데이터 분석가

일정

20.06.08 ~ 20.10.29

장소

러닝스푼즈 본관 3층

금액

상담 후 안내

일정

20.06.08 ~ 20.10.29

장소

러닝스푼즈 본관 3층

금액

상담 후 안내

데이터 분석가가 되기 위해선 많은 방법이 존재하지만,
실무와 밀접한 프로젝트 중심의 커리큘럼과 인증과정으로 구성된
러닝스푼즈 나노디그리 과정이 최고의 선택입니다.

나만의 스킬을 갖추고, 졸업을 한다면
누구보다 앞서가는 커리어의 시작을 하실 수 있습니다.
21세기 가장 핫한 분야 데이터 사이언스!
현재 데이터 분석가 취업시장은 어떨까요?

데이터 분석가
신입 초봉 평균 3,500만원

미국 데이터사이언티스트 : 7,541만원
한국 데이터분석가 : 3,500만원
한국 대졸평균연봉 : 3,334만원
*출처 : 왓잡, CIO

데이터 분석가
데이터 직무별
인력부족률 1위

데이터 분석가 : 26.7%
데이터 과학자 : 24.1%
데이터 아키텍트 : 22.5%
데이터 컨설턴트 : 20.0%
*출처 : 통계청

데이터 분석가
최고 유망직업 TO10 중
직업만족도 1위

데이터 분석가 직업만족도 : 4.2점
*출처 : 미주중앙일보
이미 인정받고 많은 기업에서 필요로 하는 데이터 분석가.
가장 확실하게 커리어를 시작할 수 있도록 –
데이터 분석가로서 꼭 필요한 결과물을 드립니다.
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디그리_상세페이지_도메인지식
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진출 분야의 유일무이한 데이터 분석가가 되기 위해!
총 200만원 상당러닝스푼즈 오프라인 강의 2개
무료로 수강할 수 있도록 지원합니다.
디그리_상세페이지_부동산데이터분석가_1
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CEO, 인사담당자, 전문가, 수강생분들께
직접 피드백받은 나노디그리!
그들이 이야기하는 나노디그리를 직접 들어보세요!
무게는 가볍게, 핵심은 깊게 –
데이터 분석가에게 반드시 필요한 3가지를 담았습니다.
3가지를 절대 놓칠 수 없게 –
러닝스푼즈의 체계적인 학습 프로그램으로 과정을 운영합니다.
데이터 분석가
이 모든 것을 혼자 감당하지 않도록 –
항상 러닝스푼즈가 곁에서 지원하겠습니다.
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데이터 분석가가 되기 위해
꼭 필요한 최적의 커리큘럼

데이터 분석가로서 가장 필요한 역량이 바로 ‘통계’ 지식 및 사고방식입니다. 통계에 가장 적합한 데이터 분석 도구인 ‘R’을 활용하여 통계를 알아나가며, 통계기반 사고능력을 기르기 위해 가설설정과 검증을 거치며 데이터 분석 및 시각화를 진행합니다.

1회차. 오리엔테이션 및 R 자료형 기초 #1
2회차. R 자료형 기초 #2
3회차. R 프로그래밍 기초 #1
4회차. R 프로그래밍 기초 #2
5회차. 데이터프레임 전처리 #1
6회차. 데이터프레임 전처리 #2
7회차. 탐색적 데이터 분석 #1
8회차. 탐색적 데이터 분석 #2
9회차. 확률과 통계 #1
10회차. 확률과 통계 #2

데이터 분석가가 데이터 구조를 알고, SQL을 활용할 수 있다는 것은 굉장한 경쟁력이 됩니다. 기본적인 데이터 이해 능력을 기르고, SQL을 활용할 수 있도록 문장 반복작성 및 실습을 거쳐나가며 차별점을 가진 데이터 분석가로 성장해 나갑니다.

1회차. DBMS 개념 이해 및 SQL 알아보기
2회차. 데이터 조회 및 정렬 알아보기
3회차. SQL 함수 알아보기
4회차. 집계 쿼리 및 집합연산자 활용해보기
5회차. 조인 알아보기
6회차. 서브쿼리 알아보기
7회차. 데이터 입력, 수정, 삭제 및 트랜잭션 알아보기
8회차. 인덱스 알아보기 및 프로젝트 진행

데이터 준비부터 전처리, 분석, 결과도출(시각화)까지! 파이썬을 활용하여 데이터 분석 및 시각화를 진행합니다. 매주 프로젝트를 거치며 통계기반 사고능력을 확립시키는 것은 물론, 실제 데이터 분석 결과물들을 목격하며 강의가 끝난 후에도 스스로 데이터 분석 후 원하는 결과물을 얻어낼 수 있도록 만듭니다.

1회차. 데이터 분석을 위한 파이썬, 판다스, 시각화 기초
2회차. 수치형, 범주형 데이터의 이해와 시각화
3회차. 전국 신규 민간 아파트 분양가격 분석하기 – 데이터 전처리와 수치형, 범주형 데이터 다루기
4회차. 이디야는 스타벅스 근처에 입지할까? 가설을 세우고 검정하기
5회차. 강남에는 성형외과나 피부과가 더 많을까? 가설을 세우고 검정하기
6회차. 따릉이 대여소 데이터 수집하기
7회차. 따릉이 대여소 분석하기 – 시계열 데이터 다루기
8회차. 국민건강보험 진료내역 분석
9회차. 국민건강보험 처방내역 분석

한 걸음 더 나아가 R을 활용하여 심화과정인 머신러닝에 대해 학습합니다. 흥미로운 데이터를 바탕으로 현업에서 가장 많이 쓰이고 꼭 필요한 머신러닝 기법만 뽑아 학습하며, 가설설정 및 검증을 위한 토론을 반복하여 완성된 데이터 분석가로 나아갑니다.

1회차. 머신러닝 오리엔테이션
2회차. 선형 회귀분석
3회차. 최근접이웃(KNN) 알고리즘
4회차. 로지스틱 회귀분석 알고리즘
5회차. 의사결정나무 알고리즘
6회차. 회귀나무 알고리즘
7회차. 랜덤 포레스트 알고리즘
8회차. 그래디언트 부스팅 알고리즘

R을 활용하여 학습했던 ‘머신러닝’을 파이썬에서는 어떻게 작동되는지 알아보고 지식을 적용해봅니다. 앞에서 배웠던 내용을 복습하는 시간을 가지며, 더 나아가 딥러닝에 대해 학습하며 과정을 마무리합니다.

1회차. 회귀분석
2회차. 의사결정나무와 앙상블
3회차. SVM, KNN, NAIVEBAYES
4회차. 인공신경망과 DNN을 통한 딥러닝 요소의 이해
5회차. CNN의 이해와 전이학습
6회차. RNN의 이해와 딥러닝 학습 방향 제시

진출하고자 하는 업계에 대해 자세히 알고 있는 것은 또 다른 경쟁력이 됩니다. 현 시점에서 데이터 분석가가 가장 많이 활동하고 있는 4개 업계의 데이터 분석가를 통해 비즈니스(도메인) 지식을 쌓고, 조언을 얻는 시간을 가집니다.

현업 데이터 분석가로 이루어진
나노디그리 강사진!

홍형경

현) DB/Cloud팀 SQL 전문가
데이터 이해를 위한 SQL
인터뷰보기

나성호

현) 헬로 데이터사이언스 대표
데이터 과학을 위한 R & 통계
R을 활용한 머신러닝 데이터 분석
인터뷰보기

오늘코드

현) 기업 데이터 사이언티스트
파이썬을 활용한
데이터 분석 및 시각화
파이썬을 활용한 머신러닝 & 딥러닝
인터뷰보기

이인섭

현) 기업 데이터 사이언티스트
포트폴리오 제작
인터뷰보기

임진환

현) 배달의 민족 전략사업팀
모바일 서비스 업계 도메인 특강

James

현) G사 데이터 분석가
패션업계 도메인 특강

이건승

현) SK스토아 데이터 분석가
유통업계 도메인 특강
취업 시 가장 강력한 무기 포트폴리오 –
전문 강사의 컨설팅으로 완벽하게 준비해나갑니다.
러닝스푼즈 나노디그리,
더 많은 이야기가 듣고 싶다면?
저희는 모든 준비가 끝났습니다.
반드시 데이터 분석가가 되겠다는 열정으로
러닝스푼즈와 함께 지금 시작하세요!

FAQ.

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러닝스푼즈 나노디그리는 상담을 통해 수강생분들을 선발합니다.
선발과정은 아래와 같으며, 선발이 완료된 후 수강료를 안내해드립니다.

1) ‘상담 후 안내’ 버튼 클릭 후 설문지 작성
2) 나노디그리 담당 매니저와 상담 진행
3) 상담 후 적합 판정 시 수강료 안내
4) 결제 후 수강생 확정

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해당 과정은 비전공자(입문자)도 들을 수 있도록 데이터 분석가에게 필요한 A부터 Z까지를 학습할 수 있는 커리큘럼으로 구성되어 있습니다. 고등학교 수학 정도의 수준만 가지고 있더라도 충분히 강의를 소화해낼 수 있으며, 학습에 도움이 될 수 있는 각종 지원(스크립트 제공, 동영상 강의 제공 등)을 통해 예습 및 복습도 혼자서 할 수 있도록 도와드립니다.
 
만약 비전공자(입문자)가 아닌 수강생분들이어도 기존 지식을 확립하고 활용할 수 있도록 자격증 취득, 포트폴리오 제작 등의 과정이 준비되어 있어 부담없이 수강하실 수 있습니다.

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해당 과정은 진출하고자 하는 분야의 뚜렷한 색깔을 가진 데이터 분석가로 거듭나기 위해 총 200만원 상당의 러닝스푼즈 오프라인 강의 2개를 무료로 수강할 수 있도록 지원합니다. 과정이 시작되는 날부터 종료되는 날까지 모든 카테고리를 대상으로 자신이 수강하고 싶은 오프라인 강의가 있다면 나노디그리 담당 매니저를 통해 주기적으로 신청하면 수강신청이 완료됩니다.
 
* 나노디그리 정식 과정과 중복되는 시간의 강의는 신청할 수 없습니다.
* 강의를 신청한 이후 납득 가능한 이슈가 있지 않는 이상 임의로 불참할 수 없습니다.

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해당 과정은 기존 러닝스푼즈 오프라인 환불규정과는 별도로 학원법 상 아래와 같은 환불 규정을 준수하여 환불을 진행합니다.

1. 수강료 환불 기준
학원법 시행령 <제18조 제3항> 수강료 반환기준에 의거합니다.
1) 수강료 징수기간이 1개월 이내
– 교습개시 이전 : 이미 납부한 수강료 전액
– 총 교습시간의 1/3 경과 전 : 이미 납부한 수강료의 2/3
– 총 교습시간의 1/2 경과 전 : 이미 납부한 수강료의 1/2
– 총 교습시간의 1/2 경과 후 : 반환하지 아니함

2) 수강료 징수기간이 1개월 초과
– 교습개시 이후 : 반환사유가 발생한 당해 월의 반환 대상 수강료(수강료 징수기간이 1개월 이내인 경우에 따라 산출된 수강료를 말한다.) 와 나머지 월의 수강료 전액을 합산한 금액

2. 환불 준수사항
– 환불신청은 help@learningspoons.com 으로 가능합니다.
– 환불기간은 카드사의 일정에 따라 총 1주 – 2주 정도 소요됩니다.
– 수강료 환불 이메일을 보내지 아니하고 무단결석 시, 이는 정당한 교습시간으로 인지합니다.
– 무통장입금으로 수업료를 지불한 경우, 이를 환불 할 경우에는 입금에 사용된 통장 계좌번호와 은행 그리고 명의자를 알려주셔야 합니다.

해당 과정은 졸업 후 ‘조건’을 달성하였음에도 6개월 이내에 취업을 못할 시 전액 환불을 보장합니다.
해당 조건은 아래와 같습니다.

 

1) 매주 4개 이상의 이력서를 회사에 보내서 구직활동 중인 사실을 증명해야합니다.
※ 단, 구직 과정에서 지원한 회사와 지원한 직무, 지원한 날짜, 지원에 관련된 모든 자료를 요청 시 제공할 수 있어야 합니다.

 

2) 지원한 회사에 맞는 이력서를 따로 제작해야 합니다.

    (단순 지원을 막기 위함입니다. 회사에 맞는 이력서를 작성해야지만이 합격률이 올라가게 됩니다.)

 

3) 3개 이상의 개인 프로젝트를 진행하여 포트폴리오를 작성해야합니다.