나노디그리
데이터 분석가
취업 코스
5개월로 끝내는
데이터 분석가
전일제 양성 과정

일정

20.11.16 ~ 21.04.22
총 158일

정원 및 준비물

총 15명
노트북

장소

러닝스푼즈 강의장
강남대로 94길 15, S2빌딩 4층

졸업 후 6개월 이내에
취업하지 못할 경우

나노디그리는 기업의 요구에 맞춘
취업 목표형 전일제 학습과정입니다.

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.

이미 최고 유망직업으로 각광받고 있는

높은 연봉높은 취업 가능성으로
많은 분들이 도전하고 있습니다.
그런데..
막상 시작하려고 하면?
” 처음부터 끝까지 탄탄하게 준비할 수 있는 기회를 찾기 힘들었어요. “
” 준비해야할 게 너무 많아서 짧은 시간에 효율적으로 배우고 싶었어요. “
” 바로 투입될 수 있는 실무 경험을 많이 쌓고 싶었어요. “
” 방치되있는 것이 아닌 함께 준비해나가고 싶었어요. “
잘 찾아 오셨습니다.
여러분들을 가장 효율적인 방법으로
‘데이터 분석가’로 만들어 드리겠습니다.

" 그런데, 정말 이걸로 충분한걸까? "

여기서 끝이 아닙니다.
혜택을 통해 독보적인 데이터 분석가로 만들어 드립니다.
효율적인 예습 및 복습을 위한
온라인 강의 제공
강의 시작 전, 후로 원활한 자습을 할 수 있도록 온라인 강의 및 현장 강의 영상 제공
200만원 상당의
오프라인 강의 제공
진출하고자 하는 업계의 유일무이한 데이터 분석가가 되기 위해 보장된 퀄리티의 러닝스푼즈 오프라인 강의 수강권을 제공해드립니다.
실제 직무를 경험할 수 있는
직무부트캠프 운영
강의 및 프로젝트를 모두 끝마친 뒤, 배운 내용을 실무에 적용해볼 수 있는 직무부트캠프를 운영합니다.

그렇게
여러분들이 반드시 가져가게 될 6가지

CEO, 인사담당자, 전문가, 수강생분들에게 인정받은 나노디그리!
그들이 이야기하는 나노디그리를 직접 들어보세요!
그런데도 아직 불안하신가요?
그럼 우리 편하게 이야기 나눠볼까요?
Q. 비전공자 / 입문자인데 정말 저도 할 수 있을까요?
A. 본 과정은 비전공자/입문자도 소화할 수 있는 커리큘럼입니다.
비전공자/입문자 등 코딩을 1도 할 줄 모르는 많은 분들이 소화해낼 수 있는 과정입니다.
예습 및 복습을 위해 온라인 강의와 현장 강의 녹화본을 무료로 제공하고 있으며
과제 및 프로젝트 등 스터디를 구성하여 함께 성장할 수 있는 기회를 제공하는 등
다양한 시스템을 가지고 있어 오로지 ‘의지’만 있으시면 됩니다.
Q. 정말 5개월로 데이터 분석가가 될 수 있나요?
A. 현실이 될 수 있도록 많은 전문가와 함께한 과정입니다.
본 과정은 ‘데이터 분석가’ 과정입니다.
석박사 중심의 연구를 주로 하는 데이터 사이언티스트를 5개월만에 할 수 있냐고 묻는다면
주저할 수 있겠지만, 비즈니스 활용이 중점적인 데이터 분석가는 충분히 될 수 있습니다.
되고자 하는 의지와 노력으로 수많은 분들의 검수를 거친 본 과정을 한 단계씩 밟아간다면
자신있게 될 수 있다고 말씀드릴 수 있습니다.
Q. 실무는 많이 다르다던데, 배운 내용이 큰 도움이 될까요?
A. 본 과정은 불필요한 내용을 모두 제외한 실무 중심 과정입니다.
위의 답변이 5개월만에 데이터 분석가가 될 수 있는 이유입니다.
대학 또는 국비교육의 경우 너무 긴 교육과정을 가지고 있거나,
단기간에 너무 많은 내용을 담은 교육과정이 대다수입니다.
본 과정은 현직 데이터 사이언티스트가 실무에서 실제로 많이 사용하는 내용을 바탕으로
불필요한 내용은 모두 제거하였습니다.
또한 프로젝트는 물론 직무부트캠프까지 경험하여 배운 내용을 적용해볼 수 있기 때문에
지금 배운 내용을 현업에서 그대로 사용하시게 될겁니다.
Q. 왜 러닝스푼즈 나노디그리를 수강해야 하나요?
A. 자신이 원하는 분야의 독보적인 데이터 분석가가 될 수 있기 때문입니다.
본 과정은 정규과목과 선택과목으로 나뉘어져 있습니다.
정규과목에서는 데이터 분석가가 반드시 가져야 하는 통계지식 / 분석스킬을 중점적으로 배웁니다.
선택과목에서는 비즈니스를 주로 하는 데이터 분석가에게 가장 필요한
진출 분야의 도메인 지식을 쌓을 수 있습니다(200만원 상당의 오프라인 강의 수강).
또한 현업 진출을 위해 실무 데이터로 진행하는 프로젝트는 물론 실제 인턴처럼 경험해보는 직무부트캠프까지.
저희가 준비한 과정을 잘 따라와주신다면 과정 종료와 함께 독보적인 데이터 분석가가 되어계실 것이라 확신합니다.
졸업 후 현업 데이터 분석가로 성장시켜 줄
현업 강사진을 소개합니다.
데이터 분석 프로세스를 바탕으로
기초부터 탄탄하게 배울 수 있도록
커리큘럼을 구성하였습니다.

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 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. R 사용법과 데이터 쉽게 이해하기
2회차. R 함수와 연산자 이해하기
3회차. R 프로그래밍 기초
4회차. 데이터 합치기 및 가공하기
5회차. 가공데이터 시각화 및 프로젝트
6회차. 탐색적 데이터 분석
7회차. 확률과 통계 #1
8회차. 확률과 통계 #2
9회차. 프로젝트 진행 #1
10회차. 프로젝트 진행 #2

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

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

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

데이터 분석가로 취업할 시 가장 강력한 무기가 될 수 있는 포트폴리오를 제작하기 위한 프로젝트를 진행합니다. 가설 설정부터 데이터 수집, 분석, 시각화, 가설 검정까지! 팀을 구성하고 데이터 사이언티스트의 컨설팅을 받으며 프로젝트를 경험해나갑니다.

1차. R을 활용한 머신러닝 분석 프로젝트
2차. 파이썬을 활용한 머신러닝 분석 프로젝트

지금까지 배우고 경험했던 내용을 바탕으로 실제 직무에 적용해보는 시간을 가져봅니다. 기수강생분들이 가장 희망하고, 현재 데이터 분석이 활발하게 일어나고 있는 분야의 직무를 경험할 수 있으며, 실제로 해당 분야에서 데이터 분석을 하고 있는 데이터 사이언티스트가 경험을 주도합니다.

1. 퍼포먼스 마케팅 | 정희석
2. 리서치 분석 | 장남수
3. AI 분석 | 유원준

취업 시 가장 강력한 무기 ‘포트폴리오’
배웠던 내용을 그대로 적용하고
실무 적용력을 높여 완벽한 데이터 분석가로 거듭납니다.
R을 활용하여 데이터 수집부터 머신러닝 데이터 분석까지 진행하며, R Markdown을 활용해 최종 포트폴리오까지 제작합니다.
파이썬을 활용하여 데이터 수집부터 머신러닝 데이터 분석까지 진행하며, 최종 포트폴리오까지 완성합니다.
지금까지 배운 내용을 바탕으로 자신이 진출하고자 하는 분야의 현업 전문가가 되기 위해 3 Part로 나누어 직무부트캠프를 진행합니다.
수강생분들이 직접 만든 포트폴리오
직접 확인해보세요!
최상의 효율과 컨디션을 위하여
가장 효과적인 스케줄을 운영합니다.
수강과 동시에 커리어를 완성시킬 수 있도록
처음부터 끝까지 책임지겠습니다.
담당 매니저와 과정이 진행되는 중에서도 지속적으로 커리어 상담을 진행합니다.
취업준비 과정에서 채용 플랫폼 현직자의
커리어 특강을 진행합니다.
수강 전, 후에도 지속적으로 이력서 첨삭을 도와드리며, 현직 인사담당자와 함께 인성모의면접 및 기술모의면접을 진행합니다.
TO BE! DATA ANALYST.
저희는 모든 준비가 끝났습니다.
지금 바로 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 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.