데이터 사이언스 훈련소

과정 정보
교육기간 1개월 차시 29H - 중급
교강사 김인수 정원 3,000명
교육비 86,130원 진도율 80%이상
환급비 우선지원기업 : 54,261원
대     기     업 : 48,232원
1000명 이상 : 24,116원
수료기준 시험 100% (가중평균 60점이상)
강좌소개
 - 데이터 사이언스의 정의 및 중요성을 알 수 있다.
- 확률, 베이즈 정리 등 데이터 분석을 위한 기초 통계 개념을 이해할 수 있다.
- 데이터 프레임을 다룰 수 있다.
- 비교와 비율, 동향 및 패턴분석, 시각화 실습을 진행한다.
- 좋은 데이터의 특징은 무엇인지 알 수 있다.
- 웹크롤링 및 데이터 가공 실습을 진행한다.
학습대상자
'1. DT 핵심인재
2. 데이터 유관 부서 구성원
강좌목표
 - 데이터 사이언스의 정의 및 중요성을 알 수 있다.
- 확률, 베이즈 정리 등 데이터 분석을 위한 기초 통계 개념을 이해할 수 있다.
- 데이터 프레임을 다룰 수 있다.
- 비교와 비율, 동향 및 패턴분석, 시각화 실습을 진행한다.
- 좋은 데이터의 특징은 무엇인지 알 수 있다.
- 웹크롤링 및 데이터 가공 실습을 진행한다.
교강사 소개
김인수
- 건국대학교 경영학( 석사졸업 )
- 정보통신대학원 정보통신학과 e-BUSINESS( 석사졸업 )
총 경력 : 5년 10개월
- 에이케이 아이에스(주) ( 5 년 10 개월 )
천미현
- 안동대학교대학원 경영학과( 석사졸업 )
총 경력 : 6년 6개월
- 의료법인 안동의료재단 ( 6 년 6 개월 )
이승훈
- Florida International Universi 상경 MBA 석사( 석사졸업 )
총 경력 : 9년 1개월
- Komit Consulting 전략영업과장 ( 1 년 11 개월 )
- (주)Speedchip 전략영업과장 ( 2 년 11 개월 )
- KM International 실장 ( 5 년 1 개월 )
정헌석
- 대구대학교 산업공학과( 학사졸업 )
- 대구대학교 산업공학과( 석사졸업 )

총 경력 : 21년 4개월
- 21세기산업연구소 총괄팀장 ( 14 년 6 개월 )
- 동신휀스철망공업사 총괄팀장 ( 7 년 3 개월 )
- 대구공업대학, 김천대학, 대구대학교 강사 ( 12 년 11 개월 )
- 세민디지털대학 겸임교수 ( 1 년 9 개월 )
- 주경야독직업전문학교 품질경영/인간공학 전 ( 8 년 1 개월 )
- 영남직업능력개발원 직업상담사 전임강사 ( 1 년 10 개월 )
- 한국하이테크산업 이사 ( 2 년 4 개월 )

 

- 직업능력개발훈련교사[산업안전관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[산업안전관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[공장자동화3급]
- 직업능력개발훈련교사[품질관리2급]
- 직업능력개발훈련교사[직업상담서비스2급]
- 직업능력개발훈련교사[건축시공3급]
- 직업능력개발훈련교사[건축설비설계․시공3급]
- 직업능력개발훈련교사[기계조립․관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[무역․유통관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[사회복지3급]
- 직업능력개발훈련교사[생산관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[전기공사3급]
- 직업능력개발훈련교사[총무․일반사무3급]
- 품질관리산업기사
- 인간공학기사
- 직업상담사 2급
- 생산정보관리사1급

내용전문가 소개
김창호
- UIUC MBA 마케팅( 석사졸업 )
- 경희대학교 기계공학과( 학사졸업 )
총 경력 : 7년 11개월
- 팬택 앤 큐리텔 ( 2 년 8 개월 )
- 동부 하이텍 ( 1 년 3 개월 )
- 삼성디스플레이 ( 5 년 10 개월 )

박해미
- 경북대학교 컴퓨터 시스템 공학과( 학사졸업 )
총 경력 : 3년 9개월
- 엔타입 ( 2 년 8 개월 )
- 렛유인 ( 2 년 )
학습목차
  • 1 데이터 분석의 중요성과 사례
  • 2 데이터 분석에 활용되는 통계 주요 용어
  • 3 통계 기법 유형
  • 4 파이썬 패키지 소개 (1)
  • 5 파이썬 패키지 소개 (2)
  • 6 데이터 프레임 다루기
  • 7 Pandas, Numpy 패키지
  • 8 데이터 시각화
  • 9 데이터 시각화 패키지 소개 (1)
  • 10 데이터 시각화 패키지 소개 (2)
  • 11 데이터 시각화 패키지 소개 (3)
  • 12 데이터 분석 프로세스, 환경 셋팅
  • 13 실습 데이터(에어비엔비) 살펴보기
  • 14 학습 데이터 셋팅하기
  • 15 변수들간 상관관계 분석
  • 16 매출예측 모델 학습_선형회귀와 의사결정나무
  • 17 매출예측 모델 학습_앙상블 모델, 검증하기
  • 18 데이터 크롤링 수집 방법
  • 19 데이터 종류별 연동 방법
  • 20 데이터 크롤링 실습
  • 21 Selenium 실습
  • 22 데이터 퀄리티 기준과 데이터 분석의 절차
  • 23 데이터 품질 진단
  • 24 데이터 전처리란
  • 25 데이터 전처리 방법
  • 26 데이터 전처리 실습 1
  • 27 데이터 전처리 실습 2
  • 28 데이터 전처리 실습 3, 4
연계과정

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