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데이터 사이언스 훈련소

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온라인 초급
빅데이터
  • 학습기간
    학습시작일로부터 30일
  • 복습기간
    학습종료일로부터 12개월간
  • 지원기기
    PC/모바일
  • 수료기준
    총점 60점 (진도 100%)  자세히 보기
  • 0점
    0점 (0)
120,000원(VAT 없음)

과정소개

- 데이터 사이언스란?(데이터 분석의 기초)

- 왜 배워야할까?(데이터 분석이 중요한 이유)

- 데이터 사이언스의 개념(데이터 분석의 학문적인 접근)

- 데이터 사이언스 로드맵

- 데이터 사이언스의 절차 (데이터 전문 분석의 절차)

- 데이터 사이언티스트란?(데이터 분석 전문가의 역할)

- 데이터 사이언스의 활용(산업별 데이터 분석 사례)

- 데이터 사이언스 통계 주요 용어 및 상식(데이터 분석을 위한 통계 주요 용어 및 상식 소개)

- 통계 주요 용어(통계의 기본이 되는 주요 용어 소개)

- 통계 주요 상식(통계를 이해하기 위한 기본 상식)

- 통계 기법 유형(통계 방법 유형)

- 베이즈 정리

- Monte Carlo Method

- 정규분포

- 추정이론

- 가설검정

- 주성분 분석

- 데이터 프레임 다루기

- 파이썬 패키지란?

- 파이썬 패키지 종류

- 기본 패키지

- 데이터 분석을 위한 패키지

- 머신러닝 패키지

- 데이터 전처리 패키지

- 기타 패키지

- DataFrame이란?

- DataFrame을 배우는 이유

- DataFrame 실습 1

- DataFrame 실습 2

- DataFrame 실습 3

- Pandas 실습

- Numpy 실습 1

- Numpy 실습 2

- Numpy 실습 3 /|

- DataFrame 과제

- DataFrame 과제 해설

- 데이터 시각화

- 데이터 시각화란?

- 데이터 시각화의 절차

- 도표 분석 방법 비교와 비율 분석

- 비교와 비율 분석 구성요소

- 도표 분석 방법 동향과 패턴 분석

- 도표 분석 방법 관계와 연관 분석

- 동향과 패턴 분석 구성요소

- 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지

- 데이터 시각화 결과물

- 데이터 시각화 실습 1

- 데이터 시각화 실습 2

- 데이터 시각화 과제

- 데이터 크롤링

- 데이터 형태에 따른 수집

- 데이터 수집 방법의 종류

- 데이터 종류별 연동방법

- HTTP 수집

- 로그/센서 수집

- DBMS 수집

- FTP 수집

- 데이터 크롤링 실습

- Selenium 실습

- 데이터 퀄리티 기준

- 데이터 분석의 절차

- 데이터 분석 모델

- 데이터 품질

- 데이터 품질 진단 프로세스

- 좋은 데이터의 특성

- 데이터 전처리란?

- 데이터 전처리 절차

- SSDP

- 이상값 사례

- 데이터 전처리 방법

- 데이터 전처리 방법1

- 데이터 전처리 방법2

- 데이터 전처리 방법3

- 데이터 전처리 실습1

- 데이터 전처리 실습2

- 데이터 전처리 실습3

- 데이터 전처리 실습4

목차

  • 01차시 : 데이터 사이언스 기초
  • 02차시 : 데이터 사이언스 통계 주요 용어 및 상식
  • 03차시 : 베이즈 정리
  • 04차시 : DataFrame 다루기
  • 05차시 : 데이터 전처리 패키지
  • 06차시 : DataFrame이란?
  • 07차시 : Pandas 실습
  • 08차시 : 데이터 시각화
  • 09차시 : 데이터 시각화를 위한 파이선 패키지
  • 10차시 : 데이터 시각화 실습 - Matplotlib
  • 11차시 : 데이터 시각화 실습 - Seaborn
  • 12차시 : 머신러닝을 활용한 예측모델 개발
  • 13차시 : 데이터 살펴보기
  • 14차시 : 학습 데이터 셋팅
  • 15차시 : 변수 상관관계 분석
  • 16차시 : 매출예측 모델 학습: 선형회귀와 의사결정나무
  • 17차시 : 매출예측 모델 학습: 앙상블 모델
  • 18차시 : 데이터 크롤링
  • 19차시 : 데이터 종류별 연동방법
  • 20차시 : 데이터 크롤링 실습 - Python selenium 소개
  • 21차시 : Selenium 실습 - beautifulsoup
  • 22차시 : 데이터 퀄리티 기준 전처리
  • 23차시 : 데이터 품질
  • 24차시 : 데이터 전처리란?
  • 25차시 : 데이터 전처리 방법
  • 26차시 : 데이터 전처리 실습 1
  • 27차시 : 데이터 전처리 실습 2
  • 28차시 : 데이터 전처리 실습 3

수료기준

수료기준 표로, 항목, 반영비율, 과락기준으로 구성되어 있습니다.
항목 반영 비율 과락기준
진도 0.0% 100
중간평가 0.0% -
최종평가 100.0% -
과제 0.0% -
수료기준
  • 진도 : 100% 달성 (필수)
  • 총점 : 60 점이상 (필수)

후기

  • 취소 및 환불 정책

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    • 진도율1%이상: 전체 진도율 대비 잔여 진도율에 해당하는 금액
    개강 후
    (7일 이후)
    • 진도율 0%: 10% 공제 후 환불
    • 진도율1%이상: 전체 진도율 대비 잔여 진도율에 해당하는 교육비에서 10% 공제한 금액 환불
    교육기간1개월 이상 중장기 교육
    또는 2개 이상의 패키지 교육
    개강전 전액환불
    1교시 학습 시작 후
    (7일 이내)
    • 1교시 진도율 0%인 경우: 전액 환불
    • 1교시 진도율 1%이상인 경우: 전체 학습기간 대비 잔여 학습기간에 해당하는 금액 환불
    1교시를 제외한 각 교시 학습 시작 후
    (7일 이내)
    • 해당 교시 진도율이 0%인 경우: 환불 요청 교시 과목을 포함한 잔여 개월수의 교육비에서 10% 공제 후 환불
    • 해당 교시 진도율이 1% 이상인 경우: 전체학습기간 대비 잔여 학습기간에 해당하는 교육비에서 10% 공제 후 환불
    각 교시 학습 시작 후
    (7일 이후)
    • 전체 학습기간 대비 잔여 학습기간에 해당하는 교육비에서 10% 공제 후 환불