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
1:1 기준 · 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 1:1 기준 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 M1 진학 시점에 GitHub에 이미 2~3년 이력이 쌓이고 Kaggle 활동 시작점을 확보하게 됩니다. 이는 동급 응시자 풀에서 매우 희소한 강점이며, KOAI 1차 서류 "포트폴리오 40%"의 깊이·구체성에 직접 작용합니다.
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 이력은 KOAI 1차 서류의 포트폴리오 40% 항목에 일자가 찍힌 증빙으로 작용합니다. 일찍 시작할수록 응시 시점의 깊이가 깊어집니다.
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
초5~초6 권장(빠른 학생 초4 후반). E2를 이수하고 사칙연산·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.
중1 진학 시 M1 중등부 종합반. 정확한 KOAI 응시 일정은 KOAI 대회 안내(https://citcoding.com/competitions/koai.html)에서 확인하세요.