파이썬도 통계학도 모르는 당신의 입문기
커리어를 위한 LV1 데이터 사이언스
  • 생초보
  • 대학생
  • 직장인
사전신청시 15% 할인 210,000원
178,500원 6주 과정
사전 알림 신청하기
  •  신촌 7월 31일 수 개강 예정
  •  신촌 8월 1일 목 개강 예정
데이터 사이언스, 나도 LV1 입문하기
6주 과정  오프라인 클래스

코딩을 몰라도 수학을 몰라도 시작할 수 있는 데이터사이언스 입문 클래스.

데이터사이언스 입문에 실패하는 이유는 잘못된 관점에서 만들어진 교육을 접했기 때문입니다.

데이터사이언스는 물론 코딩도 수학도 필요한 종합학문이지만 굳이 어려운 길로 갈필요는 없습니다.


데이터사이언스의 기초부터 간단한 머신러닝까지 공부해요.

코알라 데이터사이언스 클래스는 "데이터"로 부터 시작하는 입문자를 위한 커리큘럼입니다.

데이터사이언스의 기본개념부터 간단한 코딩을 통한 머신러닝까지 코알라에서 데이터사이언스를 시작하세요


꼭 필요한 코딩만 골라서 공부합니다.

데이터사이언스를 공부하기 위해 처음부터 복잡한 알고리즘을 공부할 필요는 없습니다.

데이터를 분석하고 시각화하기 위해서 꼭 필요한 코딩(파이썬)만 골라 배웁니다.


실습을 통해 데이터사이언스를 공부합니다.

코알라 데이터사이언스 클래스는 실습위주로 공부합니다.

진짜 데이터를 가지고 코딩을 통해 결과를 예측하고 분석해봅니다.


이런 걸 할 수 있습니다.

> 데이터사이언스/머신러닝의 개념을 이해하고 간단한 모델링을 할 수 있습니다.

> 주어진 데이터를 가공해서 머신러닝 알고리즘을 적용할 수 있습니다.

> 데이터 분석결과를 시각화 할 수 있습니다.



커리큘럼
교재 보기
  • 1주차 “데이터 사이언스 마인드”
    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 “딱 데이터 사이언스를 위한 파이썬”
    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 “Decision Tree로 타이타닉 생존자 찾아내기”
    자세히 보기
    * Decision Tree 소개
    * Decision Tree를 직접 짜보고 원리 알기
    * Feature Engineering with Pandas
    * Scikit-learn으로 실제 코드 구현하기
    * 분석 노하우로 학습성공률 높이기
  • 4주차 “Random Forest로 아이리스 종 구분하기”
    자세히 보기
    * Random forest 원리 이해
    * Feature Engineering with Pandas
    * multi-class classification
    * Scikit-learn으로 Random Forest 구현하기
  • 5주차 “다음 달 기름 값 예측하기”
    자세히 보기
    * Linear Regression 이해하기
    * Scikit-learn으로 Linear Regression 구현하기
    * 다음 달 기름값 예측하기
    * Decision Tree와 regression
  • 6주차 “LV1 데이터 사이언티스트 되기”
    자세히 보기
    * 여러가지 상황별 알고리즘
    - random forest
    - svm
    - knn
    - linear regression
    * 지도 학습과 비지도 학습
    * 기계학습이 실패하는 이유
이런 분들은 꼭 들어보세요!
이런 분들을 위한 클래스예요.
  • 생초보
  • 대학생
  • 직장인
  • 마케터
  • 비개발자
  • 코알못
클래스가 끝나면 이런 사람이 될 수 있어요.
  • 졸업 전 이미 분석가
클래스 리더
  • 박수석
  • 마주환
  • 이재하
  • 이헌영
  • 박용태
  • 최도근
  • 유승재
  • 이진문
검증된 강사들만 모여 있어요!
  • 교육 경험 풍부
  • 현직 실력자
  • 검증된 신원&인성
지금 등록하세요
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8월
마감
8월 1일 - 8월 29일
6주 매주 목요일
20:00 - 22:00
최도근 리더
신촌 위지안
마감 되었습니다:)
210,000 원
7월
가능
7월 31일 - 9월 4일
6주 매주 수요일
20:00 - 22:00
최도근 리더
신촌 위지안
얼리버드 할인 D-5
189,000 원
클래스 오픈 준비중입니다. 출시알림을 등록해보세요!
다가오는 할인
  • 사전알림 신청자 할인
    15% 할인
    210,000원 178,500원
  • 얼리버드 할인
    10% 할인
    210,000원 189,000원
  • 친구와 함께 등록시
    22% 할인
    210,000원 163,800원
클래스 후기
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~~
전정근
6주동안 강의 잘 들었습니다. 회사에서 데이터를 다룰 일이 많은데 통계나 수학적인 지식이 없어서, 데이터분석에 대한 도움을 받아보고자 수강하게 되었습니다. 우선 새로운 툴(파이썬, 주피터노트북)을 다루는 법, 새로운 툴을 가지고 실습을 해볼 수 있었던 점이 좋았고, 머신러닝에 대해 조금 이해할 수 있게 되었습니다. 다만 코딩과 데이터분석 둘 다 다루다보니, 강의를 진행하면서 진짜 필수적인 내용만 다루는 느낌이 들었습니다. 좀 더 한 부분에 비중을 높이거나, 강의시간을 늘려 좀 더 깊이있는 내용까지 다루면 어떨까요? 앞으로도 좋은 강의 부탁드립니다~
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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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