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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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크레비스파트너스

크레비스는 15년 이상의 역사와 전문성을 가진, 국내에서 가장 오래된 임팩트 벤처 그룹입니다. 사회 및 공공이 해결하지 못한 영역에서 혁신적인 기술로 임팩트를 전파하고자 기업들을 발굴, 투자, 육성하고 있습니다. 2004년 창업 초기, 많은 시행 착오를 경험하며 20대 초반의 우리는 "인생의 30년 여정"에 대한 생각을 하였습니다. 당시는 사회 전반적으로 2000년대 초반의 닷컴 버블이 꺼지며 창업에 대한 부정적 인식이 확고하던 시기입니다. 그런 환경에서 지속 가능한, 그리고 사회를 변화시키는 사업을 하기 위해서는 단지 재미와 의지만이 아닌, 철학과 미션이 필요하다는 것을 느끼게 됩니다. ‘누군가는 후배들에게 취업과 진학 외에도 길이 있다는 것을 보여줘야 하지 않을까’ 라고 결심하며 과감히, 그리고 무모하게 창업과 사업이란 길을 선택했습니다. 우리가 계획한 30년 여정 중 15년이 지난 지금, 크레비스는 시장 실패 영역에서 직접 사업을 운영하며 사회 문제를 해결하고 있습니다. 또한 우리의 도전에 동참하는 용기 있는 후배들을 지지하고, 공동창업자로 육성하며, 임팩트 펀드 운영을 통해 임팩트 생태계를 확장하는 데 기여하고 있습니다. - 크레비스파트너스 홈페이지: http://www.crevisse.com

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부킹닷컴 코리아

1996년 암스테르담에서 설립된 Booking.com은 소규모 스타트업으로 시작하여 전 세계 최대의 여행 e커머스 기업으로 성장하였습니다. Booking Holdings Inc. (NASDAQ: BKNG) 그룹사인 Booking.com은 전 세계 70개국 198개 오피스에 17,000여 명의 직원을 두고 있습니다. <br><br> Booking.com은 <b>‘온 세상 사람들이 세계를 경험할 수 있도록 한다’</b>는 목표 아래 누구나 손쉽게 원하는 여행을 만들어갈 수 있도록 기술적인 투자를 아끼지 않고 있습니다. 전 세계에서 가장 넓은 숙소 선택의 폭을 자랑하는 Booking.com을 통해 아파트, 휴가지 숙소, 비앤비부터 5성급 럭셔리 호텔, 트리하우스, 심지어는 이글루까지 다양한 숙소를 즐기실 수 있습니다. Booking.com 웹사이트와 모바일 앱은 40개 이상의 언어로 사용 가능하며, 전 세계 70개 국가 및 지역에 위치한 여행지 143,171곳에서 29,068,070개의 숙박 옵션을 제공합니다. <br><br> Booking.com 플랫폼에서는 매일 1,550,000박 이상의 예약이 이뤄지고 있습니다. Booking.com과 함께라면 출장, 휴가 등 여행 목적에 상관없이 원하는 숙소를 예약하실 수 있습니다. 별도로 부과되는 예약 수수료는 없으며, 최저가 맞춤 정책을 통해 최상의 요금을 제공해드립니다. Booking.com 고객 지원팀을 통해 24시간 연중무휴, 40개 이상의 언어로 도움을 받으실 수 있습니다.

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