과정상세정보

데이터 사이언스 훈련소

데이터 사이언스 훈련소

1개월/29H13

86,130원 > 자부담 30,150원

평생교육바우처이동
학습시간 1개월/29H13 수준 중급
교강사 김인수 / 천미현 / 이승훈 / 정헌석 정원 500명
수료기준 (가중평균 60점 이상)
진도율 중간평가 시험 과제
80%이상 - 100% 반영 -
학습방법선택 ※ 근로자만 지원 가능
내일배움
일반과정

※ 학습기간 1달 + 무료 추가복습기간 1년 제공

● 학습시작일 : 선택일 없음 학습일선택학습일 선택


NCS코드

20010107 / 정보통신 > 정보기술 > 정보기술전략·계획 > 빅데이터기획

과정소개

 - 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.

학습대상

'1. DT 핵심인재
2. 데이터 유관 부서 구성원

학습목표

 - 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.

강사정보

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

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

교재/교구정보

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수강후기

과목 평점

홍*모 2023-09-26

초반에는 조금 쉽다고 생각했는데 갈수록 따라가기 힘들어졌습니다.

 

하지만 오류 나서 실행 안되는 부분들 하나하나 극복하면서 따라가다 보니 어느새 자신감이 생겼습니다.

 

앞으로 분석하고 싶은 데이터들을 만날 때 데이터 사이언스 훈련소 강의 내용들이 좋은 교본이 돼 줄 거 같습니다.

자격증 소개

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시험일정

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시험정보

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