일정

20.01.06 ~ 20.05.07

장소

러닝스푼즈 본관 3층

금액

상담 후 안내

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20.01.06 ~ 20.05.07

장소

러닝스푼즈 본관 3층

금액

상담 후 안내

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

나만의 스킬을 갖추고, 졸업을 한다면
누구보다 앞서가는 커리어의 시작을 하실 수 있습니다.

데이터 분석가가 되기 위해선
많은 방법이 존재하지만,
실무와 밀접한 프로젝트 중심의
커리큘럼과 인증과정
으로 구성된
러닝스푼즈 나노 디그리 과정이
최고의 선택
입니다.
나만의 스킬을 갖추고, 졸업을 한다면
누구보다 앞서가는
커리어의 시작을 하실 수 있습니다.

디그리_상세페이지_자버_콜라보
디그리_상세페이지_자버_콜라보_모바일

한국 데이터 분석가
신입 초봉 평균 3,500만원
 

* 출처
– 왓잡 ‘올해 직장인 평균연봉은 얼마나 될까요?’
– CIO ‘역할, 책임, 연봉, 자격증으로 알아보는 데이터 애널리스트’

 · 미국 데이터사이언티스트
평균연봉 7,541만원
 · 한국 데이터 분석가
평균연봉 3,500만원
 · 한국 대졸평균연봉
평균연봉 3,334만원

데이터 분석가
데이터 직무별 인력부족률 1등


* 출처 : 통계청 ‘전 산업 내 데이터직무별 인력 부족률(2018)’

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데이터 분석가

데이터 분석가
최고 유망직업 TOP10 중 직업만족도 1위


* 출처 : 미주중앙일보 ”데이터 분석가’ 3년 연속 최고 직업…IT·헬스케어 분야 구인 많아’

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4.2/5

데이터 분석가 직업만족도

디그리_상세페이지_커리큘럼
디그리_상세페이지_도메인지식
디그리_상세페이지_포트폴리오
디그리_상세페이지_취업준비
디그리_상세페이지_부동산데이터분석가_1
디그리_상세페이지_금융데이터분석가
디그리_상세페이지_비즈니스_수정
디그리_상세페이지_물음표
디그리_상세페이지_통계지식
디그리_상세페이지_도구장착
디그리_상세페이지_도메인지식강화


데이터 분석 프로세스로
만들어진 체계적인 커리큘럼

실제 데이터 분석가가 현업에서 시행하는 데이터 분석 프로세스 순서대로 커리큘럼을 구성하였습니다. 하나씩 단계를 밟아가며 데이터 분석가가 가져야 할 지식은 물론, 사고방식까지 확립할 수 있도록 구성하였습니다.


지긋지긋한 타이타닉
데이터는 그만!

어디서나 찾을 수 있는 데이터로 실습진행 및 포트폴리오를 만드는 것은 시간낭비일 뿐입니다. 정제되지 않은 데이터는 물론, 상권데이터, 의료데이터, 외식데이터 등 흥미롭고 다양한 데이터로 모든 강의의 실습과 포트폴리오를 제작합니다.


현업전문가로
구성된 강사진

‘데이터 분석’을 제대로 배우려면 ‘현업 전문가’에게 배우는 것이 가장 빠르고 정확합니다. 터무니없이 광범위한 내용을 배우지 않습니다. 현업에서 가장 많이 쓰이고 활용하는 것들만 쏙쏙 뽑아 배우는 것은 물론, 전문가가 아니면 알 수 없는 노하우까지 모두 배워가세요!

디그리_상세페이지_관리_밀착관리
디그리_상세페이지_관리_스터디룸
디그리_상세페이지_관리_Q&A
디그리_상세페이지_관리_자격증
디그리_상세페이지_관리_슬랙
디그리_상세페이지_관리_깃허브

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 기초 사용법 익히기
2회차. R을 활용한 자료관리법 익히기
3회차. R을 활용한 자료요약법 익히기
4회차. ggplot2 패키지를 이용한 시각화 알아보기
5회차. 확률과 확률변수 알아보기
6회차. 추정 알아보기
7회차. 가설검정 알아보기
8회차. 상관분석과 회귀분석. 그리고 머신러닝과의 연계
9회차. R Markdown을 활용한 문서 만들기

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
9회차. 데이터 분석가에게 SQL이란?

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 외식 데이터를 바탕으로 현업에서 가장 많이 쓰이고 꼭 필요한 머신러닝 기법만 뽑아 학습하며, 가설설정 및 검증을 위한 토론을 반복하여 완성된 데이터 분석가로 나아갑니다.

1회차. 주성분 분석 및 선형대수학 알아보기
2회차. KNN, K-최근접 이웃분류 알아보기
3회차. 나이브베이즈 분류모델 알아보기
4회차. 의사결정나무와 규칙기반의 분류 알아보기
5회차. 회귀모형 알아보기
6회차. 서포트 벡터 머신 알아보기
7회차. 추천 시스템 알고리즘 알아보기
8회차. 앙상블 기법 알아보기

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.

이윤환 강사님

현) 컬쳐랩(Culture Lab) 대표

홍형경 강사님

현) DB/Cloud팀 SQL 전문가

오늘코드 강사님

현) 기업 데이터 사이언티스트

이재화 강사님

현) 외식기업 데이터 사이언티스트

안정국 강사님

현) 데이터 분석 컨설턴트

모바일 서비스 업계

부동산 강사

임진환 강사님

현) 배달의 민족 전략기획

패션업계

비즈니스강사

James 강사님

현) 대기업 G사 데이터 분석가

금융업계

데이터 분석

손성민 강사님

현) 핀테크 데이터 분석가

유통업계

파이낸스 강사

이건승 강사님

현) SK스토아 데이터 분석가

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온·오프라인 피드백 가능

궁금한 점은 즉시 물어볼 수 있도록!시간적 제한 없이 온·오프라인으로 피드백을 받을 수 있어 용이합니다.


학습 태도 관리

팀원들과 담당 매니저가 매 순간 곁에서 함께하며 자신의 학습 태도를 관리할 수 있도록 지원합니다.


포트폴리오 제작 가능

현업 전문가의 손길이 들어간 높은 퀄리티의 포트폴리오를 완벽하게 만들어낼 수 있습니다.


취업 지원 완성

준비 기간동안 항상 이력서 및 자기소개서를 첨삭받을 수 있으며, 모의면접도 경험할 수 있습니다.

FAQ.

​​​

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

​​​

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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본 과정은 공식적인 포트폴리오 제작 이외에 또 다른 SPEC이 될 수 있는 3월 시험 예정의 ADsP 자격증과 SQLD 자격증 취득을 지원합니다.
지원내용은 아래와 같습니다.
 
1) 모의고사(TEST) 진행 : 정식과정에 방해가 되지 않는 수준에서 매 주 목요일 TEST를 진행합니다.
2) 자격증 교재 지급 : 총 10만원 상당의 자격증 교재를 무료로 지급합니다.
3) 자격증 비 지급 : 총 10만원 상당의 자격증 신청 비용을 지원합니다.

​​​

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.

​​​

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.