파이썬도 통계학도 모르는 당신의 입문기
데이터 사이언스 12시간 입문기
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292,500원 6주 과정 / 최대6인
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나의 첫 데이터 사이언스
세심하게 입문합니다
6주 과정  오프라인 클래스  6인제 밀착 교육

데이터 사이언스 그 누구보다 세심하게 알려드릴게요

데이터 사이언스를 시작하려면 코딩이나 수학을 잘 해야할까?


우리가 데이터 사이언스를 배우는 이유는 데이터의 강력한 힘을 활용하기 위해서죠. 인공지능 개발자나 통계학자가 되려는게 아니구요. 코딩도 수학도 잘 모르는 우리가 할 수 있는 최고의 시작방법을 세심하게 알려드릴게요.


타이타닉에서 누가 살아 남았을까?


타이타닉 탑승자들의 정보를 분석해 패턴을 찾아내고 그 중 누가 살아남는지 예측해보는 프로젝트를 함께 진행합니다. 궁금하지 않으세요? 


‘젊고 힘 센 사람이 살아 남지 않으려나?’와 같은 근거 없는 추측 수준에서 벗어나, 어떤 분석이든 논리와 이유를 가지고 타당한 결과를 끌어낼 수 있게 됩니다.


문제. 아래 그림을 보고 꽃의 종류를 구분하시오


육안으로는 구분하기 힘든 꽃. 꽃잎의 길이와 너비를 조사하고 그 패턴을 분석하면 구분할 수 있게 됩니다. 데이터가 가진 힘이 이런게 아니겠어요?


고객분석부터 시작하여 주차장 번호판이 인식되는 머신러닝까지


어떤 특성을 가진 고객이 우리의 우수회원이 될지, 또 고객에게 어떤 특성을 가진 상품을 추천해줄지 데이터로써 판단해봅시다.


데이터를 이용한 머신러닝을 직접 경험하고 이해해본다.


주차장 번호판이 인식되는 원리가 궁금하지 않으세요? 글자를 학습한 머신러닝 모델에 의해 처리되고 있습니다. 우리가 직접 같이 만들어볼게요.


초보자를 배려하는 개념 이해, 철저한 실습으로 배웁니다


데이터 사이언스에 필요한 코딩. 데이터 사이언스에 필요한 수학. 데이터 사이언스에 필요한 통계. 가장 효율적인 방법으로 함께 실습하며 자연스럽게 배워나갑니다.


실무에서 써먹고 커리어를 대비할 수 있는 클래스


Data 분석부터 시각화까지, 나의 경쟁력을 높여봐요


데이터가 있어도 써먹질 못하니 아쉬웠죠? 내 커리어에 데이터 사이언스를 추가한다면 어떨까요? 데이터 사이언스는 구직자의 커리어 경쟁력을 높여주고 실무에서 빛을 발하는 능력입니다.


이 수업은 데이터사이언스를 배우고 싶으나 수학과 코딩을 몰라 어려움을 겪는 분들을 배려하여 세심하게 진행됩니다.

커리큘럼
교재 보기
  • 1주차 “데이터로 타이타닉을 분석하라”
    자세히 보기

    * 데이터 사이언스의 오해와 진실
    - 사람들이 생각하는 데이터 사이언스
    - 데이터 사이언스란?
    - 머신러닝이란?
    - 이론은 얼마나 알아야 할까?
    - 데이터 분석 시연

    * 엑셀로 타이타닉 생존자 예측해보기
    - 엑셀 Pivot Table 사용법
    - 성별에 따른 생존율 측정
    - 티켓 클래스에 따른 생존율 측정
    - 승선한 항구에 따른 생존율 측정

    * Basic Feature Engineering
    - Feature Selection(특징 선택)
    - Feature Generation(특징 생성)
    - Feature Extraction(특징 추출)

    * Kaggle에 타이타닉 예측 제출하기
    - 성별로 타이타닉 생존자 예측해보기
    - kaggle 제출하고 채점받기
    - 내 가중치로 생존자 예측해보고 Kaggle 채점 받기
  • 2주차 “데이터 사이언스를 위한 파이썬 특강”
    자세히 보기

    * 주피터 노트북 사용해보기
    - 주피터 노트북 소개
    - 주피터 노트북 실행
    - 주피터 노트북 간단 사용법
    - 마크다운 연습

    * 파이썬 기본과 데이터 입출력
    - 변수
    - if, else, elif
    - list, dictionary
    - csv 읽고 저장하기

    * 데이터 조작 (Numpy, Pandas)
    - Numpy, Pandas 소개
    - Numpy 실습
    - Pandas 실습

    * 데이터 시각화 (matplotlib, seaborn)
    - matplotlib, seaborn 소개
    - matplotlib으로 데이터 시각화 하기
    - seaborn으로 데이터 시각화 하기
  • 3주차 “타이타닉에서는 누가 살아 남았을까?”
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    * Decision Tree 소개
    * Decision Tree를 직접 짜보고 원리 알기
    * Feature Engineering with Pandas
    * Scikit-learn으로 실제 코드 구현하기
    * 분석 노하우로 학습성공률 높이기
  • 4주차 “데이터로 꽃의 종류를 구분해보자” + 우수고객 분석
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    * Random forest 원리 이해
    * Feature Engineering with Pandas
    * multi-class classification
    * Scikit-learn으로 Random Forest 구현하기

    * 실전 프로젝트 - 고객 분석1
    - 당신은 아디다* 고객분석팀에서 일하고 있습니다. 어떤 특성을 가진 고객이 우리의 우수고객이 될지 찾아내어, 우수고객이 될 가능성이 높은 회원들을 특별관리해주세요.
  • 5주차 “워싱턴의 집 값을 예측하라” + 추천할 상품특성 찾기
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    * Linear Regression 이해하기
    * Scikit-learn으로 Linear Regression 구현하기
    * 워싱턴 집값 예측 실습
    * Decision Tree와 regression

    * 실전 프로젝트 - 고객 분석2
    - 당신은 NIK* 운동화 마케팅팀의 일원입니다. 고객에게 가장 알맞는 최적의 신발사이즈를 추정하고 해당 사이즈를 추천하여 매출을 높여보세요.
  • 6주차 “진짜로 해보는 실전 분석 프로젝트”
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    * 우체국은 어떻게 우편번호를 분류할까?
    - 데이터 분석으로 숫자 손글씨 인식하기
    - 도움을 받아 진행하는 실전 프로젝트

    * 마시기도 전에 와인품질을 측정한다고?
    - 데이터 분석으로 와인품질 추정하기
    (데이터를 이용하면 소물리에의 도움없이 가능합니다)
이런 분들은 꼭 들어보세요!
이런 분들을 위한 클래스예요.
  • 대학생
  • 비개발자
  • 코알못
  • 개발자
클래스가 끝나면 이런 사람이 될 수 있어요.
  • 데이터 관련 커리어 준비생
  • 우리 회사 데이터 사이언티스트
  • 데이터사이언스와 코딩을 함께 배운 사람
  • 머신러닝 시스템 이해하는 개발자
클래스 리더
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  • 박수석
  • 이재하
  • 김만중
  • 마주환
  • 신호철
  • 유승재
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  • 박용태
검증된 강사들만 모여 있어요!
  • 교육 경험 풍부
  • 현직 실력자
  • 검증된 신원&인성
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11월
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11월 개강
11월 5일 - 12월 10일
6주 매주 화요일 20:00 - 22:00
신촌 위지안
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390,000원
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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조유미 리더
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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손영준 리더
서울대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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이재근 리더
건국대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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정희철 리더
성균관대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
13:00 - 15:00
여윤아 리더
홍익대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
13:00 - 15:00
Minah Lee 리더
건국대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
13:00 - 15:00
최예진 리더
숭실대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
13:00 - 15:00
김언지 리더
동국대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
13:00 - 15:00
박민형 리더
중앙대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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김채림 리더
한양대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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박윤찬 리더
경희대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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신예솔 리더
연세대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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박소현 리더
중앙대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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구형석 리더
고려대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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홍재성 리더
국민대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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이예인 리더
서강대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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고병화 리더
홍익대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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김동구 리더
경희대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
13:00 - 15:00
김보현 리더
국민대
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11월 10일 - 12월 29일
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‍백승연 리더
고려대
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11월 10일 - 12월 29일
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원정문 리더
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6주 매주 일요일
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김초희 리더
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이지예 리더
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HYOJIN AN 리더
명지대
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6주 매주 일요일
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서정민 리더
숭실대
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6주 매주 일요일
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희현 리더
성균관대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
13:00 - 15:00
전예목 리더
한양대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
13:00 - 15:00
고경태 리더
연세대
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11월 10일 - 12월 29일
6주 매주 일요일
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최도근 리더
경희대학교
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  • 친구와 함께 등록시
    22% 할인
    390,000원 304,200원
클래스 후기
장경민
강사님들의 설명력으로, 어려운 개념들이 쉽게 다가왔네요. 쾌적한 강의 환경과 맛있는 간식 덕에 더 즐거운 시간이었습니다.
고**
한명한명 놓치지 않고 케어해주시면서 알기 쉽게 수업을 나가주셔서 많은 도움이 되었습니다.
나**
강의자료가 너무 좋아요! 친절하게 설명도 잘되어있어서 혼자 집에서 다시 해보기에 참 좋습니다. 그리고 스터디시간에도 차근차근 잘 가르쳐주셔서 재미있게 공부했습니다!
Jaewon You
좋았던 점: 전반적으로 어렵지 않게 부담없이 들을 수 있어서 좋았습니다. 아쉬웠던 점: 좋았던 점과 대치되는 내용인데 과제를 부담없이 안내해주시다보니 안하게 되는 경향이 있어서 좀 더 푸쉬를 해주셔도 좋겠다는 생각이 있었습니다. 만족합니다!
김하경
코딩 제대로는 처음 해보는데 바로 적용할 수 있는 수업이라 재미있었어용. 선생님이 조근조근 차분하게 잘 설명해주셔서 좋아요. (크롤링이랑 sql 수업도 듣고 싶어요!!) 강의 내용은 크게 어렵지 않아서 쉽게 이해할 수 있어요. 다만, 수업 외의 개인 시간 투자를 어느정도 해야 손에 익어서 진짜 내 꺼가 될 수 있을 것 같아요. 저는 바빠서 수업때만 열심히 했더니 일주일 되면 까먹는 부분이 많더라구요ㅠㅠ.. 복습할 시간이 있는 분들에게 추천을 드립니다~~
후기 더보기
자주 묻는 질문
노트북 필요한가요?
꼭 필요합니다. 실습시 사용되며 최소사양이면 충분합니다. 다른 준비물은 없습니다.
수업에 빠지면 어떡하죠?
동시에 열리는 클래스가 있다면 보강 스터디를 안내해드립니다. 이와는 별도로 혼자 자습할 수 있는 자료를 제공하며 온라인 Q&A로 지원해드립니다.
코딩도 수학도 잘 못하는데 배워도 될까요?
코딩도 해본적 없고 수학에 자신이 없어도 할 수 있습니다. 데이터 사이언스는 코딩도 아니고 수학도 아니기 때문이죠. 우리는 데이터사이언스에 꼭 필요한 수학, 통계, 코딩, 데이터 지식을 처음부터 차근차근 함께 배워갑니다. 입문자를 완벽하게 고려했으니까요.
어느 정도의 코딩 수준이 요구되나요?
데이터 사이언스는 ‘코딩’이 아닙니다. 코딩을 활용하는것 뿐이죠. 필요한 최소한의 코딩을 함께 배우기 때문에 학습에 앞서 일정 수준의 코딩은 요구되지 않습니다. 코딩을 잘할수록 이해가 쉽고 복습시간이 줄어드는건 당연합니다. 코딩을 전혀 모른다면 조금 더 복습하면 되고 이미 잘 알고 있다면 매주 제공되는 심화 과제에 집중해주세요.
수학은 얼마나 잘해야 하나요?
엑셀을 다루면서 수학지식이 없어 불편한 적이 있으셨나요? 그정도만 아니라면 문제 없습니다. 당연히 수학을 잘 할수록 심도 깊은 이해가 가능합니다. 다만 이해도를 높이기 위해 수학공부를 하는 것은 인공지능 학위를 목표로 하는 학생들의 관점입니다. 단적으로는 중고등학생 때 배운 수학지식의 일부만 가지고 있어도 가능합니다.
R이 좋나요? Python이 좋나요?
‘문서작성의 고수가 되고 싶은데 MS워드로 시작할까요? 한글로 시작할까요?’처럼 들립니다. 아무거나 잘 하셔도 최상급의 문서를 제작할 수 있습니다. 저희는 가장 인기있고 배우기 쉬우며 다양한 분야와 연계할 수 있는 Python을 채택했습니다.
결국 어떤 일을 할 수 있게 되나요?
‘어떤 고객이 충성고객이 될까?’, ‘다음 달 몇명이 따릉이를 타게 될까?’ 데이터를 기반으로 미래와 현상을 예측하거나 분류할 수 있게 됩니다. 데이터 분석 전과정에 직접 참여하며 얻는 경험과 지식은 말할 것도 없겠죠.
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