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2021 데이터 사이언스 첫 걸음부터 완주까지!

데이터 다이빙은 처음 접하는 비전공자도 가장 쉽고 빠르게 데이터 과학에 입문할 수 있도록 만들어진 온라인 라이브 강의입니다

일반적인 인강과는 달리, 정해진 시간에 일정한 진도를 나감으로써 5주 안에 데이터 다이버로 만들어드립니다


◆데이터 다이빙의 특별함!
  • 9명, 소수정예 그룹과외: 소규모 인원으로 밀도 있는 수업을 받아보세요! (개별 인원에 대한 피드백을 통한 프리미엄 교육 서비스만을 제공합니다)
  • 비대면 실시간 강의: 안전은 지키면서 공부해요 우리! 하지만, 강사님과 실시간 Q&A는 놓칠 수 없죠! 어느 순간 완강한 자신을 발견할 수 있어요 :D
  • 초단기 실용주의 커리큘럼: 5주 내에 딥러닝 입문을 위한 파이썬부터 실습까지 압축적으로 가르쳐 드립니다. 가장 빠르게 데이터 분석으로 입문해보세요!
  • 최고의 강사진 서울대 석박사 이상 분들만 모셨습니다. 현업 실무 전문가의 밀착 지도는 다릅니다. 오프라인의 장점은 살리고, 위험은 줄이고!

◆5주? 완주! 실용주의 커리큘럼

1. 기초 통계학 및 파이썬 & 판다스
  • 머신러닝을 위한 확률 통계
  • 파이썬과 판다스 익숙해지기
  • 파이썬으로 자유자재로 데이터 다뤄보기
데이터 처리를 위한 프로그래밍 언어인 파이썬과 판다스 기초, 변수와 연산, google colab환경,
리스트와 반복문, Pandas Series, Pandas Dataframe, 외부 데이터를 PD로 불러오기.


2. 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


3. 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


4. 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)


5. 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)


6. 실습 & 딥러닝
  • 퍼셉트론, 역전파 이해하기
  • 딥러닝으로 회귀와 분류 구현


◆데이터 다이빙은 다음과 같은 분들을 대상으로 합니다.
  • 데이터 사이언스에 필요성과 호기심을 느끼지만, 직접 데이터 분석은 해본 적 없는 비전공자
  • 기초적인 프로그래밍 경험은 있지만, 머신러닝 알고리즘은 사용해본 적 없는 분


◆다음과 같은 수준이더라도 충분히 수강할 수 있습니다.
  • 프로그래밍과 통계학에 대해 공부해본 적이 없다.
  • 프로그래밍은 잘 못하지만, 통계학은 조금 공부해봤다
  • 통계학은 잘 모르지만, 프로그래밍은 조금 할 줄 안다.

◆다음과 같은 고민이 있다면, 데이터 다이빙을 선택해야 할 때입니다!
  • 데이터 사이언스 관련 분야로 취업/이직하고 싶다.
  • 데이터 관련 업무역량을 키워 직장 내에서 업무 효율을 높이고 싶다.
  • 본인의 연구에 데이터 사이언스를 적용해서 새로운 인사이트를 얻고 싶다.
  • AI, 빅데이터 등 4차산업 트렌드를 빠르게 쫓아가고 싶다.

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