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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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About NextChapter NextChapter는 2021년 4월 “차세대 글로벌 소비재 브랜드 컴퍼니(Next-generation Global Consumer Brand)“를 Vision으로 설립되었습니다. Seed 및 Series A 라운드에서 총 275억 원의 투자 유치에 성공하였고, 현재 CPG, Living, Beauty & Personal Care 등 핵심 소비재 영역에서 15개 브랜드를 운영하고 있습니다. 출범 첫 해 연 매출 700만 원에 불과했던 회사는 매년 고속 성장을 지속해 왔으며, 2026년 연매출 750억원 달성을 목표로 하고 있습니다. 우리는 명확한 시장의 틈(gap)이 존재하는 소비재 카테고리에서 기회를 발굴하고, 브랜드·제품·운영 전반에 걸친 체계적이고 인사이트 기반의 실행을 통해 제품의 잠재 가치를 실현합니다. 빠르게 성장하는 시장뿐만 아니라 이미 성숙한 시장까지, 구조적인 틈이 존재하고 더 나은 실행을 통해 의미 있는 소비자 가치를 만들 수 있는 영역을 지속적으로 탐색합니다. 많은 경우 이러한 시장은 기존 레거시 플레이어들에 의해 형성되어 있으며, 변화하는 소비자 기대에 비해 혁신이나 브랜드 기준이 충분히 발전하지 못한 상태입니다. 우리는 이러한 기회에 대해 기존 브랜드를 인수해 확장하거나, 새로운 브랜드를 직접 론칭하는 방식으로 진입합니다. 기회 발굴에서 실행, 그리고 스케일업까지 이어지는 실행 역량은 우리의 핵심 차별점입니다. 우리는 제품 개발, 그로스 마케팅, 디지털 중심 유통 채널 전반에 걸친 운영 역량을 기반으로, 기회를 빠르게 실행으로 옮기고 스케일업까지 연결하는 조직을 만들어 왔습니다. 인수는 우리가 활용할 수 있는 하나의 수단이지만, 궁극적으로 지속 가능한 가치를 만들어내는 것은 체계적인 운영 실행력이며, 이러한 믿음 하에 운영 역량을 지속적으로 고도화해 나아가고 있습니다. 우리는 Everlasting Brands는 압도적으로 좋은 제품 위에서만 만들어진다고 믿습니다. 제품 완성도에는 타협하지 않으며, 단기적인 매각을 목표로 하기보다는 장기적으로 소유하고 운영할 수 있는 브랜드를 만들어갑니다. NextChapter는 AI 기반 커머스 운영 인프라를 자체적으로 구축하고 있습니다. 이 기술적 기반을 바탕으로, 향후에는 극단적으로 자동화된 오퍼레이션 구조를 만들어 보다 빠르고 정교한 의사결정이 가능한 운영 시스템을 완성해 나갈 계획입니다. 우리는 ‘타협하지 않는 채용’을 원칙으로 삼으며, 전사적인 인사 정책의 중심에 Nexter Leadership Principles 를 두고 있습니다. 사람의 성장이 곧 브랜드의 성장으로 이어진다는 믿음 아래, 좋은 팀을 만드는 것에 전념하고 있습니다.

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