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- 초급, 중급
데이터 분석가 취업! 파이썬 머신러닝 포트폴리오 패키지
실무경험을 대체할 수 있는 9개의 프로젝트, 분석 경험을 잘 담아낸 파이썬 포트폴리오 작성법, 두 가지를 배우면 데이터 분석가 취업, 어렵지 않습니다!
- 수강 기한
- 평생 수강
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온라인총 86강, 약 20시간 12분
AI Championship 수상자 & Kaggle 상위 0.2%진짜 전문가들이 알려주는 데이터 분석가!
난이도 높은 딥러닝 + 시계열 분석, 누구보다 빠르게 입문하는 방법.
01. 파이썬, 데이터 분석, 머신러닝을 동시에 배울 수 있는 특별한 커리큘럼
본 과정은 분석가들이 꼭 필요한 스킬셋을 골라 패키징했습니다. 20시간 안에 파이썬, 데이터 분석, 머신러닝 이 세 가지를 동시에 얻어갑니다.
02. 학습과 동시에 취업용 포트폴리오를 관리하는 노하우까지 알려주는 독보적인 교육 방식
GitHub를 활용한 포트폴리오 관리 방법, Kaggle, Dacon 등을 활용한 경진대회 참여 노하우 등을 강의로 풀어낸 강의는 이 강의가 유일합니다.
03. 현직 분석가 & AI 챔피언십 우승자 & 캐글 상위 0.2% Master! 국내 유일한 최고의 강사진
현업보다 더 현업 속에 있는 강사진들이 본 과정에서 본인만의 노하우를 풀어냅니다.
본 강의에서
무엇을 얻어갈 수 있나요?
현직자 강사진들이 함께 하는 분석가로의 20시간!
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한번에 배우는
파이썬 + 머신러닝
기초 문법부터 데이터 분석 전 파트, 머신러닝 기법 등 파이썬으로 할 수 있는 분석 스킬셋을 모두 알려드립니다.
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한번에 해결하는
취업 포트폴리오
강의 커리큘럼마다 실습과 프로젝트가 포함되고, Kaggle 및 Github 사용법 또한 익히며 취업용 포트폴리오를 완성할 수 있습니다.
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마스터 총 집합!
분석가의 노하우
본 강의를 진행하시는 강사님들의 공통점은 모두 데이터 직군의 현업자라는 것입니다. 현업 강사님으로부터 실무 스킬, 취업 등 다양한 노하우를 얻어가세요.
20시간만에 배우는 파이썬 기초와 머신러닝,
그리고 커리어 A to Z, 러닝스푼즈와 함께하세요!
본 강의가 특별한 이유는
무엇인가요?
직무/분야별 취업시장이 원하는 포트폴리오!
프로젝트를 통해 무엇을 배웠는지 어떤 방식으로 데이터에 접근하여 분석했는지 직무, 분야별 포트폴리오 작성법을 배울 수 있습니다.
Git Hub 프로필 하나로취업이 된다?
네이버, 카카오, 우아한형제들 등의 대기업 데이터 직군들은 무조건 사용하는 Git! 코드를 잘 작성하는 것 만큼, 코드를 관리하는 것도 중요합니다. 취업 및 이직을 위해 GitHub를 어떻게 잘 활용할 수 있는지 배웁니다.
데이터 사이언티스트 우대사항, Kaggle
국내외적으로 공인된 데이터 경진대회 Kaggle 수상과 고득점 경력은 취업 시 우대사항이 됩니다. 캐글 0.1%의 데이터 사이언티스트가 캐글 고득점 노하우와 활용법을 배울 수 있습니다.
강의에 대해
궁금한 점이 있으신가요?
Q. 강의자료나 실습 코드는 어디에 있나요?
내 강의장에서 해당 강의를 이어보기하시면 왼쪽 상단에 "강의자료" 버튼이 있습니다.클릭 시 zip파일로 다운로드되며, 강의 자료와 실습코드, 그리고 강사님께 문의할 수 있는 연락처가 포함되어 있습니다.
Q. 수강 시, 준비 사항은 어떤 것이 있을까요?
실습을 위해 개인 PC가 꼭 필요합니다. OS는 Windows OS, Mac OS 모두 가능합니다.
이런 분들은 꼭 들으셔야 해요!
비싸고 종류도 많은 입문 책과 강의 때문에 어떤 것부터 시작해야 할지 감을 잡지 못하시는 분
기초와 사용법만 가르쳐주고 끝나는 강의들 때문에 이력서에 쓸 프로젝트와 포트폴리오가 없으신 분
데이터 분석을 공부해도 혼자서는 취업이 어려워서 어떻게 취업할 수 있는지 가르쳐 줄 사람이 필요하신 분
우리 강사님을 소개할게요!
장남수
- (현) 스타트업 Data Lab 총괄
- (전) 핀테크 기업 텍스트 분석 총괄
- (전) 아모레퍼시픽
- POSTECH 산업공학
- "직장인을 위한 데이터 분석 실무 with 파이썬" 저자
- 유명 기업 사내 기업교육 다수 진행
이인섭
- (현) 프리딕션 대표이사
- (전) 데이콘 데이터 사이언티스트
- 세종대학교 컴퓨터학과 졸
- 국가 토지연구원 빅데이터 교육 매니저
- KCB 금융데이터 경진대회 수상
- KBO 타자 OPS 모델링 대회 수상
- 서울 빅데이터 연합 학회 강사
- L카드 임직원, 사모펀드 변호사 등 개인 강사경력 다수
송근일
- (전) 데이콘 데이터 사이언티스트
- 서울대학교 통계학과 졸, 민족사관고등학교
- 캐글 상위 0.1%
- 펀다 상점 매출 예측 프로젝트 팀장
- 상상우리 이력서 매칭 프로젝트 팀장
- 수원대학교 빅데이터 강사
커리큘럼 (86)
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[데이터 분석 & 시각화] SECTION 1. 데이터 분석을 위한 파이썬 기초
01:17:471-1. 파이썬 준비하기
00:14:081-2. 데이터 분석을 위한 파이썬 자료형 (1)
00:17:401-3. 데이터 분석을 위한 파이썬 자료형 (2)
00:07:241-4. 데이터 분석을 위한 기본 문법 (1)
00:16:311-5. 데이터 분석을 위한 기본 문법 (2)
00:13:121-6. 데이터 분석을 위한 기본 문법 (3)
00:08:52 -
[데이터 분석 & 시각화] SECTION 2. 데이터 분석을 위한 클래스 - Pandas
02:05:262-1. 판다스 기본 사용법 (1)
00:15:452-2. 판다스 기본 사용법 (2)
00:20:012-3. 판다스 기본 사용법 (3)
00:06:472-4. 데이터 병합하기 (1)
00:12:332-5. 데이터 병합하기 (2)
00:10:242-6. 정리, 집계하기
00:16:492-7. 영어 이름 트렌드 살펴보기 (1)
00:16:312-8. 영어 이름 트렌드 살펴보기 (2)
00:18:412-9. 영어 이름 트렌드 살펴보기 (3)
00:07:55 -
[데이터 분석 & 시각화] SECTION 3. 데이터 분석을 위한 클래스 - Seaborn, Folium
01:15:063-1. Seaborn으로 시각화 하기 (1)
00:18:113-2. Seaborn으로 시각화 하기 (2)
00:16:273-3. Folium으로 지도시각화 하기 (1)
00:14:473-4. Folium으로 지도시각화 하기 (2)
00:18:503-5. Folium으로 지도시각화 하기 (3)
00:06:51 -
[데이터 분석 & 시각화] SECTION 4. "아직 이 트레이드에 대해 반대하는 분 계십니까?"
01:51:354-1. Who is the Best player? (1)
00:17:194-2. Who is the Best player? (2)
00:20:414-3. 여름에 힘 떨어지는 타자 vs 꾸준한 타자 (1)
00:19:354-4. 여름에 힘 떨어지는 타자 vs 꾸준한 타자 (2)
00:19:364-5. 왜 우리 팀만 만나면 잘하는거야 (1)
00:17:274-6. 왜 우리 팀만 만나면 잘하는거야 (2)
00:16:57 -
[데이터 분석 & 시각화] SECTION 5. "이 사람들 다 어디로 가는거지?"
02:01:525-1. 여러 개의 엑셀 파일 통합 정리하기 (1)
00:21:415-2. 여러 개의 엑셀 파일 통합 정리하기 (2)
00:17:155-3. 여러 개의 엑셀 파일 통합 정리하기 (3)
00:13:175-4. 일자별 승객 수 살펴보기 (1)
00:20:505-5. 일자별 승객 수 살펴보기 (2)
00:19:065-6. 지하철역별 승객 수 살펴보기 (심화) (1)
00:17:125-7. 지하철역별 승객 수 살펴보기 (심화) (2)
00:12:31 -
[데이터 분석 & 시각화] SECTION 6. "나만의 데이터 지도 만들기"
01:01:386-1. 오픈API 신청하기
00:09:486-2. API를 통한 데이터 받기 (1)
00:16:536-3. API를 통한 데이터 받기 (2)
00:07:146-4. 따릉이 지도 만들기 (1)
00:17:386-5. 따릉이 지도 만들기 (2)
00:10:05 -
[머신러닝] SECTION1. 머신러닝이란?
00:13:341-1. 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝
00:07:591-2. 머신러닝 시작해보기
00:05:35 -
[머신러닝] SECTION 2. "집 값이 비싼 지역은 어디일까?" - PCA, 군집화, 분포도를 활용한 분석
01:55:042-1. 결과값의 정확도 - 공분산과 상관계수
00:08:302-2. 차원축소
00:10:072-3. 집 값이 비싼 지역은 어디일까 (차원축소 실습) (1)
00:18:062-4. 집 값이 비싼 지역은 어디일까 (차원축소 실습) (2)
00:19:112-5. 집 값이 비싼 지역은 어디일까? (차원축소 실습) (3)
00:10:432-6. 클러스터링
00:12:582-7. 무엇이 집 값의 차이를 크게 만들까? (클러스터링 실습) (1)
00:14:542-8. 무엇이 집 값의 차이를 크게 만들까? (클러스터링 실습) (2)
00:20:35 -
[머신러닝] SECTION 3. "원하는 결과를 어떻게 예측할까?" - 꽃의 종류를 예측하는 머신러닝 모델 만들기
01:38:173-1. 기계는 어떻게 학습하는가 - 지도학습
00:05:123-2. kNN(k 근접 이웃)
00:12:493-3. 머신러닝 예측 확률 높이기 (kNN 실습) (1)
00:21:453-4. 머신러닝 예측 확률 높이기 (kNN 실습) (2)
00:11:233-5. 의사결정나무
00:17:553-6. 의사결정나무 - 오버피팅 방지하는 방법
00:03:563-7. 꽃의 종류를 예측하는 머신러닝 (의사결정나무 실습)
00:09:543-8. 모델 성능 측정하기
00:15:23 -
[머신러닝] SECTION 4. "어떤 고객에게 집중해야할까?" - 앙상블과 금융 데이터를 이용한 예금 가입 가능성 예측하기
00:47:494-1. 머신러닝의 성능과 정확도를 향상 시켜주는 기법 - 앙상블
00:07:314-2. 앙상블 기법 1 - 배깅
00:05:424-3. 예금 가입 가능성이 높은 고객 예측 (배깅 실습)
00:18:334-4. 앙상블 기법 2 - 부스팅
00:09:344-5. 예측과 다른 고객을 통해 더 높은 실적 노려보기 (부스팅 실습)
00:06:29 -
[머신러닝] SECTION 5. "결론이 무엇인가?" - 예금 가입 예측 모델의 결과 해석하기
00:49:205-1. 모델의 해석이 필요한 이유
00:06:155-2. 변수중요도 (실습)
00:10:315-3. Shap Value 원리
00:07:295-4. Shap Value 실습
00:25:05 -
[포트폴리오] SECTION 1. 데이터 분석가란?
00:22:211-1. 데이터 분석가의 업무
00:10:591-2. 데이터 분석 과정
00:11:22 -
[포트폴리오] SECTION 2. 나만의 포트폴리오 만들기
00:22:332-1. 프로젝트 관리하기
00:10:162-2. 깃허브 관리하기
00:04:202-3. 포트폴리오 관리하기
00:07:57 -
[포트폴리오] SECTION 3. 맨체스터 유나이티드.. 왜 하위권 팀이 된 걸까?
01:14:213-1. 라이벌 팀과 비교하며 부족한 포지션 찾기 (1)
00:17:403-2. 라이벌 팀과 비교하며 부족한 포지션 찾기 (2)
00:17:063-3. 라이벌 팀과 비교하며 부족한 포지션 찾기 (3)
00:20:233-4. 그래서 어떤 선수를 영입해야 하는거야
00:19:12 -
[포트폴리오] SECTION 4. 오늘 매출은 얼마나 나올까?
01:19:184-1. kaggle 대회 참여를 위한 준비 - 피처 엔지니어링
00:20:454-2. kaggle 대회 참여와 고득점을 위한 분석 - 베이스라인 모델 (1)
00:19:134-3. kaggle 대회 참여와 고득점을 위한 분석 - 베이스라인 모델 (2)
00:09:194-4. 보조 데이터를 이용하여 성능 올리기 (1)
00:15:484-5. 보조 데이터를 이용하여 성능 올리기 (2)
00:14:13 -
[포트폴리오] SECTION 6. 누구에게 돈을 빌려줄 것인가?
01:48:275-1. ML 포트폴리오의 기본
00:21:575-2. 문제정의 및 분석과정 정리 (1)
00:16:065-3. 문제정의 및 분석과정 정리 (2)
00:26:005-4. 문제정의 및 분석과정 정리 (3)
00:14:555-5. 문제정의 및 분석과정 정리 (4)
00:12:005-6. 문제정의 및 분석과정 정리 (5)
00:17:29 -
[포트폴리오] SECTION 6. 포트폴리오 요약
00:08:176-1. 포트폴리오 요약
00:08:17
커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!
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