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머신러닝 과정 시장Machine Learning Courses |
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머신러닝 과정 세계 시장 규모는 2030년까지 363억 달러에 달할 전망
2024년에 148억 달러로 추정되는 머신러닝 과정 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 16.1%로 성장하여 2030년에는 363억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 비학술적 최종 용도 부문은 CAGR 16.6%를 기록하여 분석 기간이 끝날 때까지 247억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 학술적 최종 용도 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 15.2%로 추정됩니다.
미국 시장 39억 달러로 추정, 중국은 CAGR 15.1%로 성장 전망
미국의 머신러닝 과정 시장은 2024년 39억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 55억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 15.1의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 14.9% 및 13.8%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 11.8%로 성장할 것으로 예상됩니다.
세계 머신러닝 과정 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리
머신러닝 과정은 무엇이며, 왜 오늘날의 고용 시장에서 필수 불가결한 요소가 되고 있는가?
머신러닝(ML) 과정은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 지능적인 예측을 할 수 있는 알고리즘과 모델을 개발할 수 있는 기술과 지식을 습득할 수 있도록 도와주는 과정입니다. 오늘날의 데이터 중심 세상에서 머신러닝은 데이터 과학, 인공지능(AI), 빅데이터 분석 등의 분야에서 기본 요소로 자리 잡았으며, AI와 자동화를 도입하여 업무를 강화하는 기업이 늘어남에 따라 머신러닝 기술을 갖춘 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 기술 분야로 진입하려는 신입사원이나 경쟁력을 유지하려는 숙련된 전문가에게 ML 과정은 이제 필수적인 요소가 되었습니다. 이 과정들은 지도 학습, 비지도 학습, 신경망, 자연어 처리(NLP), 딥러닝에 이르기까지 ML에 필수적인 개념들을 다루고 있습니다. 대학, 온라인 플랫폼, 전문 기관에서 제공하는 ML 코스에 대한 접근성이 높아진 것은 산업 관련 기술에 대한 체계적인 학습 경로에 대한 요구가 높아졌음을 반영합니다.
머신러닝 과정의 유연성으로 인해 온라인 및 자기 주도적 학습 옵션의 혜택을 누릴 수 있는 직장인을 포함하여 더 많은 사람들이 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 ML 교육의 민주화는 다양한 배경을 가진 사람들이 수요가 많은 이 분야의 전문 지식을 습득할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 많은 과정이 실제 적용을 염두에 두고 설계되었으며, 프로젝트, 사례 연구, 실제 데이터세트를 통한 실무 학습에 중점을 두고 있습니다. 이러한 실용적인 초점은 학생들이 잠재적 고용주에게 자신의 기술을 보여줄 수 있는 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 되며, 즉시 투입 가능한 인재에 대한 수요 증가에 대응할 수 있도록 돕습니다. 또한, 기업들이 디지털 전환을 점점 더 우선순위에 두면서 금융, 의료, 소매, 제조 등 다양한 분야에서 머신러닝 기술의 가치가 높아짐에 따라, ML 과정 입학을 통해 커리어의 가능성을 넓히기 위해 ML 과정을 수강하는 학생들이 늘고 있습니다.
기술 발전이 머신러닝 과정에 어떤 영향을 미치고 있는가?
Coursera, edX, Udacity와 같은 온라인 교육 플랫폼은 주요 대학 및 하이테크 기업과의 협업을 통해 양질의 ML 코스를 제공하고, 과거 엘리트 교육기관에 국한되었던 컨텐츠를 전 세계 학습자들이 이용할 수 있도록 하고 있습니다. 전 세계 학습자들이 엘리트 교육기관에 한정되어 있던 컨텐츠에 접근할 수 있도록 하고 있습니다. 이들 플랫폼은 학습 경험을 개인화하기 위해 AI를 사용하여 개인의 진행 상황에 따라 추천 코스와 리소스를 조정하고 있습니다. 또한, 가상현실과 증강현실의 발전이 ML 교육에 도입되어 학생들이 복잡한 알고리즘과 모델 아키텍처를 시각화하는 데 도움이 되는 인터랙티브한 경험을 제공하고 있습니다. 예를 들어, 학생들은 신경망의 3D 시각화와 상호 작용하여 그 내부 구조를 더 깊이 이해할 수 있습니다.
또한, 코스 설계 및 평가에 AI를 활용하면 코딩 과제 자동 채점, 프로젝트에 대한 즉각적인 피드백, 적응형 테스트 등 보다 효율적이고 정확한 평가 방법이 가능해집니다. 머신러닝 과정에서는 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 일반적인 ML 프레임워크 실습 등 업계 관행을 반영한 도구와 플랫폼을 통합하고 있습니다. 이러한 도구를 커리큘럼에 포함시킴으로써 코스 제공자는 학생들이 실무적이고 산업과 관련된 기술을 습득할 수 있도록 돕고 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 ML 과정의 접근성이 확대되어 학생들이 고출력 컴퓨팅 리소스를 원격으로 사용할 수 있게 됨에 따라, 엄청난 처리 능력을 필요로 하는 딥러닝과 같은 고급 주제를 학습하는 데 있어 장벽이 사라졌습니다. 이러한 기술적 강화는 ML 과정을 더욱 매력적이고 적합하게 만들고, 현대 고용 시장의 수요에 부합하는 ML 과정을 제공합니다.
변화하는 고용 시장의 수요는 머신러닝 과정 수강에 어떤 영향을 미칠까?
산업 전반에 걸쳐 머신러닝이 빠르게 도입됨에 따라 ML 기술의 필요성이 증가하고 머신러닝 과정 등록이 증가하고 있습니다. 자동화, 데이터 분석, 인공지능이 전통적인 직업의 역할을 재구성함에 따라, 경쟁력을 유지하기 위해 기계학습 전문지식을 찾는 사람들이 늘어나고 있습니다. 고용주들은 데이터 과학 및 기술 전문 직무뿐만 아니라 데이터 기반 의사결정이 표준이 되고 있는 마케팅, 재무, 운영 등의 분야에서도 ML 지식을 요구하고 있습니다. 이러한 기술 수요의 변화로 인해 직장인들은 온라인 플랫폼이나 기술 기관에서 제공하는 ML 과정을 통해 ML 기술을 습득하고 있습니다. 또한, COVID-19 사태는 산업 전반의 디지털 혁신을 가속화하고, 불확실한 시대에 효율성과 적응력을 높이기 위해 기업들이 기술에 집중하면서 ML 기술에 대한 관심이 더욱 높아졌습니다.
머신러닝 과정 수강생들의 학력 프로필은 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 졸업생뿐만 아니라 비즈니스, 사회과학, 의료 전문가 등 다양한 분야로 확대되고 있습니다. 데이터 기반 제품 관리자, ML 전문 지식을 가진 금융 분석가 등 다양한 부문을 아우르는 역할이 등장하면서 머신러닝 과정은 다학제적 기술을 원하는 보다 다양한 학습자들을 끌어들이고 있습니다. 또한 Google, Microsoft, IBM과 같은 공급업체가 제공하는 업계 자격증도 ML 숙련도를 증명하고 고용 가능성을 높이기 위해 수강생을 늘리고 있습니다. 또한, 기업들은 직원들의 ML 과정 수강을 지원하는 추세가 강화되고 있으며, 많은 기업들이 교육비를 지급하거나 과정을 후원하고 있습니다. 이러한 지원은 머신러닝이 조직의 혁신과 효율성에 가져다주는 전략적 가치에 대한 인식이 높아졌음을 반영합니다.
머신러닝 과정 시장의 성장을 촉진하는 요인은 무엇인가?
머신러닝 과정 시장의 성장은 산업 간 AI 통합, 데이터 기반 의사결정에 대한 수요 증가, 유연한 온라인 학습 플랫폼의 대중화 등 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 헬스케어, 금융, 소매 등 다양한 분야에서 AI와 머신러닝의 중요성이 커지면서 ML 모델을 효과적으로 개발 및 배포할 수 있는 전문가에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 디지털 전환 전략을 실행하려는 조직은 직원들의 역량 강화에 투자하고 있으며, 이는 머신러닝 과정 등록자 수 증가로 이어지고 있습니다. 자신의 속도에 맞춰 수강할 수 있는 저렴한 가격의 온라인 플랫폼은 진입장벽을 낮추고 전문가들이 양질의 ML 교육에 쉽게 접근할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 접근성은 전통적인 기술 기반이 아닌 사람들에게 특히 유용하며, 더 많은 사람들이 ML 분야에 진입할 수 있도록 돕고 있습니다.
업계에서 인정받는 자격증에 대한 수요도 머신러닝 과정 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 신뢰할 수 있는 기관의 인증은 고용주가 인정하고 ML 기술 숙련도를 보여주기 때문에 학습자에게 고용 시장에서 경쟁 우위를 제공합니다. 또한, 교육 기관과 주요 기술 기업과의 파트너십을 통한 ML 전문 과정 개발은 이러한 프로그램의 범위와 매력을 확대하고 있으며, ML을 핵심 커리큘럼에 통합하고 온라인 플랫폼과 제휴하는 대학이 늘어남에 따라 머신러닝 전문성을 추구하는 학습자의 수는 계속 증가하고 있습니다. 학습자의 수는 계속 증가하고 있습니다. 마지막으로, 예측 분석, 고객 개인화, 자동화 등의 분야에서 ML의 다학제적 적용이 증가함에 따라 기술 및 비즈니스 지향적 ML 기술을 가르치는 과정에 대한 수요가 더욱 증가하여 머신러닝 과정 시장의 지속적인 성장을 촉진하고 있습니다.
부문
최종 용도(비학술적 최종 용도, 학술적 최종 용도)
Global Machine Learning Courses Market to Reach US$36.3 Billion by 2030
The global market for Machine Learning Courses estimated at US$14.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$36.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 16.1% over the analysis period 2024-2030. Non-Academic End-Use, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 16.6% CAGR and reach US$24.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Academic End-Use segment is estimated at 15.2% CAGR over the analysis period.
The U.S. Market is Estimated at US$3.9 Billion While China is Forecast to Grow at 15.1% CAGR
The Machine Learning Courses market in the U.S. is estimated at US$3.9 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$5.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 15.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 14.9% and 13.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 11.8% CAGR.
Global Machine Learning Courses Market - Key Trends & Drivers Summarized
What Are Machine Learning Courses and Why Are They Becoming Essential in Today’s Job Market?
Machine learning (ML) courses equip individuals with the skills and knowledge to develop algorithms and models that enable computers to learn from data and make intelligent predictions. In today’s data-driven world, machine learning has become a fundamental component of fields like data science, artificial intelligence (AI), and big data analytics. As more companies adopt AI and automation to enhance operations, the demand for professionals with machine learning skills has surged. ML courses are now essential for both entry-level employees looking to break into the technology field and seasoned professionals aiming to stay competitive. These courses cover essential ML concepts, from supervised and unsupervised learning to neural networks, natural language processing (NLP), and deep learning. The accessibility of ML courses, offered by universities, online platforms, and specialized institutes, reflects the increasing need for structured learning pathways that address industry-relevant skills.
The flexibility of machine learning courses has made them accessible to a broader audience, including working professionals who can benefit from online and self-paced learning options. This democratization of ML education allows individuals from diverse backgrounds to gain expertise in this high-demand field. Many courses are designed with practical applications in mind, emphasizing hands-on learning through projects, case studies, and real-world datasets. This practical focus helps students build portfolios that demonstrate their skills to potential employers, meeting the growing demand for job-ready candidates. Additionally, as companies increasingly prioritize digital transformation, machine learning skills are becoming valuable across sectors like finance, healthcare, retail, and manufacturing, driving individuals to enroll in ML courses to expand their career prospects.
How Are Technological Advancements Influencing Machine Learning Courses?
Technological advancements have transformed how machine learning courses are designed, delivered, and consumed. Online education platforms like Coursera, edX, and Udacity offer high-quality ML courses in collaboration with leading universities and tech companies, allowing learners worldwide to access content that was once restricted to elite institutions. These platforms have embraced AI to personalize learning experiences, adapting course recommendations and resources based on individual progress. Additionally, advancements in virtual and augmented reality are making their way into ML education, offering interactive experiences that help students visualize complex algorithms and model architectures. For example, students can interact with 3D visualizations of neural networks, gaining a better understanding of their inner workings, which enhances the learning experience for visual and experiential learners.
The use of AI in course design and evaluation also enables more efficient and accurate assessment methods, such as automated grading for coding assignments, immediate feedback on projects, and adaptive testing. Machine learning courses now incorporate tools and platforms that mirror industry practices, including hands-on experience with popular ML frameworks like TensorFlow, PyTorch, and scikit-learn. By integrating these tools into the curriculum, course providers ensure that students acquire practical, industry-relevant skills. Furthermore, cloud computing advancements have expanded the accessibility of ML courses, as students can now work with high-powered computational resources remotely, removing barriers to learning advanced topics such as deep learning, which require substantial processing power. These technological enhancements make ML courses more engaging, relevant, and aligned with the demands of the modern job market.
How Do Shifting Job Market Demands Influence Machine Learning Course Enrollment?
The rapid adoption of machine learning across industries has heightened the need for ML skills, leading to increased enrollment in machine learning courses. As automation, data analytics, and artificial intelligence reshape traditional job roles, more individuals are seeking machine learning expertise to remain competitive. Employers increasingly require ML knowledge not only in data science and tech-focused roles but also in fields like marketing, finance, and operations, where data-driven decision-making is becoming standard. This shift in skill demand has prompted working professionals to upskill through ML courses, often provided by online platforms and technical institutes. Additionally, the COVID-19 pandemic accelerated digital transformation across industries, which further spurred interest in ML skills as businesses leaned on technology to drive efficiency and adaptability in uncertain times.
The educational profile of machine learning course enrollees has broadened, encompassing not only computer science and engineering graduates but also professionals in business, social sciences, and healthcare. With the rise of cross-functional roles, such as data-driven product managers and financial analysts with ML expertise, machine learning courses now attract a more diverse set of learners seeking interdisciplinary skills. Industry certifications from providers like Google, Microsoft, and IBM are also boosting course enrollments, as these certifications validate ML proficiency and enhance employability. Moreover, companies are increasingly supporting employees in enrolling in ML courses, with many providing training stipends or sponsoring courses. This support reflects a growing recognition of the strategic value that machine learning brings to organizational innovation and efficiency.
What Factors Are Driving Growth in the Machine Learning Courses Market?
The growth in the machine learning courses market is driven by several factors, including the integration of AI across industries, increased demand for data-driven decision-making, and the proliferation of flexible, online learning platforms. As AI and machine learning become integral to fields like healthcare, finance, and retail, there is a heightened need for professionals who can develop and deploy ML models effectively. Organizations seeking to implement digital transformation strategies are investing in upskilling their workforce, leading to increased enrollment in machine learning courses. Online platforms offering self-paced, affordable courses have lowered barriers to entry, making it easier for professionals to access high-quality ML education. This accessibility is particularly valuable for individuals outside of traditional tech hubs, allowing a broader population to enter the ML field.
The demand for industry-recognized certifications also propels growth in the machine learning courses market. Certifications from reputable organizations provide learners with a competitive edge in the job market, as these credentials are recognized by employers and signify proficiency in ML skills. Additionally, partnerships between educational institutions and leading technology companies to develop specialized ML courses are expanding the reach and appeal of these programs. As more universities incorporate ML into their core curriculum and partner with online platforms, the number of learners pursuing machine learning expertise continues to rise. Finally, the rise of interdisciplinary applications of ML in areas such as predictive analytics, customer personalization, and automation further drives the demand for courses that teach both technical and business-oriented ML skills, fostering continued growth in the machine learning courses market.
SCOPE OF STUDY:
The report analyzes the Machine Learning Courses market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:
Segments:
End-Use (Non-Academic End-Use, Academic End-Use)
Geographic Regions/Countries:
World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Rest of Europe; Asia-Pacific; Rest of World.
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