QUICK
MENU

Big Data Analysis

ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç ¿Ïº® ´ëºñ¹Ý
Çʱâ À̷кÎÅÍ ½Ç±â ºÐ¼® ÇÁ·ÎÁ§Æ®±îÁö ÇÑ ¹ø¿¡ Áغñ!

º» °úÁ¤Àº µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý, ÀúÀå, ó¸®, ºÐ¼®, ½Ã°¢È­¿¡ À̸£´Â Àü °úÁ¤À» ½Ç¹« Áß½ÉÀ¸·Î ÇнÀÇϸç, ±âÃâ ±â¹Ý ÀÌ·Ð °­ÀÇ + PythonÀ» Ȱ¿ëÇÑ ½Ç±â ºÐ¼® ½Ç½À + ½Ã³ª¸®¿À ±â¹Ý ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼öÇà±îÁö Æ÷ÇÔÇÏ¿© ÀÚ°Ý Ãëµæ°ú µ¿½Ã¿¡ ºÐ¼® Á÷¹« ¿ª·®À» ÇÔ²² °®Ãâ ¼ö ÀÖ´Â ½ÇÀüÇü ±³À° °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.

  • ±³À°±â°£
    2°³¿ù
  • °­Àǽð£(ÁöÁ¡º° »óÀÌ)
    3½Ã°£
  • ³­À̵µ
    ÀÔ¹®~°í±Þ
  • Àοø
    20³»¿Ü
  • ÀüÈ­»ó´ã(ÁÖ¸» ¡¤ °øÈÞÀÏ »ó´ã ¹× Á¢¼ö°¡´É)
    02-313-2185

ÀÌ·± ºÐµé²² ÃßÃµÇØ¿ä!

  • ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç ÀÚ°ÝÁõÀ» ÃëµæÇϰíÀÚ ÇÏ´Â Ãë¾÷ Áغñ»ý ¹× ½Ç¹«ÀÚ
  • °ø°ø±â°ü, ±â¾÷ µ¥ÀÌÅÍ Á÷¹«·Î ÀÌÁ÷/ÀüÁ÷À» ÁغñÇÏ´Â ºÐ
  • µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹× ÀΰøÁö´É, ¸Ó½Å·¯´× ºÐ¾ß·Î ÁøÃâÇϰíÀÚ ÇÏ´Â ¿¹ºñ µ¥ÀÌÅÍ »çÀÌ¾ðÆ¼½ºÆ®
  • Python ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®, Åë°èºÐ¼®, ½Ã°¢È­ µî ½Ç¹« ¿ª·®À» Ű¿ì°í ½ÍÀº ÇнÀÀÚ

ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç°úÁ¤ÀÇ ÇÙ½É Æ÷ÀÎÆ®

  • POINT.01

    Çʱâ ÀÌ·Ð ¿ÏÀü Á¤¸® ¹× ±âÃ⠺м® Á¦°ø
    µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØ, ¼öÇС¤Åë°è, ºÐ¼® ±âȹ µî °ú¸ñº° ÇÙ½É ¿ä¾à

  • POINT.02

    PythonÀ» Ȱ¿ëÇÑ ½Ç±â ½Ç½À Áß½É
    Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn µî ¶óÀ̺귯¸® ½Ç½À Æ÷ÇÔ

  • POINT.03

    EDA + Åë°èÀû ºÐ¼® + ½Ã°¢È­±îÁö ½ÇÀü ºÐ¼® È帧 ÇнÀ
    ½ÇÁ¦ µ¥ÀÌÅ͸¦ Ȱ¿ëÇÑ ¹®Á¦ Á¤ÀÇ ¡æ ºÐ¼® ¡æ ¸®Æ÷Æ® ÀÛ¼º ÈÆ·Ã

  • POINT.04

    ½Ç±â Æò°¡ º¸°í¼­ ÀÛ¼º¹ý ¹× ÅÛÇø´ Á¦°ø
    ÁÖ¾îÁø µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ½Ã³ª¸®¿À ÇØ¼® ¹× ±¸Á¶È­µÈ º¸°í¼­ ÀÛ¼º

  • POINT.05

    ¸ðÀǰí»ç ¹× Çǵå¹é ±â¹Ý ½ÇÀü °¨°¢ Çâ»ó
    Çʱâ CBT ´ëºñ & ½Ç±â º¸°í¼­Çü ¸ðÀǽÃÇè ÁøÇà

ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç ÀڰݽÃÇè ½ÃÇàÀÏÁ¤

µî±Þ ȸÂ÷ Â÷¼ö Á¢¼öÀÏÀÚ ½ÃÇèÀÏÀÚ ÇÕ°ÝÀÚ¹ßÇ¥ ¹®ÀÇ
±â»ç 10ȸ Çʱâ 03.04(È­) ~ 03.10(¿ù) 04.05(Åä) 4.25(±Ý) ¿Â¶óÀλó´ã
½Ç±â 05.19(¿ù) ~ 05.23(±Ý) 06.21(Åä) 7.11(±Ý) ¿Â¶óÀλó´ã
11ȸ Çʱâ 08.04(¿ù) ~ 08.08(±Ý) 09.06(Åä) 9.26(±Ý) ¿Â¶óÀλó´ã
½Ç±â 10.27(¿ù) ~ 10.31(±Ý) 11.29(Åä) 12.19(±Ý) ¿Â¶óÀλó´ã

ÀÀ½ÃÀÚ°Ý ¹× °ú¸ñ

Á¾·ù ±â¼úÀÚ°Ý ¼ÒÁöÀÚ °ü·ÂÇаú Àü°øÀÚ ¼ø¼ö °æ·ÂÀÚ
ÀÀ½ÃÀÚ°Ý ¡¤ µ¿ÀÏ(À¯»ç)ºÐ¾ß ´Ù¸¥ Á¾¸ñ ±â»ç
¡¤ µ¿ÀÏÁ¾¸ñ ¿Ü±¹ÀÚ°ÝÃëµæÀÚ
¡¤ »ê¾÷±â»ç + ½Ç¹«°æ·Â 1³â
¡¤ ±â´É»ç + ½Ç¹«°æ·Â 3³â
¡¤ ´ëÁ¹(Á¹¾÷¿¹Á¤ÀÚ)
¡¤ ±â»ç¼öÁØÀÇ ÈÆ·Ã°úÁ¤ À̼öÀÚ
¡¤ 3³âÁ¦ Àü¹®´ëÁ¹ + ½Ç¹«°æ·Â 1³â
¡¤ 2³âÁ¦ Àü¹®´ëÁ¹ + 2³â
¡¤ »ê¾÷±â»ç¼öÁØ ÈÆ·Ã°úÁ¤ À̼ö + 2³â
* ½Ç¹«°æ·Â 4³â (µ¿ÀÏ, À¯»ç ºÐ¾ß)
ÀÀ½Ã°ú¸ñ(Çʱâ) ¨ç ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±âȹ - (ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ÀÌÇØ / µ¥ÀÌÅͺм® °èȹ / µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ¹× ÀúÀå °èȹ)
¨è ºòµ¥ÀÌÅÍ Å½»ö - (µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® / µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö / Åë°è±â¹ý ÀÌÇØ)
¨é ºòµ¥ÀÌÅÍ ¸ðµ¨¸µ - (ºÐ¼®¸ðÇü ¼³°è / ºÐ¼®±â¹ý Àû¿ë)
¨ê ºòµ¥ÀÌÅÍ °á°ú ÇØ¼® - (ºÐ¼®¸ðÇü Æò°¡ ¹× °³¼± / ºÐ¼®°á°ú ÇØ¼® ¹× Ȱ¿ë)

°´°ü½Ä °ú¸ñ´ç 20¹®Ç× (¹®Á¦¼ö 80) ½ÃÇè½Ã°£ 120ºÐ
°ú¸ñ´ç 100Á¡À» ¸¸Á¡À¸·Î ÇÏ¿© Àü °ú¸ñ 40Á¡ ÀÌ»ó, Àü °ú¸ñ Æò±Õ 60Á¡ ÀÌ»ó
ÀÀ½Ã°ú¸ñ(½Ç±â) ¨ç ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®½Ç¹« - (µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ÀÛ¾÷ / µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ÀÛ¾÷ / µ¥ÀÌÅÍ ¸ðÇü ±¸Ãà ÀÛ¾÷ / µ¥ÀÌÅÍ ¸ðÇü Æò°¡ ÀÛ¾÷)

ÅëÇÕÇü (ÇÊ´äÇü, ÀÛ¾÷Çü) ½ÃÇè½Ã°£ 180ºÐ
100Á¡À» ¸¸Á¡À¸·Î ÇÏ¿© 60Á¡ ÀÌ»ó
Ư¡ Á¤±â(Çʱâ/½Ç±â) ¿¬ 2ȸ

ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç Ä¿¸®Å§·³ ¾È³»

ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °ü·Ã ½Ç¹« Á÷¹« ¼öÇà ´É·ÂÀ» °ø½ÄÀûÀ¸·Î °ËÁõÇÏ´Â ±¹°¡±â¼úÀÚ°ÝÁõÀÔ´Ï´Ù.

  • Chapter.01

    ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ÀÌÇØ

    - ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ Æ¯Â¡°ú °¡Ä¡
    - µ¥ÀÌÅÍ »ê¾÷ÀÇ ÀÌÇØ
    - ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í ÀΰøÁö´É
    - °³ÀÎÁ¤º¸ ¹ý, Á¦µµ, Ȱ¿ë
  • Chapter.02

    µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °èȹ, µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ¹× ÀúÀå °èȹ

    - µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹æ¾È, µ¥ÀÌÅÍ È®º¸ °èȹ
    - µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ÈÄ µ¥ÀÌÅÍ À¯Çü ¹× ¼Ó¼º ÆÄ¾Ç
    - µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯, µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå
  • Chapter.03

    µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®

    - µ¥ÀÌÅÍ Á¤Á¦, °áÃø°ª, ÀÌ»ó°ª Ã³¸®
    - Â÷¿øÃà¼Ò, ÆÄ»ýº¯¼ö »ý¼º
    - ºÒ±ÕÇü µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®
  • Chapter.04

    µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö, Åë°è±â¹ý ÀÌÇØ

    - »ó°ü°ü°è ºÐ¼®
    - µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö(½Ã°¢Àû, ½Ã°ø°£, ´Ùº¯·®, ºñÁ¤Çü)
    - È®·ü, Ç¥º» ºÐÆ÷
    - Á¡ÃßÁ¤, ±¸°£ÃßÁ¤, °¡¼³°ËÁ¤
  • Chapter.05

    ºÐ¼® ¸ðÇü ¼³°è

    - ºÐ¼®¸ðÇü Á¤ÀÇ, ¼±Á¤
    - ºÐ¼®¸ðÇü ±¸Ãà ÀýÂ÷
    - µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ
  • Chapter.06

    ºÐ¼®±â¹ý Àû¿ë

    - ȸ±ÍºÐ¼®, ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±ÍºÐ¼®, ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«
    - Àΰø½Å°æ¸Á, SVM, ±ºÁýºÐ¼®, ½Ã°è¿­ ºÐ¼®
    - º£ÀÌÁö¾È, µö·¯´×, ¾Ó»óºí, µîµî
  • Chapter.07

    ºÐ¼® ¸ðÇü Æò°¡ ¹× °³¼±

    - Æò°¡ ÁöÇ¥, ¹®¼®¸ðÇü Áø´Ü
    - ±³Â÷ °ËÁõ, ¸ð¼ö À¯ÀǼº °ËÁ¤
    - ÀûÇÕµµ °ËÁ¤, °ú´ëÀûÇÕ ¹æÁö
    - ¸Å°³º¯¼ö ÃÖÀûÈ­, ºÐ¼®¸ðÇü À¶ÇÕ
    - ÃÖÁ¾¸ðÇü ¼±Á¤
  • Chapter.08

    ºÐ¼®°á°ú ÇØ¼® ¹× Ȱ¿ë

    - ºÐ¼®¸ðÇü ÇØ¼®, ºñÁî´Ï½º ±â¿©µµ Æò°¡
    - ½Ã°ø°£, °ü°è, ºñ±³ ½Ã°¢È­
    - ºÐ¼® ¸ðÇü Àü´ë
    - ºÐ¼®°á°ú Ȱ¿ë ½Ã³ª¸®¿À °³¹ß
    - ºÐ¼®¸ðÇü ¸ð´Ï·¯ÆÃ, ¸®¸ðµ¨¸µ
  • Chapter.01

    ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î - ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö

    - º¯¼ö, ÀÚ·áÇü, ¿¬»êÀÚ, Ä÷º¼Ç
    - Á¶°Ç¹®, ¹Ýº¹¹®, ÇÔ¼ö, ¸ðµâ
  • Chapter.02

    Á¦1À¯Çü - µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®

    - ÆÇ´Ù½º µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶, µ¥ÀÌÅÍ ¼±ÅÃ, ¼öÁ¤
    - ÆÇ´Ù½ºÀÇ »ê¼ú ¿¬»ê, µ¥ÀÌÅÍ ÀÔÃâ·Â ¹× ´©¶ô°ª ó¸®
    - Áߺ¹°ª ó¸®, µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ ¿¬°á/º´ÇÕ
    - ±×·ì ¿¬»ê, Ž»öÀû µ¥ÀÌÅͺм®
  • Chapter.03

    Á¦2À¯Çü - µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

    - ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ® ±¸Á¶, scikit-learn
    - ¸ðµ¨¸µ ¹× ¸ðµ¨ Æò°¡, ÀÌÁø ºÐ·ù
    - ´ÙÁß ºÐ·ù, ȸ±Í, ºÐ¼® ¸ðÇü ¼±ÅÃ
    - ±âÃâ ¹®Á¦ À¯Çü ºÐ¼®
  • Chapter.04

    Á¦3À¯Çü - ºÐ¼® °á°ú ÇØ¼®

    - ºÐ¼® ¸ðÇü Æò°¡, ÀÇ»ç°áÁ¤ ³ª¹«
    - KNN, SVM, ¾Ó»óºí
  • Chapter.05

    Á¦3À¯Çü - Åë°èÀû °¡¼³ °ËÁ¤

    - °¡¼³ °ËÁ¤, T °ËÁ¤, F °ËÁ¤, Ä«ÀÌÁ¦°ö °ËÁ¤
  • Chapter.06

    ±âÃâ ¹®Á¦ Ç®ÀÌ

¼º°øÀûÀÎ Ãë¾÷ Áغñ!
ÄÚ¸®¾ÆIT¾ÆÄ«µ¥¹Ì¿¡¼­ ½ÃÀÛÇϼ¼¿ä!

IT±³À°ÀÇ ¿Ï¼ºÀº Ãë¾÷ÀÔ´Ï´Ù!

ÄÚ¸®¾ÆIT¾ÆÄ«µ¥¹Ì´Â ÇöÀå Áß½É Ä¿¸®Å§·³°ú Ãë¾÷ ¹ÐÂø ÇÁ·Î±×·¥À¸·Î ¼ö°­»ýÀÇ ¼ºÀåÀ» ³¡±îÁö Áö¿øÇÕ´Ï´Ù.

step.01
Áø·Î¼³°è
¼ö°­»ý ¸ÂÃãÇü Á÷¹« ¸ÅĪ & Ä¿¸®¾î »ó´ã

-ÇнÀ°úÁ¤ ±â¹Ý ÁøÃâ ºÐ¾ß ¾È³»

-¸ñÇ¥ Á÷¹«¿¡ ¸ÂÃá Áø·Î ·Îµå¸Ê Á¦½Ã

step.02
Ãë¾÷¿ª·® °­È­
¼­·ù¡¤Æ÷Æ®Æú¸®¿ÀºÎÅÍ ½Ç¹« ¿ª·®±îÁö ¿Ï¼º

-À̷¼­/ÀÚ±â¼Ò°³¼­ 1:1 Çǵå¹é

-GitHub¡¤Notion Æ÷Æ®Æú¸®¿À Á¦ÀÛ Áö¿ø

-IT±â¾÷ ½Ç¹«ÀÚ Æ¯°­ & ½ÇÀü ÄÚµù Ŭ¸®´Ð

step.03
±â¾÷ ¿¬°è
ITÀü¹® Çù¾à±â¾÷°úÀÇ Á÷Á¢ ¿¬°á

-Çö¾÷ÀÚ ÃÊû ±â¾÷¼³¸íȸ

-Ãë¾÷ ¿¬°è ¹Ì´Ï ä¿ë¹Ú¶÷ȸ

-±¸Àαâ¾÷ ´ë»ó ÀÎÀç Ãßõ ¿î¿µ

step.04
¸ðÀǸéÁ¢ & ±â¼ú¸éÁ¢ ÈÆ·Ã
½ÇÀü ¸éÁ¢ ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÀ¸·Î ÇÕ°Ý·ü »ó½Â

-Àμº¡¤±â¼ú ¸éÁ¢ ½Ç½À

-Á÷¹«º° ¿¹»óÁú¹® Á¦°ø

-Çǵå¹é ±â¹Ý ¸éÁ¢ Àü·« ¼ö¸³

step.05
¼ö·á ÈÄ Áö¼Ó°ü¸®
Á¹¾÷ ÈÄ¿¡µµ À̾îÁö´Â Ãë¾÷ Áö¿ø

-¼ö·á»ý Àü¿ë ä¿ëÁ¤º¸ ä³Î ¿î¿µ

-ÀÌÁ÷ ÄÁ¼³ÆÃ ¹× °í±Þ°úÁ¤ ¾È³»

-ä¿ë ±â¾÷ÀÇ Çǵå¹é ¹Ý¿µÇÑ Ãë¾÷ ¸ÅĪ

ÄÚ¸®¾ÆIT¾ÆÄ«µ¥¹Ì Ãë¾÷Áö¿ø, À̰ÍÀÌ ±Ã±ÝÇÏ´Ù!

À̷¼­ ÷»èºÎÅÍ Æ÷Æ®Æú¸®¿À, ¸ðÀǸéÁ¢, ±â¾÷¿¬°è±îÁö Ãë¾÷ °ÆÁ¤À» ´ú¾îÁÖ´Â ½ÇÀüÇü Q&A Á¤¸®!

  • Q.¼ö·áÇÏ¸é ¹Ù·Î Ãë¾÷ÀÌ µÇ³ª¿ä?
    A.ÄÚ¸®¾ÆIT¾ÆÄ«µ¥¹Ì´Â ¼ö·á¿Í µ¿½Ã¿¡ Ãë¾÷ÀÌ º¸ÀåµÇÁö´Â ¾ÊÁö¸¸ À̷¼­ ÷»è, Æ÷Æ®Æú¸®¿À Á¦ÀÛ, ¸ðÀǸéÁ¢, ±â¾÷¸ÅαîÁö Àü °úÁ¤ÀÇ Ãë¾÷Áö¿ø ¼­ºñ½º¸¦ Á¦°øÇϰí ÀÖ¾î ³ôÀº Ãë¾÷ ¼º°ú¸¦ º¸À̰í ÀÖ½À´Ï´Ù.
  • Q.¾î¶² ±â¾÷µé°ú ¿¬°èµÇ¾î ÀÖ³ª¿ä?
    A.À¥°³¹ß, ¹é¿£µå, º¸¾È, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, Ŭ¶ó¿ìµå µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ßÀÇ ITÀü¹® Áß¼Ò±â¾÷, ½ºÅ¸Æ®¾÷, Çù¾à ±â¾÷ 100¿© °÷ ÀÌ»ó°ú ¿¬°èµÇ¾î ÀÖ½À´Ï´Ù.
    ½ÇÁ¦ ä¿ë ÀÇ·Ú°¡ µé¾î¿Â ±â¾÷°úÀÇ ¸éÁ¢µµ ¼ö·á ÈÄ ¹Ù·Î ¿¬°áµË´Ï´Ù.
  • Q.Æ÷Æ®Æú¸®¿À´Â ²À ¸¸µé¾î¾ß Çϳª¿ä?
    A.ÃÖ±Ù °³¹ßÀÚ Ã¤¿ë¿¡¼­ À̷¼­º¸´Ù Æ÷Æ®Æú¸®¿À°¡ ´õ Áß¿äÇÏ°Ô Æò°¡µÇ´Â °æ¿ì°¡ ¸¹½À´Ï´Ù.
    GitHub, Notion, ÇÁ·ÎÁ§Æ® °á°ú¹° ±â¹ÝÀÇ Æ÷Æ®Æú¸®¿À¸¦ ½Ç½À °úÁ¤ Áß Á÷Á¢ Á¦ÀÛÇϰí Çǵå¹éÀ» ¹Þ°Ô µË´Ï´Ù.
  • Q.ºñÀü°øÀÚµµ Ãë¾÷ÀÌ °¡´ÉÇѰ¡¿ä?
    A.³×, °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
    ÄÚ¸®¾ÆIT¾ÆÄ«µ¥¹ÌÀÇ °úÁ¤Àº ºñÀü°øÀÚµµ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±âÃʺÎÅÍ ½Ç½À À§ÁÖ·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖÀ¸¸ç, ÇÁ·ÎÁ§Æ® Á᫐ ÇнÀ°ú Ãë¾÷ÄÁ¼³ÆÃÀ¸·Î ½Ç¹« ÀûÀÀ·ÂÀ» Ű¿ö Ãë¾÷±îÁö ¿¬°áÇÕ´Ï´Ù.
  • Q.¸ðÀǸéÁ¢Àº ½ÇÁ¦ ¸éÁ¢Ã³·³ ÁøÇàµÇ³ª¿ä?
    A.½ÇÁ¦ ±â¾÷ ¸éÁ¢°ú À¯»çÇÏ°Ô ±â¼ú¸éÁ¢ + Àμº¸éÁ¢ Çü½ÄÀ¸·Î ±¸¼ºµÇ¸ç, ¸éÁ¢°ü Çǵå¹é±îÁö Á¦°øµË´Ï´Ù.
    ¸éÁ¢ ºÒ¾È ÇØ¼Ò¿Í Ä¿¹Â´ÏÄÉÀÌ¼Ç ´É·Â Çâ»ó¿¡ ¸Å¿ì È¿°úÀûÀÔ´Ï´Ù.
  • Q.¼ö·á ÈÄ¿¡µµ Ãë¾÷Áö¿øÀ» ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ³ª¿ä?
    A.³×. ¼ö·á ÈÄ¿¡µµ **Àü¿ë ä¿ë Ä¿¹Â´ÏƼ(īī¿Àä³Î/½½·¢ µî)**¸¦ ÅëÇØ ä¿ë Á¤º¸¸¦ Áö¼ÓÀûÀ¸·Î Á¦°øÇϸç, ÀÌÁ÷ ¹× Àç±³À°À» À§ÇÑ °í±Þ°úÁ¤ Ãßõ, Ãë¾÷ ÄÁ¼³ÆÃµµ ¿î¿µÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù.
  • Q.Ãë¾÷·üÀº ¾î´À Á¤µµÀΰ¡¿ä?
    A.°úÁ¤ ¹× ½Ã±â¿¡ µû¶ó ´Ù¸£Áö¸¸, ½Ç¹« ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿Í Æ÷Æ®Æú¸®¿À¸¦ Ãæ½ÇÈ÷ À̼öÇÑ ¼ö°­»ýÀÇ °æ¿ì Æò±Õ 85% ÀÌ»óÀÇ Ãë¾÷·üÀ» º¸À̰í ÀÖ½À´Ï´Ù.

°£ÆíÇÏ°Ô °ü½ÉÀÖ´Â
ÀϹÝ/±¹ºñÁö¿ø °úÁ¤ ¼ö°­·á ¾Ë¾Æº¸¼¼¿ä!

Step2. ¼¼ºÎ ±³À°°úÁ¤À» ¼±ÅÃÇØ ÁÖ¼¼¿ä.(Áߺ¹ ¼±Åà °¡´É)

Step3. °¡±î¿î ÁöÁ¡À» ¼±ÅÃÇØ ÁÖ¼¼¿ä.

    ½ÅûÇϽô ºÐÀÇ À̸§°ú ¿¬¶ôó¸¦ ÀÔ·ÂÇØ ÁÖ¼¼¿ä.

    - -
    ÀÚ¼¼È÷ º¸±â
    ¼öÁý Ç׸ñ: À̸§, ¿¬¶ôó, ¼ö°­¾È³» °ü·Ã ÀÌ·Â
    ÀÌ¿ë ¸ñÀû: ¼ö°­¾È³» Á¦°ø, °ü·Ã ÀÌ·Â °ü¸® ¹× ¸ÂÃãÇü Àç¾È³»¸¦ ÅëÇÑ ¼­ºñ½º ǰÁú °³¼±
    º¸À¯ ±â°£: ¼öÁýÀϷκÎÅÍ ÃÖ´ë 3³â°£ º¸°ü ÈÄ ÆÄ±â

    ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç ¹Ù·Î ¾Ë¾Æº¸½Ã°Ú¾î¿ä?

    ´Ý±â
    • ±³À°Èñ¸ÁÁöÁ¡À» ¼±ÅÃÇØÁÖ¼¼¿ä
      • ½ÅûÇϽôºÐÀÇ À̸§°ú ¿¬¶ôó¸¦ ÀÔ·ÂÇØ ÁÖ¼¼¿ä.
        - -
      ÀÚ¼¼È÷ º¸±â
      ¼öÁý Ç׸ñ: À̸§, ¿¬¶ôó, ¼ö°­¾È³» °ü·Ã ÀÌ·Â
      ÀÌ¿ë ¸ñÀû: ¼ö°­¾È³» Á¦°ø, °ü·Ã ÀÌ·Â °ü¸® ¹× ¸ÂÃãÇü Àç¾È³»¸¦ ÅëÇÑ ¼­ºñ½º ǰÁú °³¼±
      º¸À¯ ±â°£: ¼öÁýÀϷκÎÅÍ ÃÖ´ë 3³â°£ º¸°ü ÈÄ ÆÄ±â
      Àüü¸Þ´º ¿­±â

      ¼Õ½±°í °£ÆíÇϰÔ
      Àü¹®°¡¿Í ÀüÈ­»ó´ã!

      ¾È³»¹Þ°í ½ÍÀº ÁöÁ¡À» ¼±ÅÃÇØ ÁÖ¼¼¿ä.

      ¾ß°£ ¹× ÁÖ¸» »ó´ã ÀüÈ­ ¾È³»

      ºü¸¥ ¾È³»¸¦ À§ÇØ
      ÆòÀÏ ¾ß°£(¿ÀÈÄ 6½Ã ~ ¿ÀÈÄ 10½Ã)
      ÁÖ¸»(¿ÀÀü 9½Ã ~ ¿ÀÈÄ 6½Ã)¿¡µµ ¾È³»ÇØ µå¸®°í ÀÖ½À´Ï´Ù.