인이 이미 ML 모델링 경험이 있으시다면 엔비디아 과정은 그 경험을 더 세련되게 포장하는 데는 도움이 됩니다. 그런데 공정기술 생산기술에서는 딥러닝 자체보다 데이터 수집 정제 이상징후 탐지 원인분석 쪽으로 얼마나 연결할 수 있는지가 중요해서 교육 선택은 현장 친화적인 쪽이 더 낫습니다. 가능하시면 인텔 과정을 듣고 나서 포트폴리오에서는 공정 개선이나 설비 데이터 분석 관점으로 정리하시면 좋을 것 같습니다. 그렇게 준비하시면 직무 적합성을 훨씬 자연스럽게 보여줄 수 있습니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 79%

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  멘티님. 안녕하세요. ​공정기술 및 생산기술 직무에서 데이터 역량을 어필하고 싶으시다면, 현장의 자동화와 실시간 제어에 더 밀접한 Intel 과정을 추천드리고 싶습니다. Nvidia 과정은 모델링과 알고리즘 심화에 특화되어 있어 연구개발 성격이 강한 반면, Intel 과정의 HW 제어와 MLOps는 공정 효율화와 장비 최적화라는 생산 현장의 실무와 더 맞닿아 있기 때문입니다. ​신소재공학 전공자로서 ML 모델링 경험이 이미 있으시니, 이제는 그 모델을 어떻게 현장 설비에 적용하고 운영할지를 배우는 것이 직무 차별성을 확보하는 지름길입니다. 특히 ROS나 센서 제어 기술은 생산 라인의 스마트 팩토리 구현에 직접적으로 활용될 수 있어 면접에서도 본인만의 강점으로 확실히 각인될 수 있을 것입니다. ​응원하겠습니다.

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