D-
,
(일) 밤 12시에 가격이 인상됩니다. 지금 신청 GO!

최저 가격 마감까지 남은시간

이 가격은 다시 돌아오지 않습니다.
최저가를 놓치지 마세요!
일요일 자정 가격이 인상됩니다.

정가 :
할인 판매가 :

/ 무이자 12개월 할부 시

회사는 학교가 아니니까! 미리미리 실무스킬을 익히세요!

엑셀, 피피티부터 기초적인 재무/회계 그리고 조직생활, 커뮤니케이션 스킬까지
신입사원에게 필요한 내용은 모두 모았습니다.

학습하실 커리큘럼을 확인해보세요.

Python으로 배우는 머신러닝과 데이터 분석 A-Z ONLINE 수업은 이렇게 진행됩니다.

Chapter 1.

Python Programming 기초

통계/데이터 분석을 위해 만들어진 R과는 달리 Python은 프로그래밍의 전반에 쓰이는 언어로 웹과 연계하여 새로운 데이터 분석방식을 창출할 수 있습니다. 따라하기 쉬운 Python과 함께 데이터 사이언스 세계에 발을 들여보세요.

    • 환경설정
    • 데이터 타입과 컬렉션
    • 조건문과 반복문
    • 함수 이해 및 활용
    • 파이썬 모듈
    • 클래스와 인스턴스
    • 정규표현식

자세한 커리큘럼 사항은 하단의 상세 커리큘럼 보러가기 버튼을 통해서 확인해주세요.

Chapter 2.

데이터 분석을 위한 Python

데이터 분석부터 수집까지. 데이터 분석을 하기 위한 코딩은 전문적인 개발자의 코딩수준까지는 필요로 하지 않습니다. 필요한 기술을 습득하여 Python을 활용한 데이터 전문가가 되어보세요.

  • 데이터 수집을 위한 Crawling
    • 웹 기본 지식 이해하기
    • Requests 모듈
    • Beautifulsoup 모듈
    • 웹사이트 로그인
    • Selenium 모듈
  • 데이터 처리를 위한 Numpy
    • Numpy 모듈 이해
    • ndarray 타입 이해
    • Numpy 모듈 내장함수 활용하기
    • linalg 서브모듈 이해
    • 데이터 시각화하기
  • 데이터 분석을 위한 Pandas
    • Pandas 모듈이해
    • Series 타입 이해
    • DataFrame 타입 이해
    • DataFrame groupby (데이터 그룹핑)
    • DataFrame 병합, 조인 이해
    • 고객주문 데이터를 활용한 간단 데이터 분석

자세한 커리큘럼 사항은 하단의 상세 커리큘럼 보러가기 버튼을 통해서 확인해주세요.

Chapter 3.

수학과 연계된 Machine Learning

데이터 분석에 필요한 수학과 통계적 베이스를 학습함합니다. 또한 머신러닝에 수학적 지식을 적용시켜 머신러닝 모델의 이해도를 높이는 커리큘럼을 구성하였습니다. 데이터 사이언스 분야에 활용되는 ‘꼭 필요한 수학적 지식’만을 학습하여 학습자에게는 데이터 분석의 근간이되는 머신러닝의 뼈대를 제대로 이해할 수 있게 선택과 집중을 할 수 있습니다.

    • Machine Learning의 개념과 종류
    • 수학에 기반한 회귀분석
    • 수학에 기반한 Machine Learning
    • 앙상블 기법의 종류와 원리
    • 클러스터링
    • 불균형 데이터의 처리

자세한 커리큘럼 사항은 하단의 상세 커리큘럼 보러가기 버튼을 통해서 확인해주세요.

Chapter 4.

확실하게 알아보는 Deep Learning

데이터 분석이 트렌드로 자리 잡고 데이터 분석 기법중에 하나인 딥러닝이 급부상하면서 머신러닝의 근간은 배제된 채 딥러닝만 학습하는 분들이 많아졌습니다. 하지만 딥러닝은 머신러닝(기계학습)모델 중의 하나임에도 불구하고 많은 분들이 딥러닝과 머신러닝이 다른 분야로 생각하시는 분들이 많습니다. 이는 머신러닝에 대한 기본개념을 학습한 이 후 이를 토대로 딥러닝을 학습해야하는 것을 의미하기도 합니다.

머신러닝을 수학과 함께 학습한 후에 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN에서 최신의 딥러닝 기법까지 알아보는 커리큘럼으로 트렌드에 최적화된 기술을 학습할 수 있습니다.

    • 딥러닝의 소개와 개념
    • 신경망 알고리즘과 뉴럴 네트워크 기초 – Neural Network Basics
    • 최적화 알고리즘 이론 – Optimization Algorithm
    • 역전파 알고리즘 – Back Propagation
    • 뉴럴 네트워크 학습 – Training Neural Network
    • 뉴럴 네트워크 일반화 이론 – Generalization
    • Convolutional Neural Network – CNN
    • Recurrent Neural Network – RNN
    • 다양한 뉴럴 네트워크 – Modern Neural Networks

자세한 커리큘럼 사항은 하단의 상세 커리큘럼 보러가기 버튼을 통해서 확인해주세요.

Chapter 5.

현업에서 활용되는 실전 데이터 분석

본 커리큘럼에서는 다양한 산업군에서 활용되는 데이터 분석을 경험할 수 있도록 구성하였습니다. 데이터 분석을 학습하는 분들에게 실전 데이터 분석 프로젝트를 경험함으로써 학습한 내용을 바로 적용시킬 수 있으며 이를 토대로 자기가 구현하고 싶은 데이터 분석 프로젝트를 진행하여 자신만의 포트폴리오를 만들어갈 수 있습니다.

    • 빅콘테스트 수상 프로젝트 Case Study
      • 야구경기 예측
      • 대출연체자 예측
      • 게임 이탈자 예측
    • Python을 활용한 실전 데이터 분석 Project
      • 마케팅 분야 – 광고 데이터를 활용한 데이터 분석 
      • 커머스 분야 – 쇼핑몰 주문 데이터를 활용한 데이터 분석
    • Machine learning 을 활용한 실전 데이터 분석 Project
      • 모빌리티 분야 – 뉴욕 택시 데이터 수요 예측 
      • 추후 업데이트
    • Deep learning 을 활용한 실전 데이터 분석 Project
      • 제조공정 분야 – 의류 직물 불량 검출을 위한 이미지 분석 
      • 추후 업데이트

자세한 커리큘럼 사항은 하단의 상세 커리큘럼 보러가기 버튼을 통해서 확인해주세요.

최저 가격 마감까지 남은시간

정가
지금 구매시
/ 무이자 12개월 할부 시

올인원 패키지만의 특징

패스트캠퍼스 온라인은 이렇게 다릅니다

강사진 소개

체계적인 파이썬, 수학 및 통계, 머신러닝 및 딥러닝 학습을 도와줄 강사님들을 소개합니다.

PART 1 & 2
Python Programming

변영효 강사님

現 Amazon 배송최적화 팀


 

[주요 경력 사항]

  • – 홈마스터 공동창업 및 개발 총괄
  • – 삼성전자 Data Intelligence Lab
  • – Mbridge 윈도우즈 모바일 어플리케이션 개발

PART 3
수학과 연계된 Machine Learning

김강진 강사님

現 서울대학교 보건대확원 보건 통계학 석사


 

[주요 경력 사항]

  • – Datamarket.kr 공동 창업자
  • – 빅콘테스트 2015년 미래창조과학부 장관상
  • – 연세대학교 주관 Bigdata x Yonsei 강의 강사

PART 3
수학과 연계된 Machine Learning

이경택 강사님

現 연세대학교 정보산업공학과 석박통합과정(2016~)


 

[주요 경력 사항]

  • – 성균관대 통계학과 졸업
  • – 빅콘테스트 2018년 엔씨소프트상
  • – SK하이닉스 사외강사(2018/2019)

PART 4
확실하게 알아보는 Deep Learning

신제용 강사님

現 L기업 CTO 딥러닝 자문


 

[주요 경력 사항]

  • – 서강대학교 전자공학과 석사 최우수 졸업
  • – 딥러닝 공정 이미지 분석, 스마트팜, 차량 카메라 프로젝트 진행
  • – L기업 딥러닝 기초/심화/최신기술 강사

더 많은 강사분들의 프로필이 곧 업데이트 됩니다.

바쁜 당신을 위해 하루 10분, 언제나

온라인 학습의 장점을 살려 이렇게 공부해보세요!

미리 신입생활을 경험하고 싶은
설렘가득 취준생

매일매일이 실수의 연속인것 같은
갓 입사한 신입

쉿! 신입사원 지난지 한참인데,
부족함을 느끼고 있는
대리/과장/차장/부장님들

최저 가격 마감까지 남은시간

정가
지금 구매시
/ 무이자 12개월 할부 시

Part 3 샘플강의_회사라는 새로운 조직생활에 빨리/잘 적응하기
Part 2 샘플강의_능력자 선배들의 업무비법 엿보기
Part 1 샘플강의_경영전략이론
Part 1 샘플강의_재무회계

이 과정에 참여해주신 전문가 분들 & 강사님들
.

엑셀의 기초

지민규 대표

–現 The Vault : 한국지사 대표
–前 Seedchange : 시니어 투자 애널리스트
–前 Cicso System : 전략 컨설턴트

통계 및 데이터

김지훈 강사

– 패스트캠퍼스 데이터 사이언스 & 파이낸스 팀장
– 패스트캠퍼스 디지털 마케팅 스쿨 5~7기 스프레드시트 관련 강의 진행

PPT와 비즈니스 문서

김용성 강사

-前 파워피티, 연구원
-프레젠테이션 전문기업 출신

재무회계

구성섭 회계사

-삼성전자 등 대기업 사내 회계교육 진행
-現 회계 컨설팅 프리랜서
-前 삼일회계법인, 회계사

경영전략이론

김충현, CFA

-現 국내 대형증권사 헬스케어섹터 애널리스트
-머니투데이 베스트리포트 4회 선정
-前 현대캐피탈 해외사업실 해외진출전략수립

조직생활

여현준 강사

– 現 박스마스터, CKO
– 前 엔헤브론 대표
– 저서, <일잘 팀장은 경영부터 배운다>

시간관리

이찬영 강사님

-한국기록경영기록연구소 대표
-EVERNOTE 국제공인컨설턴트(ECC)
-GLOBESMART 컨설턴트(GSC)

직장인 글쓰기

김주리 강사님

-생각표현연구소 소장
-()서울시의회 스피치라이터 (연설비서관)
-()현대HCN 방송기자

재무설계

이권복 강사

– 부동산 분야 파워블로거
– 브런치 위클리 매거진, 작가
– 네이버 재테크 카페, 운영자

능력자 선배의 업무 비법 엿보기

박경수 컨설턴트

– 한국인사이트연구소 실장
– (前)KT 그룹 인하우스 컨설턴트
– (前)오픈타이드코리아 컨설턴트

회사라는 조직에 빨리 적응하기 (핸드드로잉 작가)

김동호 웹툰 및 일러스트레이션 작가님

– 2019~2018 Toomics ‘파티션’ 웹툰 연재
– 2016 서울시 재생 사업 프로젝트 광고 드로잉 쇼 촬영
– 2018 청강문화산업대학 인체해부학드로잉 하계워크샵

회사라는 조직에 빨리 적응하기 (스크립트 작가)

June Lee 강사님

– (주) 대우 무역부문 근무
– 아디다스 코리아 테크니컬 관리총괄
– 명품 의류및 화장품 외국계 브랜드 매니저(신입직원 교육업무 등)

biz_1
biz_2
최저 가격 마감까지 남은시간

정가
지금 구매시
/ 무이자 12개월 할부 시

[ 주의사항 및 환불규정 ]
* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
* 수강 신청 및 결제 완료를 하신 분들께는 결제 후 24시간 이내(주말 영업 없음) 수강 권한을 부여해드립니다. 이용방법 또한 결제 후 기재하신 이메일 주소로 결제 후 24시간 이내에 일괄 안내됩니다. 연락처와 이메일을 정확하게 기입 부탁드립니다.

– 총 학습기간
정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 1개월(30일), 무료수강기간은 31일차 이후로 무제한이며, 수강기간과 무료수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 43시간 분량으로, 일 2시간 내외의 학습 시간을 통해 정상수강기간(=유료수강기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일 : 수강 시작일은 패스트캠퍼스가 수강안내를 한 날짜부터 기간이 산정됩니다. 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
* 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.
- 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인이벤트 적용 불가 합니다.
- 콘텐츠는 향후 당사의 일정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다.

– 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 수강시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 이상, 5강 이상 수강 시 수강기간인 1개월 (30일) 대비 잔여일에 대해 학원법 환불규정에 따라 환불 가능합니다.
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 7일 초과, 10일 이하 경과 시, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 11일 초과, 15일 이하 경과 시, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 15일 초과 시, 환불금액 없음

 

패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내

아이디 공유란? 1개의 아이디로 여러명이 공유하여 수강하는 형태를 말합니다.

패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 아이디 공유를 금지하고 있습니다. 동시접속에 대한 기록이 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 동시 접속 기록이 10회 이상 확인되는 경우 사전 안내없이 아이디가 차단될 수 있습니다.