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수업시작까지 D-

비전공자에게 선사하는 기적-
4주 안에
Data Scientist 되기

이론은 SKIP! 단기간에 기초실력은 UP!하고 싶은
비전공자를 위한 초고속, 초밀착 실습중심 강의

#4주완성 #핵심기초 #프로젝트

기간 & 일정

9기(Python) : 10월 24, 31, 11월 07, 14일, 목요일

* 강의시간 : 19:00 ~23:00 / 총 16시간 진행

10기(Python) : 10월 27, 03, 11월 10, 17일, 일요일

11기(R) : 11월 23, 30, 12월 07, 14일, 토요일

* 강의시간 : 14:00 ~18:00 / 총 16시간 진행

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구
미왕빌딩
개인 노트북

담당자 & 문의

조한준 매니저
02-501-9391
help-sprint@fastcampus.co.kr

데이터의 ‘데’자도 모르는 비전공자라면, 주목하세요!

아무것도 모르는 비전공자도 4주만에
데이터 사이언티스트가 되는 기적.

초고속으로 데이터사이언스 기초 실력을 키우는
초밀착 실습중심 강의, 지금 바로 경험하세요!

잠깐, 데이터사이언티스트가 정확히 뭔데요?

데이터사이언티스트

Data Scientist = 데이터 엔지니어 + 데이터 분석가

이해하기 쉽게, 데이터 분석을 요리에 비유해볼까요?

데이터를 먹기 좋은 식재료라고 가정할 때, 데이터 엔지니어는 식재료(데이터)를 준비해주는 역할을 하고
데이터 분석가는 준비된 식재료로 먹음직스러운 요리를 만드는 역할을 합니다.
그리고, 데이터 사이언티스트는 이 모든 과정을 총체적으로 아우를 수 있는 총괄셰프라고 할 수 있죠!

데이터 사이언스, 당신의 업무와는
거리가 먼 분야라구요?

그럴리가요. 이미 많은 분들이 데이터 사이언스를 업무에 접목하고 있는걸요!
어떤 분야에서도 유용하게 활용할 수 있는 데이터 사이언스, 그 실제 사례를 들어보세요.

사람1

사례1) 이미지인식

페이스북 사용자라면 업로드한 사진에서 자동으로 친구의 이름이 태그 되는 것을 한 번쯤 봤을 것입니다. 딥러닝 기술을 활용해 얼굴을 인식하고 분류하는 ‘딥 페이스’라는 알고리즘입니다. 페이스북 뿐만 아니라 광고에도 활발하게 활용되고 있습니다. 게시한 사진에서 제품을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 광고를 하고 있는 것을 일상에서 쉽게 확인할 수 있습니다.

사람2

사례2) 자율주행차 인식모델

뉴스에서도 많이 언급되었던 ‘자율주행차’는 인간의 개입없이 자동차가 서로 다른 물체(사람, 로드 사인 등)를 인식하고, 각각의 위치를 파악해 최상의 경로를 찾는 기술까지 발전했습니다.

사람3

사례3) VIP고객 분류 및 유치

연간 VIP 고객그룹에 대한 데이터 분석을 통해 가치가 높은 고객 프로파일과 유입지점들을 정의했습니다. 해당 지점은 전년대비 VIP고객을 7% 추가유치 할 수 있었습니다.
– H사 CRM 담당 C님

커리어의 가치를 높이는 데이터 사이언스
패스트캠퍼스만 믿고 따라온다면,
4주만에 될 수 있어요. 데이터 사이언티스트!

초고속 단기 과정으로 이해하는 데이터 사이언스 첫 걸음!
4주 완성이라고 쓰고, 4일의 기적이라 부른다.

비전공자에게 두 달 이상의 기초 학습이 필요하다고 생각하세요? 그렇지 않습니다.
실제 데이터 사이언티스트가 어떤 방식으로 일을 하는지 이해하는 것만으로도 내가 나아갈 방향을 잡을 수 있습니다.
초고속 단기 과정으로 데이터 사이언티스트의 첫 걸음을 내딛어 보세요!

100% 프로젝트로 진행되는 수업, 걱정되시나요?
강사님의 1:1 초밀착 지도로 이해를 할 수 밖에 없도록.

본 강의는 100% 프로젝트로 진행됩니다. 혹시 프로젝트라는 단어가 부담스러우신가요?
걱정하실 필요가 전혀 없습니다. 수업 내용을 따라가지 못하는 수강생이 단 한 명도 발생하지 않도록
강사님께서 왕초보 여러분들을 위해 1:1 학습 지도를 해드립니다.

쉬운 것도 중요하고, 실용적인 것도 중요하잖아요?
이해하기 쉽게 풀어낸 실무 예제로 업무 스킬 향상 노하우까지!

본 강의에서 다루는 모든 예제는 실제 다양한 업무에서 쓰이는 상황들을 풀어낸 예제입니다.
수업 종료 이후에도 업무에 바로 적용할 수 있도록, 상황별 예제와 코드를 쉽게 가르쳐드립니다.
대학생들에게는 나만의 포트폴리오를, 직장인에게는 업무 스킬 향상과 적용 방법을 가져갈 수 있는 절호의 기회라구요!

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지금 바로 수강신청 해야 하는 이유!
4가지 혜택을 절대 놓치지 마세요.

01

100% 이해하실 때 까지.
강의 무제한 재수강 가능

학습을 받아드리는 속도는 개인마다 다를 수 있습니다. 혹시 한 번의 강의로 만족스럽지 못하셨다면, 본 강의의 내용을 100% 이해하실 때 까지 무제한으로 재수강하실 수 있습니다.

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패캠 최초의 할인이 팡팡!
CAMP 입문/중급 과정 30% 할인

패스트캠퍼스 데이터사이언스 카테고리는 지금까지 30% 이상을 할인했던 이력이 없습니다. 오직 4주 완성 과정을 수강하신 분들에 한해 데이터사이언스 CAMP 입문/중급 과정을 30% 할인가에 드립니다!

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All in One 온라인 강의 제공

데이터 분석에서 빠질 수 없는 파이썬의 기본 문법과 수학/프로그래밍 기본기! 결제 시점부터 제공되는 온라인 강의를 통해 원하는 곳에서 원하는 만큼 수강하세요!

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궁금한건 바로 바로 해결하세요.
온라인 Q&A와 오프라인 학습 공간 운영

혼자 공부를 하다가 모르는 부분이 생기면 1:1 온라인 Q&A 채널로 해결하세요! 뿐만 아니라, 패스트캠퍼스에서 스터디룸을 따로 제공해드려 공부하는데 최적의 환경을 조성해드립니다.

아직도 이런 고민 때문에 수강을 망설이시나요?
영어를 한 달 배워도, PT를 한 달 받아도 달라지는건 없잖아요.
본 강의와의 4주는 당신의 인생이 달라지는 시간일 수도 있습니다.

문송해서 못한다는건 핑계일 뿐.
문과냐 이과냐의 문제가 아니라
관심을 갖느냐 마느냐의 문제!

시간이 없다기엔 오직 4일.
시간에 쫓기는 직장인도 부담없이
초고속으로 배울 수 있다구요!

컴맹이고 자시고 일단 시작.
아무것도 몰라도 됩니다.
일단 시작하는 것만이 당신이 할 일!

다른 교육 기관과 비교하기엔 당신의 시간이 너무 아깝습니다.

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당신이 믿고 선택할 수 있는 국내 1위 실무 교육 기관
패스트캠퍼스가 여러분의 성장을 책임집니다.

100회이상

600회 이상 진행된
데이터사이언스 교육

패스트캠퍼스는 R분석, Python 분석, 머신러닝, 딥러닝, 엔지니어링 등 데이터 사이언스 전 분야에서 600회 이상의 강의를 진행하며 데이터 사이언스 교육의 리더로 성장해 왔습니다.

실무강사진

평균 경력 8년 이상
800명 이상의 실무 강사진

연구원부터 실무자, 강사, 연사까지. 패스트캠퍼스의 까다로운 기준을 통과한 전문가들이 모여 보다 전문적인 커리큘럼, 수강생들의 성공적인 결과물을 내기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.

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12,000명의 수강생이
증명한 오프라인 강의

커리큘럼, 강사, 수강생 피드백 수용 등. 패스트캠퍼스의 장점을 이해하고 지금 이 순간에도 신청하는 수강생분들이 많습니다. 데이터사이언스 부분 기수강생 12,000명. 증명된 오프라인 강의를 꼭 들어보세요.

Life Changing Education.

당신의 인생에 터닝 포인트가 되어줄 패스트캠퍼스에서
데이터 사이언스, 4주의 기적을 경험하세요.

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데이터 사이언스, 그동안 어려워 보여서 시작도 하지 못했다면-
이렇게 쉽고 빠른 길은 어디에도 없을 거예요!

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데이터 사이언스를 한 번
배워보고 싶으신 분

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어려운 수식, 프로그래밍 스킬 없이
결과물을 만들고 싶으신 분

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내 업무에 데이터 사이언스를
접목해볼까 고민했던 분

커리큘럼.

1회차 : 머신러닝 프로세스 무작정 따라하기

강의 목표 : 머신러닝 프로세스를 이해하고, 잘 정제된 데이터에 머신러닝 프로세스 적용하기

자세히 보기

– 머신러닝 개요
– 머신러닝 과제의 분류 : 지도학습과 비지도학습
– 머신러닝 프로세스(개념과 코드 흐름)
– 과적합 이슈 : 학습 데이터와 평가 데이터를 왜 분리하는가?

Project 1.
– 주요 모델 맛보기 및 평가하기 : k 최근접 이웃, 의사결정 나무, 나이브베이즈, 신경망, 서포트 벡터 머신
– 모델 학습 및 평가 실습(예제 데이터: 고객 이탈 여부 예측)

2회차 : 현실적인 머신러닝 프로세스 경험하기

강의 목표: 정제되지 않은 데이터에 머신러닝 프로세스를 효과/효율적으로 적용하는 방법 이해하기

자세히 보기

– 현실 데이터와 책에 있는 데이터의 차이
Project 2.
– 필수 전처리를 통한 학습 데이터 만들기 : 데이터 병합, 문자 데이터 처리, 결측치 처리
– 성능 향상을 위한 데이터 탐색과 전처리 : 특징 선택과 클래스 불균형
– 모델 선택과 파라미터 설정
– 모델 저장
– 과정 리뷰

3회차 : 날씨 예측, 식습관 분석 등 실생활 예제를 통해 데이터 분석과 친해지기

2회차에서 사용한 데이터 분석 기법을 그대로 사용하지 않고, 조금 더 고도화되고 다양한 방법을 사용해서 더욱 더 정확하게 예측하는 법에 대해 실습을 진행합니다.

자세히 보기

Project 3. 고도화된 알고리즘 적용 실습

– 내일의 날씨 예측하기
– 식습관과 비만과의 관계 분석하기

4회차 : 데이터 분석의 필살기를 이용하여 예측력 높이기

드디어 데이터 분석의 끝판왕! 인공지능의 기초 개념에 대해서 학습합니다. 뉴스에서만 듣고 보던 인공지능. 도대체 어떤 원리로 작동할까요? 인간의 뇌와 신경의 원리를 어떻게 컴퓨터로 구현시켰는지 학습해보고 이를 직접 내 손으로 구현해 보는 시간입니다.

자세히 보기

Project 4. 딥러닝의 기초 개념 학습 및 실습
– 1-3회차 진행 실습 데이터를 인공지능을 이용해 더욱 정확하게 예측해보고 4일 간의 과정을 마무리

강사소개.

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Max Min 강사님(9,10기)

현) 증권사 퀀트 데이터 매니저
현) 패스트캠퍼스 강사
전) 미국계 헤지펀드 데이터 컨설턴트
전) 고려대 ,성균관대, SK 외 여러 대학,기업 출강
전) 공공 도서관 소프트웨어 및 데이터베이스 개발 및 분석
전) SW 마에스트로 최종인증 (장관상)
전) K 대학교 컴퓨터학과 학, 석사 졸업

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나성호 강사님(11기)

– 현) 한양대학교 경영학과(데이터 마이닝) 박사
– 현) 패스트캠퍼스 ‘R데이터 분석 집중완성 SCHOOL’ 강의진행
– 전, 서울대 경영학과 석사 졸업
– 전, 고려대학교 식량자원학과 학사 졸업
– 전, S화재, H캐피탈, H카드, H은행 데이터분석가 근무

R과 Python 무엇이 다른가요?

#R과 Python의 비교

R과 Python은 프로그래밍 언어로, 본인이 학습하고자 하는 분야의 최종 목적(강의 수강 계기)과 결과물을 머릿속에 그려보고(혹은 업무 적용이 가능한가를 가늠해보고), 그것들이 R로 작성되었을 때와 Python으로 작성되었을 때 확장성과 활용성 측면에서 어느 언어와 툴이 더 유리한지를 판단하는 것이 중요합니다.

또한, 프로그래밍 언어가 다르다고 해서 데이터 사이언스 자체의 이론이나 Theory가 변하는 것은 아니니 한 가지를 중점적으로 학습해 놓으면 다른 프로그래밍 언어를 학습하시기에 매우 수월합니다.

#R

  • R은 연구 목적의 업무에 최적화되어있지만 웬만한 종류의 데이터 분석에도 매우 용이합니다. 왜냐하면 R은 방대한 양의 패키지와 즉시 사용 가능한 테스트 SET을 제공하기 때문이죠. 이는 R의 최대 강점이기도 합니다.
  • R을 처음 만든 목적 자체가 ‘데이터 분석, 통계학 그리고 시각화를 하기 위해 더 좋고 친근한 방법을 만들어 보자!’입니다. 그만큼 R은 강력한 데이터 시각화 기능을 자랑하죠. 의미 전달이나 보고가 목적이라면 R을 활용하세요.
  • R의 또 다른 강점은 그래픽 기능으로 수학 기호를 포함할 수 있는 출판물 수준의 그래프를 제공하는 것이다. (Wikipedia).
  • RStudio는 R의 가장 큰 단점인 손이 가지 않는 고전적인 디자인인데요, 이 단점을 커버하고 RStudio는 R을 조금 더 편하게 사용할 수 있도록 예쁜 디자인과 섬세한 기능들을 제공합니다.
    – ‘이토록 쉬운 통계 & R’, 임경덕 저

#Python

  • Python은 초보자부터 전문가까지 사용자층을 보유하고 있습니다. 다양한 플랫폼에서 쓸 수 있고, 라이브러리(모듈)가 풍부하여 대학을 비롯한 여러 교육기관, 연구기관 및 산업계에서 이용이 증가하고 있습니다. 또, Python은 순수한 프로그램 언어로써의 기능 외에도 다른 언어로 쓰인 모듈들을 연결하는 풀언어(glue language)로써 자주 이용됩니다. 실제 Python은 많은 상용 응용 프로그램에서 스크립트 언어로 채용되고 있다. 도움말 문서도 정리가 잘 되어 있으며, 유니코드 문자열을 지원해서 다양한 언어의 문자 처리에도 능합니다. (Wikipedia)
  • 필요한 패키지나 라이브러리를 불러오고 조합하여 분석 목적에 맞는 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 직관적인 프로그래밍 언어로 초보자도 쉽게 배울 수 있다는 강점이 있습니다. 2018년 기준으로 파이썬은 머신러닝에 가장 많이 사용되고 있는 프로그래밍 언어로 자리잡았다. 최신 머신러닝 오픈소스는 대부분 파이썬 인터페이스를 지원하고, 전 세계에서 가장 규모가 큰 머신러닝 경진대회인 캐글에서도 가장 인기가 많은 언어는 단연 파이썬으로 꼽을 수 있다. 2015년부터 급격히 증가하는 머신러닝 관련 채용 포스팅에서는 항상 파이썬이 1등으로 나타나고 있다. – ‘머신러닝 탐구생활’, 정권우 저

수강 안내.

4주안에 Data Scientist 되기 개강일정

기수 개강일 강의시간 수강료
9기(Python) 19. 10. 24(목) 19:00 ~ 23:00 480,000원
10기(Python) 19. 10. 27(일) 14:00 ~ 18:00 480,000원
11기(R) 19. 11. 23(토) 14:00 ~ 18:00 480,000원

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