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5주 초단기 [데이터분석과정]

학습내용

데이터시각화, 머신러닝 개념, 파이썬

수업방식

파이썬기초VOD+라이브 수업+ 라이브수업 녹화영상

학습시간

주2회 | 5주 | 25시간

분반선택

월수반, 화목반(마감), 토일반(마감)

※ 꼭! 부탁드려요 ※

강의 수강 전 사전 설문을 통해 자신에게 맞는 반으로 구성해드립니다.
사전 설문에 잊지 않고 참여해주세요!
[ 나의 수업 > 강의 목록 > (※필수※)반배정 사전설문하기 ] 에서 사전설문을 진행하실 수 있습니다!

강의소개

커리큘럼

수강후기

수강안내·수강료

인강이나 대형 강의와는 달리,
언제든 1:1 질문이 자유로운 환경으로
단 5주만에 데이터 분석 능력을 키워드립니다!
* 인원은 기수에 따라 일부 변동될 수 있습니다.
강의예시

[실제 데이터]를 활용한 프로젝트

의료데이터 - 회귀

의료데이터를 활용하여
개인 별 의료비용 지출액을 예측하기 

금융데이터 - 분류

신용카드 거래 데이터를 활용하여,
비정상적인 카드거래 판별하기

타이타닉 데이터 - 시각화

정규화를 통해 모델을 개선하고,
데이터를 시각화하여 표현하기

이미지 데이터 - 딥러닝

의상 이미지 데이터를 활용하여,
10가지 종류의 옷 자동으로 구별하기
강사진

최고에게 배우세요

Paul

학력

 

現 서울대 전기정보공학 석박통합과정

서울대 전기정보공학부 졸업

경기북과학고등학교 졸업

 

 

경력

 

前 수아랩(SUALAB) 사업 개발팀

Top AI Conference (NIPS, AAAI, ICML, ICLR 등)에서

딥러닝 연구 결과물 발표 및 게재

Won

학력

 

서울대 수리과학부 학사 졸업

서울대 통계학과 박사과정 수료

서울대 통계 연구실 박사과정 연구

 

경력

 

StanKorea 커뮤니티 활용

패스트캠퍼스 머신러닝 강의 진행

서울대학교 기초학문분야 학문후속세대 선정

서울대학교 R 프로그래밍 관련 강의 진행 및

수리통계학 등 통계학 과목 조교 활동 진행

Alice

학력

 

서울대 전기정보공학부 졸업

‘S사’ Research Scholarship

 

경력

 

現 ‘S사’ AI 관련 현직자

前 Human-centered Computer Systems Lab

前 서울대 융합과학기술대학원 동적로봇시스템 연구실

Kyu

학력

 

서울대학교 산업공학과 학사 졸업

서울대학교 산업공학과(금융리스크공학) 석박통합과정

 

경력

 

삼성전자 차세대 risk management 모델 구축

포스코인터내셔널 물류 프로세스 모니터링 알고리즘 구축

애니파이브 부품 수명주기 예측 알고리즘 설계

현대캐피탈  Upsell 잠재 고객 분류 알고리즘 구현

현대캐피탈 감사시스템 모델 및 데이터분석 고도화

신한은행 변동성 예측을 위한 인공지능 기법 융합 모형 연구

서울대학교  AI 연구원 인공지능 관련 기술 교육

한국연구재단  금융위험 감시모형 국가연구 프로젝트

Joe

학력

 

現 서울대 산업공학 석사 과정

서울대 산업공학과 수석 졸업

경기과학고등학교 졸업

 

 

 

경력

 

前 OECD Data Analyst

前 E-bay Korea Software Engineer

前 Visual Camp Software Engineer

머신러닝 관련 프로젝트 경험 多

커리큘럼

5주 완주! 실용주의 커리큘럼

버튼을 눌러 확인해 주세요!

기초 통계학 및 파이썬

머신러닝을 위한 확률 통계
파이썬 익숙해지기
파이썬으로 자유자재로 데이터 다뤄보기
 
데이터 처리를 위한 프로그래밍 언어인 파이썬과 판다스 기초, 변수와 연산, google colab환경, 리스트와 반복문 활용해보기.

판다스 활용하기

판다스 익숙해지기
판다스 활용하여 데이터 다뤄보기
 

 Pandas Series, Pandas Dataframe, 외부 데이터를 PD로 불러오기.

머신러닝 준비하기

데이터 시각화하기
머신러닝 입문하기

scikit-learn 패키지를 활용한 머신러닝 실전 적용
머신러닝을 위한 확률/통계, 머신러닝이란?,  Seaborn library를 이용한 데이터 시각화,
Feature array와 target array, 데이터 타입과 인코딩, Train/Test 데이터 스플릿, 과적합, 교차검증

머신러닝 시작하기

데이터 전처리하기
모형 적합하기
가설 확인하기

Exploratory Data Analysis, Dataset 확인, 모형(가설) 세우기,
Missing data 처리, feature engineering, 기계학습 모델로 성능 검증하기

회귀(Regression)

회귀 모델 적합하기
회귀 모델 실습

회귀 정의, 분류와 회귀, 관련용어, 단순 선형 회귀(Linear regression),
다중 선형 회귀(Multiple linear regression), App 매출액 예측(실습) 

분류(Classification) & 앙상블 기법(Ensemble Learning)

의사결정나무 & 앙상블 기법 이해하기
의사결정나무 & 앙상블 실습하기

의사결정나무 생성 및 붓꽃 데이터, 의사결정나무 모델 학습, 의사결정나무 Graphviz,
Graphviz, 의사결정나무 가지치기, 앙상블 기법, 랜덤포레스트, XGboost, 신용카드사기 검출(실습) 

실습 & 딥러닝

퍼셉트론, 역전파 이해하기
딥러닝으로 회귀와 분류 구현

5주 초단기 데이터분석과정 강의 구성

※ 강의기간 5주 + 복습 기간 7주, 총 12주동안 강사님께 직접 질문할 수 있는 오픈 카톡방이 운영됩니다.

Q. 파이썬 기초 부분은 왜 VOD로 수강하나요?

A. 파이썬 기초 부분은 수강자에 따라 학습 속도가 매우 다른 편입니다.
예를 들어, 이미 파이썬을 접해 보신 분들도 계시고, 파이썬 이외에 다른 언어(C, C++등)을 접해보신 분들도 있으실 수 있습니다.
이런 분들은 빠르게 파이썬 언어와 친숙해지시는 정도로 VOD를 수강해주시면 됩니다.

반면, 아예 코딩 자체가 처음이신 경우, 어려움을 많이 느끼실 수도 있습니다.
그런 경우 꼼꼼하게 들어주시고 모르는 것이 있는 경우, 복습과 강사님께 질문하는 것을 통해 어느정도 손에 익히시고 난 후 LIVE강의에 참여하시기를 권장드립니다. 


수강생에 따른 난이도는 이 첫 과정인 파이썬 기초에서 가장 크게 나기 때문에, VOD를 통해서라면 각자가 자신의 속도에 맞게 사전학습을 하여 가장 높은 학습효율 얻을 수 있습니다!

 

Q. 나머지 부분은 왜 LIVE로 수강하나요?

A. 데이터 분석 과정은 파이썬 기초 언어를 바탕으로 이를 활용하여 결과물을 내고 프로젝트를 진행하는데 집중하는 과정입니다.
따라서, LIVE강의를 통해 오류를 디버깅하는 과정, 상황에 따라 인사이트를 얻고 자신의 것으로 만드는 프로세스가 필수적입니다. 

 

이 과정은 특히 실시간으로 질문 및 피드백을 하는 것이 중요한 과정이기 때문에 적극적으로 강사님을 괴롭히시며 1000%로 자신의 것으로 가져가시기를 권장드립니다!

기업교육

“이미 많은 기업 교육생들이 함께했습니다.”

수료증

데이터 분석 관련 직무 필수/우대 사항

 

 

마케팅     통계 및 데이터 분석에 대한 지식
마케팅     Python, R 등 프로그래밍 언어 혹은 데이터 분석 언어 사용 가능
사업기획     SQL, PANDAS, TensorFlow 등 데이터 분석 도구 활용 가능
데이터 Analyst     회귀, 분류, 군집 등 머신러닝 알고리즘에 대한 이해와 구현 경험
데이터 Scientist     통계 기반, ML 기반 등 확률 예측 모델링 경험

다른 강의 에서는 찾아볼 수 없는
High-Level
관리시스템을 제공합니다.

수강후기

수강생들의 100% 솔직후기

데이터 분석,

처음으로 끝까지 완강했어요.

 

 

1기 김남희님  |  대학생 / 고려대 건축사회환경공학 전공

짜여 놓은 코드를 보고 습득하는 게 아니고 코드를 내가 직접 쳐보면서 습득할 수 있게끔 커리큘럼이 구성되어 있었기 때문에 데이터 사이언스 분야에 진입장벽이 낮아진 것 같다는 생각을 했어요. 다른 인터넷 강의들은 전반적으로 재미없고 딱딱하게 되어있어서 안 보게 되는데, 데이터다이빙의 홍보글이나 강의 자료는 귀엽고 친절해서 좋았습니다.

봉○민 님
신소재공학 전공 / 대학원생

 

시간가는 줄 모르면서 코딩을 재밌게 한 점과 특히 질문에 대해서 책임감 있게 준비도 해주시고 성실히 답변 해주셔서 너무 감사했습니다. 그저 책보고 따라하기만 바빴던 코딩을 그래도 어느정도 이해하면서 코드를 짤 수 있게 된 사실만 해도 너무 만족스러운 수업이었습니다!!

아쉬운 점이라면 수업이 너무 재밌어서 5주가 너무 짧게 느껴졌다는 점 입니다. 그리구 기초 단계를 넘어선 다음 단계의 수업도 생겼으면 좋겠습니다!!

코드의 의미에 대해서 어느정도 이해를 하면서 짤 수 있다는 점을 배운 것이 가장 크게 와닿았던 부분이었습니다. 제가 이 수업을 신청하게 된 이유인 그 부분이 너무 충족이 되어서 아주 만족스러운 수업이었습니다. 또한 딥러닝 부분의 잘 이해가 되지 않았던 개념적인 부분에서도 많은 점을 배울 수 있었습니다. (역전파 알고리즘 CNN 필터가 어떤식으로 구동이 되는지 등)

이번 배운 딥러닝을 토대로 대학원 프로젝트 과제에 한번 적용을 해볼 계획입니다. 선생님께서 열의를 가지고 수업을 해주시는게 느껴져서 복습도 열심히 하고 수업도 더 집중해서 들을 수 있었습니다. 다시 한번 좋은 수업 해주셔서 감사합니다!!

유○현 님
기계공학 전공 / 대학생

 

하나하나 코드를 직접 보여주면서 설명해주시는 것이 좋았습니다. 데이터를 받아서 기본적인 회귀, 분류 모델을 만드는것을 배웠습니다. 실제 현장에서 직접 데이터를 모아서 해볼 수도 있을 거 같습니다.

정말 감사드립니다. 많이 배웠고 특히 판다스에 대해서 입문한 것이 컸습니다. 학교 과제나 다른 모든 것을 활용하는데 있어서 판다스를 활용하여 유익하게 분석하고 있습니다.

또한 3강에서 데이터 전처리하는 법을 잘 몰랐었는데 상세하게 배워서 잘 이해하게 되었습니다. 머신러닝에 대해서 이번 학기에 시작하게 되었는데 앞으로 더 공부해서 많이 발전하고 싶습니다. 감사합니다.

최○섭 님
경영학 전공 / SCM (공급망 관리)

 

깊이가 깊진 않더라도 파이썬을 활용한 데이터분석의 a-z를 모두 훓어볼 수 있어 너무 좋았습니다. 추후에 필요한 부분은 별도로 공부를 할 수 있도록 기반을 다져주는 좋은 강의였습니다.

아무것도 모르는 수강생들을 처음부터 이끌어주시는게 얼마나 힘들지 짐작도 하기 힘든데,, 그것을 1달이라는 짧은 시간에 시작부터 끝까지 함께해주셔서 감사합니다!!

덕분에 파이썬이라는 언어가 아예 시작도 못하는, 엄두가 안나는 언어에서, 어떤 언어인지 알고, 어떤 부분을 더 공부해서 업무에 활용하면 좋을 지 알 수 있는 좋은 경험이었습니다.

박○완 님
통계학, 식품자원경제학 전공 / 대학생

 

강사님의 최선을 다해서 알려주려는 태도와 매니저님들과 수강생분들과의 대화가 좋았습니다.

머신러닝 라이브러리에 대해서 배웠습니다. 학교에서 이론만 배우고 소프트웨어는 거의 초급 수준이었고, 그마저도 기억이 가물가물했는데 강사님께서 코딩 기본 언어부터 응용까지 열정적으로 잘 알려주셨습니다! 금학기에 R 머신러닝 실습과 딥러닝 이론을 학부 수업으로 수강하고 있고, 데이터 다이빙에서 한번 배워놓았기 때문에 학습에 많은 도움이 됩니다.

깨달은 것은 “세상에 똑똑한 사람들이 이미 머신러닝 알고리즘을 라이브러리화 다 시켜놨구나..”였습니다. 이미 다 개발을 해놔서 일반인들이 라이브러리만 갖다 쓰면 할 수 있는 수준까지 왔다는 점이 좋았습니다.

앞으로는 증권, 보험, 부동산 개발업 중 하나를 고민 중입니다. 그 와중에 데이터 분석 역량은 쓰일 것이라고 생각하구요ㅎㅎ 다시 말해, 도메인 지식+ 데이터 분석을 하는 방향으로 나아갈 계획입니다.

이○안 님
통계학 전공 / 교육 관련직

 

오래 전부터 마음속으로만 생각하고 실천을 하지 못했던 공부를 시작할 수 있는 계기가 되었습니다. 또, 직장 생활과 아이들 때문에 평일 강의, 오프라인 강의를 듣기 힘들었는데 주말 강의, 강의 영상이 제공되니 정말 좋은 기회였습니다.

여러 가지를 배웠지만… 강의 이론은 물론, 제가 공부하던 대학, 대학원 시절과 좀 다른 데이터에 대한 관점이라고 할까… 그때는 클리닝이 잘 된 데이터 셋을 가지고 분석을 하면서도 타인과의 공유보다는 나만 잘 알고 있는 그런 것이 중요했는데 이번 기회를 통해서 내가 더 발전할 수 있는 방향에 대해 생각해 볼 수 있었습니다.

앞으로 의학 관련 데이터 분석을 해 볼 예정인데, 빅데이터라서 이번에 배운 강의 내용을 참고하면서 분석하고, 예전에 쓰던 프로그램들과 비교도 해보고 싶습니다.

앞으로도 이런 온라인 주말 강의를 더 많은 커리큘럼으로 부탁드립니다. 저와 같이 육아를 병행하는 워킹맘들은 더없이 좋은 기회이고 정말 감사했습니다.

안○희 님
전기공학 전공 / 양산기술 엔지니어

 

데이터 다루는 방법을 배운 것, 뜯어 보고 결과가 어떻게 나오는지 직접 수행해본 것, 어떤 점을 주의해야 되는지 배운 것이 좋았습니다. 그리고 실시간으로 질문할 수 있다는 점과 친절한 질의응답이 좋았어요. 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해 주시고, 반복적으로 복습할 수 있게 해주셨습니다.

강의를 통해 데이터를 뜯어보는 방법과 어떻게 시각화시키고 상대방을 납득할만한 근거 자료를 만들지의 flow를 배울 수 있었습니다.

현재 하고 있는 업무에서 다양한 데이터들이 있는데 이렇게 활용해본 적이 없습니다. 회사에서도 이런 빅데이터 시각화용으로 비슷하게 다루는 툴이 있는데, 직접 데이터를 다룰 수 있게 되면 업무 상에서 활용도가 높아질 것 같습니다.

굉장히 친절하게 설명해 주셔서 감사합니다. 늘 수업 끝나고도 질문 받아주시느라 오버타임 하시고 단순한 오류나 질문에도 항상 차근차근 설명해 주셔서 정말 감사했습니다! 열정적으로 수업을 진행해 주신 덕분에 데이터에 재미를 붙이게 됐네요! 열심히 연습해보도록 하겠습니다~! 👍최고👍

곽○경 님
산업공학 전공 / 대학생

 

현업에서 활동하시는 분과 이야기를 직접 나눌 수 있어서 좋았고, 따라가기가 조금 버거웠지만 그만큼 아는 게 늘어나서 정말 기분이 좋았습니다.

강의를 통해 머신러닝이 사용하는 기본 뼈대를 알게 되었습니다. 자세히 상세하게 알려주신 송 OO 강사님께 감사드립니다. 대학생인데 강사님께서 연구실에 들어가는 것을 추천해 주셔서 연구실 생활을 하면서 데이터 진로를 더 구체적으로 찾아보려 합니다.

송 OO 강사님 항상 질문 친절하고 상세하게 답해주셔서 감사하고, 강사님께서 연구실에 들어가는 게 실력 키우는데 도움이 많이 될 거라고 말씀해 주셨었는데 우연히 기회가 생겨 데이터 분석 분야의 연구실에 들어가게 되었습니다. 머신러닝을 제대로 공부하기 전에 기초를 친절하고 상세하게 가르쳐주셔서 감사합니다! 많은 분들이 강사님의 강의를 들었으면 좋겠습니다! 매주 주말마다 강의하시느라 고생하셨고 잘 가르쳐주셔서 감사합니다!!

수강 대상이 누구인가요?

– 파이썬 기초 지식이 없지만, 데이터 분석, 머신러닝에 입문해보고 싶으신 분
– 파이썬은 배웠지만, 실제 데이터로 데이터 시각화, 머신러닝으로 데이터 모델링을 하고 싶으신 분

수료증 발급이 되나요?

-네 가능합니다. LIVE 강의 기준 60% 이상 출석 시, 수료증을 발급해드리고 있습니다. 필요하신 경우, 매니저에게 요청 주시면 됩니다 :미소짓는_얼굴:

LIVE 수업 시간에 불가피하게 참여를 하지 못하면, 어떡하나요?

걱정하지 않으셔도 됩니다.
LIVE 강의를 그대로 녹화한 영상을, 익일 중으로 업로드 해드릴 예정입니다.

5주 수업이 끝나고도, 복습을 하고 싶다면 어떻게 하면 될까요?

– 녹화강의는 5주 간의 수업이 끝나고도 7주동안 수강하실 수 있습니다.

– 수업이 끝나고도 다시 복습하고 싶은 부분이 있다면, 강의노트와 녹화 강의를 이용해서 복습해주시면 됩니다!

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