SKALA_SK AI Leader Academy

SKALA Cloud 과정
Cloud 네이티브 애플리케이션 개발 과정

SKALA의 Cloud 과정은?

본 과정은 AI와 Cloud 융합 서비스 구현 역량을 통해 차세대 개발자로 성장 가능한 인재를 육성하는데 목표를 두고 있습니다. Data/AI 및 SW Fundamental을 기초로 학습하고, Cloud 상에서 구현하는 역량을 강화하기 위해 DevOps, 컨테이너, 쿠버네티스, MSA, CI/CD 등 최신 기술 중심으로 실무 기반의 실습 및 프로젝트를 진행합니다.

과정의 특징

풀스택+클라우드 전주기 학습 : 앱 개발 → 클라우드 배포·운영까지 단계별 학습
현업과 동일한 환경 : Kubernetes, AWS, MSA, CI/CD 등 산업 현장에서 쓰이는 기술 스택 학습
AI 융합 커리큘럼 : 데이터 분석, MLOps, 생성형 AI도 함께 학습
프로젝트 중심 실습 : Mini 프로젝트(온라인 쇼핑몰 개발·배포) + Final 프로젝트(쿠버네티스 기반 서비스)

이런 분들께 적극 추천해요!

단순 클라우드 도구 활용이 아니라, 실제 서비스의 개발·배포·운영 전주기를 경험하고 싶은 구직자 (특히 SK AX 및 자회사로 취업을 희망하는 분)
Kubernetes·CI/CD 등 기술을 SK AX의 산업 현장과 동일한 스택으로 학습하고 싶은 개발자
클라우드 네이티브 환경에서 즉시 투입 가능한 실무형 엔지니어를 목표로 하는 분

SW Fundamental 웹 어플리케이션 개발 기초 다지기	프로그래밍 기초 - Git 세팅, HTML, CSS, JavaScript Front-end - Front-framework (Vue.js) 데이터베이스 - 데이터모델링 및 SQL 기초 Back-end - Java, Spring Boot, Rest API - AI 서빙을 위한 Python/Spring AI [Mini-project] 온라인 쇼핑몰 구축 ① - Front/Back-end 개발 기본기 활용
Data · AI 데이터 및 AI 리터러시 기초 다지기	데이터 분석 및 MLOps - Python 기초, 데이터 분석 - 머신러닝/딥러닝 기초, MLOps 생성형 AI - Prompt Engineering - LangChain, RAG Pipeline - AI Agent 설계
Cloud 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발 실무 역량 높이기	Agile 방법론 및 MSA - Agile 개발 프로세스, 마이크로 서비스 이해 및 모델링 실습 클라우드 네이티브 아키텍처 이해 - AWS 기반 클라우드 인프라, MSA 기반 Cloud Native Application - Cloud Native 패턴 및 아키텍처 실습 컨테이너 및 쿠버네티스 이해 - 컨테이너 개념, 애플리케이션의 컨테이너화 - 쿠버네티스 기본 구조 및 서비스 배포 실습 AWS 기반 클라우드 네이티브 환경 구성 - 인프라 및 K8s 환경 구성, Backing 서비스 구성 쿠버네티스 기반 클라우드 네이티브 패턴 구현 - 서비스 아키텍처 패턴 : Service Discovery, Blue/Green, Canary, API Gateway 등 - 데이터·이벤트 패턴 : Kafka 기반 이벤트 처리, AutoScaling, 분산 추적 등 AI 기반 쿠버네티스 운영 자동화 - Claude 연동을 통한 쿠버네티스 MCP 자동화 - Operator/Spring AI 기반 운영자동화 구현 DevOps - DevOps 이해,CI/CD 환경 구축 및 적용
Team Project 쿠버네티스를 활용한 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발하기	[Mini-project] 온라인 쇼핑몰 구축 ② - 기능 고도화 및 쿠버네티스 기반 배포 * Mini-project와 Team Project의 팀 별 인원 규모 및 팀 구성은 변경될 수 있음 Team Project - 클라우드 기반 주제 선정 (택1) * 교육 효과, 학습자 수준에 맞춰 변경될 수 있음 1) 협업 및 생산성 도구 개발 2) 커뮤니티 및 소셜 네트워크 플랫폼 구축 3) 전자상거래 및 마켓플레이스 플랫폼 구축 - AI 서비스 개발 팀 프로젝트 수행 - 프로젝트 멘토링 - 중간/최종 발표회 - 최종 평가 및 시상

SW Fundamental 웹 애플리케이션 개발 기초 다지기	Data·AI 데이터 및 AI 리터러시 기초 다지기	Cloud 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발 실무 역량 높이기	Team Project 쿠버네티스를 활용한 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발하기
프로그래밍 기초 - Git 세팅, HTML, CSS, JavaScript Front-end - Front-framework (Vue.js) 데이터베이스 - 데이터모델링 및 SQL 기초 Back-end - Java, Spring Boot, Rest API - AI 서빙을 위한 Python/Spring AI [Mini-project ①] 웹서비스 개발 - Front/Back-end 개발 기본기 활용	데이터 분석 및 MLOps - Python 기초, 데이터 분석 - 머신러닝/딥러닝 기초, MLOps 생성형 AI - Prompt Engineering - 생성형 AI서비스 개발의 이해 - RAG Pipeline - AI Agent 설계	Agile 방법론 및 MSA - Agile 개발 프로세스, MSA 이해 및 모델링 실습 클라우드 네이티브 아키텍처 이해 - AWS 기반 클라우드 인프라, MSA 기반 Cloud Native Application - Cloud Native 패턴 및 아키텍처 실습 컨테이너 및 쿠버네티스 이해 - 컨테이너 개념, 애플리케이션의 컨테이너화 - 쿠버네티스 기본 구조 및 서비스 배포 실습 AWS 기반 클라우드 네이티브 환경 구성 - 인프라 및 K8s 환경 구성, Backing 서비스 구성 쿠버네티스 기반 클라우드 네이티브 패턴 구현 - 서비스 아키텍처 패턴 - 데이터·이벤트 패턴 AI 기반 쿠버네티스 운영 자동화 - Claude 연동을 통한 쿠버네티스 MCP 자동화 - Operator/Spring AI 기반 운영자동화 구현 DevOps - DevOps 이해,CI/CD 환경 구축 및 적용	[Mini-project ②] 클라우드 네이티브 기반 웹서비스 고도화 - 기능 고도화 및 쿠버네티스 기반 배포 * Mini-project와 Team Project의 팀 별 인원 규모 및 팀 구성은 변경될 수 있음 Team Project - 팀 편성, 기반 주제 선정 (택1) * 교육 효과 및 학습자 수준에 맞춰 변경될 수 있음 - 팀 프로젝트 수행 - 프로젝트 멘토링 - 중간/최종 발표회 - 최종 평가 및 시상
약 6.5주	약 2.5주	약 6.5주	약 8주

※ 시간표는 불가피한 상황에 따라 일부 변동 될 수 있으며, 반 별 교과목 순서는 상이할 수 있음.