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처음부터 시작하는 데이터 과학
수강기간 신청일로부터 6개월 전체시간 약 16시간 성장비용 20만원 5.2만원 74% 할인

🙋‍♂️ What is Data Scientist? 🤖

💡 ‘데이터 사이언티스트’는 데이터 수집·가공·분석을 통해 인사이트를 추출하여, 더 나은 의사 결정에 도움을 주는 전문가를 말합니다.

수많은 데이터가 쏟아지는 요즘, 데이터들 속에서 유용한 의미를 찾는 데이터 사이언티스트에 대한 수요도 점점 늘어나고 있습니다.

Forbes와 Harvard Business Review는 데이터 사이언티스트를 21세기에 가장 유망한 직업으로 꼽았습니다.

어떤 영역에 중점을 두냐에 따라서 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등의 직무를 구분하기도 합니다. 하지만 데이터 과학을 학습하기 위해서는 아래의 3가지 내용에 대한 학습이 필수적입니다.

👉 기초 프로그래밍 실력

✌️ 확률, 통계 등 수학적 지식

🤟 데이터 과학 이론 이해

🙋‍♀️ 어떤 강의인가요?

본 강의에서는 초보자 수준의 Python 프로그래밍 실력을 갖추고 수학적 지식이 크게 없더라도, 데이터 과학을 재미있게 실습으로 배우는 것을 목표로 합니다. 💪 데이터 전처리, 자연어 처리, 차원 축소, 군집화, 분류와 회귀, Neural Network, 데이터 수집데이터 과학의 전반적인 내용들을 학습하시고 싶은 분들께 강력추천드립니다! 🙌

💡
본 강의 학습 후 데이터 분석 및 시각화 영역을 추가적으로 학습하시고 싶은 분들께는, <R을 활용한 데이터 분석> 강의를 추천드립니다.

👀 인트로 영상보기

🙌 이런 분들이 들으면 '딱'이에요!

데이터 사이언스를 배우고 싶지만 어디서부터 배워야할지 감을 못잡으시는 분

데이터 과학의 기본적인 이론을 알려주는 강의는 많지 않습니다. 또 그것을 '실습을 통해 재미있게' 알려주는 강의는 더더욱 찾기 힘듭니다. 본 강의에서 멋진 목소리의 리더님과 함께 재미있게 실습으로 데이터 과학을 배워보시길 바랍니다.

현재의 직무에 데이터 분석 능력을 갖춰서 Data Technology 시대를 대비하고 싶은 분

마케터, 기획자 등 비개발 직무라고 하더라도 데이터 분석 역량을 갖춘다면 할 수 있는 일도 많아지고 그에 따른 대우도 더욱 좋아질 수 밖에 없습니다. 데이터 분석 능력을 갖춰 미래 역량을 키우고 싶은 분들께 추천드립니다. 향후 10년 안에 대부분의 직무가 데이터를 다루는 능력을 필수로 요구할 것입니다. 남들보다 빠르게 대비해서 멋진 커리어를 쌓고 싶은 분께 추천드립니다.

프로그래밍, 통계 등 잘 모르지만 어떻게서든 데이터 과학을 배우려는 열정이 있으신 분

데이터 과학을 학습하려면, 프로그래밍부터 통계 등 기초 개념부터 머신러닝 등의 심화 개념까지 다양한 주제에 대한 학습이 필요합니다. 본 강의에서 직접적인 프로그래밍에 대한 학습을 다루지는 않지만, 파이썬 기본적인 내용을 아신다면 충분히 따라오실 수 있습니다. 실습 위주로 강의가 진행되기 때문에 초보자 분들도 실습을 통해 이론을 체득할 수 있는 과정입니다.

상세정보

  • 수강기간신청일로부터 6개월
  • 전체시간약 16시간
  • 성장비용 20만원 5.2만원 74% 할인

후기

    🤔 무엇을 배우나요?

    💻 실습 미리보기

    👩‍💻 파이썬 학습

    본 커리큘럼 학습을 위해서는 아주 기초적인 파이썬 경험이 필요합니다. 파이썬이 처음이신 분들은 <점프 투 파이썬>을 한번 따라해보시는 것을 추천드립니다.

    • 1) 전처리 I - 카카오톡 챗 데이터
      2) 전처리 II - 타이타닉 데이터
      3) 전처리 III - 타이타닉 데이터

      1) 전처리 I - 카카오톡 챗 데이터<br>
2) 전처리 II - 타이타닉 데이터<br>
3) 전처리 III - 타이타닉 데이터<br>
    • 1) KoNLPy를 이용한 자연어처리
      2) 자연어처리 I - 카카오톡 챗 데이터
      3) 자연어처리 II - 동화 데이터

      1) KoNLPy를 이용한 자연어처리<br>
2) 자연어처리 I - 카카오톡 챗 데이터<br>
3) 자연어처리 II - 동화 데이터<br>
    • 1) PCA
      2) SVD
      3) NMF
      4) t-SNE

      1) PCA<br>
2) SVD<br>
3) NMF<br>
4) t-SNE<br>
    • 1) k-Means
      2) Hierarchical Clustering
      3) Gaussian Mixtures
      4) 클러스터링 알고리즘 선택

      1) k-Means<br>
2) Hierarchical Clustering<br>
3) Gaussian Mixtures<br>
4) 클러스터링 알고리즘 선택<br>
    • 1) SVM
      2) Random Forest
      3) SVR
      4) Ridge and Lasso

      1) SVM<br>
2) Random Forest<br>
3) SVR<br>
4) Ridge and Lasso<br>
    • 1) 딥러닝 with tensorflow
      2) 심플 뉴럴 네트워크
      3) CNN I
      4) CNN II
      5) RNN I
      6) RNN II
      7) Word2Vec - 동화 데이터

      1) 딥러닝 with tensorflow<br>
2) 심플 뉴럴 네트워크<br>
3) CNN I<br>
4) CNN II<br>
5) RNN I<br>
6) RNN II<br>
7) Word2Vec - 동화 데이터<br>
    • 1) 스크래핑이란
      2) BS4를 이용한 스크래핑 I
      3) BS4를 이용한 스크래핑 II
      4) 셀레니움을 이용한 스크래핑 I
      5) 셀레니움을 이용한 스크래핑 II


    리더 소개

    김영진

    - 현) 정부출연연구소 데이터 분석가 근무
    - 한양대 응용물리학과 석박통합 수료
    - 제 4회 빅콘테스트 공모전 입상

    💡
    리더의 한마디 저는 맨땅에 헤딩하는 느낌으로, 선배도 없이 오로지 구글신님(?)의 도움으로 독학으로 파이썬 및 데이터 분석을 공부했습니다.
    그 결과 지금은 리눅스에서 작업환경 구축(서버 세팅) 부터 스크래핑(크롤링), 데이터 전처리 (분석의 80%), 시각화까지 데이터 분석에 필요한 모든 과정을 경험한 뒤, 현재 데이터 분석관련 연구를 진행하고 있습니다. 데이터 과학의 전체적인 과정을 전부 경험해 보고 싶으시지만, 어떻게 시작해야 할 지 모르겠는 분들께 도움이 되고자 개설하게 되었습니다.
    코딩 능력은 이제 선택이 아닌 필수가 된 시대입니다. 데이터 과학이라는 블루오션에서 함께 유영해보실래요?
    EVENT
    처음부터 시작하는 데이터 과학