초등학생이 NumPy·Pandas·Scikit-learn 기본 사용법을 익히고 첫 ML 모델을 직접 학습해 보는 코스입니다. K-NN 분류와 선형회귀를 그래프로 이해하고 모델 평가까지 경험해, M1 중등부 종합반(F1+F2 압축)에 콜드 스타트가 아닌 워밍업 상태로 진입합니다.
게시일: 2026년 5월 16일 | 최종 수정: 2026년 5월 16일 · KOAI 2026 요강 기준
트랙
초등 파이프라인
M1 브릿지
대상 학년
초5 ~ 초6
빠른 학생 초4 후반
권장 수업 시간
약 12시간
수업 형태별 조정 · 8~16시간 변동
KOAI 매핑
M1 워밍업
콜드 스타트 방지
E3를 마치면 학생은 NumPy·Pandas·Scikit-learn의 기본 사용법을 익히고 첫 ML 모델을 직접 학습시켜 본 경험을 갖게 됩니다. 어려운 수식 대신 그래프와 친숙한 데이터(날씨·스포츠·게임)로 K-NN 분류와 선형회귀의 원리를 직관적으로 이해하고 "정확도란 무엇인가"를 스스로 설명할 수 있는 수준까지 도달하는 것이 목표입니다.
E3의 핵심 목적은 M1 중등부 종합반(F1+F2 압축)에 콜드 스타트가 아닌 워밍업 상태로 진입하는 것입니다. 중1 진학 시점에 NumPy·Pandas·시각화·모델 평가를 이미 손으로 다뤄 본 상태이므로, M1을 처음부터 새로 시작하는 학생과 출발선이 달라집니다.
E2. 초등 Python + 데이터 이수가 전제입니다. 또한 사칙연산과 평균·비율 개념에 익숙해야 데이터와 모델 평가를 무리 없이 따라올 수 있습니다. E3는 어려운 수식을 강요하지 않고 그래프와 친숙한 데이터로 원리를 풀어 설명합니다.
아래는 온라인·압구정 대면, 1:1 개인·1:n 소수 그룹에 공통으로 적용하는 표준 진행안입니다. 학생의 사전 지식과 흡수 속도에 따라 일부 주차를 가속·압축하거나 더 깊게 다룹니다. 핵심 도구: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 입문, Kaggle Learn 어린이 친화 노트북, Teachable Machine 코드 연동.
| 주차 | 주제 | 핵심 산출물 |
|---|---|---|
| 1-3 | NumPy로 숫자 다루기 (벡터·행렬 시각적 이해) | NumPy 미니 노트북 |
| 4-6 | Pandas로 표 다루기 (날씨·스포츠·게임 데이터) | EDA 노트북 1편 |
| 7-9 | Matplotlib/Seaborn 시각화 | 데이터 스토리텔링 노트북 |
| 10-12 | 첫 ML 모델: K-NN으로 분류 | KNN 분류 노트북 |
| 13-15 | 선형회귀 (그래프로 이해) | 회귀 미니 프로젝트 |
| 16-17 | 모델 평가: 정확도란 무엇인가 | 평가 지표 노트북 |
| 18-19 | Kaggle 어린이 친화 컴페티션 도전 | Kaggle 제출 1회 |
| 20 | 학기말 발표 + M1 진학 준비 | 캡스톤 발표 |
※ 주차는 콘텐츠 단위이며 실제 소요 시간은 학생별로 다릅니다. 권장 약 12시간, 변동 범위 8~16시간.
NumPy 미니 노트북, EDA 노트북, 시각화(데이터 스토리텔링) 노트북을 단계별로 작성합니다. 친숙한 데이터로 직접 손을 움직이며 도구 사용법을 몸에 익힙니다.
GitHub repo 1개 first-ml-projects에 결과를 정리하고 Kaggle 노트북 2~3편을 남기며, 학기말 발표로 첫 ML 여정을 스스로 설명합니다.
E3를 마치면 M1에 올라갈 때 Python·데이터 분석 기초와 직접 돌려 본 머신러닝 프로젝트 기록이 남습니다. 이 기록은 학생이 무엇을 어떻게 했는지 스스로 설명하는 자료입니다. 대회 서류에서 어떻게 평가되는지는 응시하는 해의 공식 요강이 정합니다.
M1 진학 시 차이
E3 이수자는 M1 전반 14주(F1 압축) 중 NumPy/Pandas/시각화/모델 평가 등 약 5~6주분을 이미 경험한 상태입니다. → M1 강사가 진단 후 advanced 분반 또는 가속 페이스로 운영할 수 있습니다.
GitHub
first-ml-projects repo
Kaggle
노트북 2~3편 + 첫 제출
Notion
학습 일지
이 기록은 학생이 자신의 작업을 설명할 때 쓰는 자료입니다. 대회 서류에서 어떻게 평가되는지는 응시하는 해의 공식 요강에 따릅니다.
E3는 초등 파이프라인의 마지막 단계이자 M1 중등부 종합반으로 이어지는 브릿지입니다. 전체 트랙 구조는 KOAI 대비 커리큘럼 허브에서 확인하세요.
현재 코스
E3. 초등 첫 ML
NumPy·Pandas·첫 ML 모델
초등 5~6학년에게 권장하며 진도가 빠른 학생은 초등 4학년 후반부터 시작할 수 있습니다. E2를 이수하고 사칙연산과 평균·비율 개념이 익숙한 학생을 위한 코스입니다.
E3는 M1 중등부 종합반의 브릿지입니다. E3 이수자는 M1 전반(F1 압축) 중 약 5~6주분을 이미 경험해 진단 후 advanced 분반 또는 가속 운영이 가능합니다.
어린이 친화 컴페티션을 보호자 동의 하에 학습용으로 도전하며 이 활동 시작점이 KOAI 1차 서류에서 희소한 강점이 됩니다.
중학교 1학년에 올라가면 M1 중등부 종합반으로 이어집니다. 정확한 KOAI 응시 일정은 KOAI 대회 안내(https://citcoding.com/competitions/koai.html)에서 확인하세요.