학습목표를 끝까지 달성하고
결제액의 최대 20% 학습지원금을 받아가세요!

데이터 분석을 위한 파이썬을 문법부터 차근차근 배우고 싶다면!

파이썬 코딩으로 시작하는
데이터 분석 CAMP.

  • 데이터 사이언스 SCHOOL
    강사님의 노련한 강의

  • 데이터 분석을 위한
    파이썬 라이브러리 학습

  • 퀴즈 & 질의 응답으로
    꼼꼼히 익히는 파이썬 기본기

  • 기간

    2019년 5월 13일
    ~ 5월 28일
    (주 2회, 총 6회)

  • 일정

    매주 월/화요일
    저녁 7:30 - 10:30
    회당 3시간,총 18시간

  • 장소

    강남 패스트캠퍼스 강의장

  • 문의

    윤형진 매니저
    02-517-0641
    help-ds
    @fastcampus.co.kr

코스 목표 .

파이썬 기초를 탄탄하게! 데이터 분석을 당당하게!

파이썬의 구조와 문법을 체계적으로 익히고,
데이터 분석을 위한 기초 체력을 기르는 것

데이터 분석을 시작하시는 분들의
큰 고민 중 하나, 파이썬.

개발자가 아니라서, 코딩 경험이 없어서
‘파이썬’을 시작하기 두려우셨나요?

파이썬 초심자,
그 마음 아니까

강력한 데이터 분석 툴인 파이썬, 누구나 쉽게 시작하실 수 있도록 기초 개념, 파이썬 문법을 처음부터 차근차근 가르쳐 드립니다.

자신있게 데이터 분석에
첫 걸음 내딛으시도록

데이터 분석에 꼭 필요한 파이썬 문법을 집중적으로 가르쳐 드립니다. 파이썬으로 데이터 분석 실습까지 직접 해볼 수 있으니까, 데이터 분석 적용도 문제없죠. 파이썬 코딩으로 자신있게 데이터 분석을 시작하세요!

강의 특징 . 

1

패스트캠퍼스가
인정한 개발자
출신 강사님.

초심자일수록 강사님의 강의력이 중요합니다. 비전공자도 데이터 분석가로 커리어 전환하도록 교육하는 [데이터 사이언스 SCHOOL+]에서 파이썬 강의를 진행하시는 박두진 강사님의 체계적이고, 노련한 강의로 파이썬을 시작하세요.

2

데이터 분석을 위한
파이썬 기초부터
라이브러리 적용까지
단 3주만에.

파이썬을 처음 시작하시는 분들을 위해 파이썬을 구조와 기초 문법 그리고 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리까지 하나 하나 소개해 드립니다. 주 2회, 3주, 총 6회 수업으로 데이터 분석을 위한 파이썬의 기초체력을 확실하게 다질 수 있습니다.

3

오프라인 강의만의
혜자스러운 서비스.

파이썬 문법 온라인 강의는 많지만, 학습 상황을 체크하고 챙겨주는 점이 오프라인 강의의 매력이죠. 퀴즈로 빠르게 복습하고, 강사님과의 활발한 질의 응답으로 구글링보다 더 빠르고 정확하게 원하는 학습 정보를 얻어가세요.

공부도 하고!
학습지원금도 받고!

결제액의 10%를 학습지원금으로 드립니다.

패스트캠퍼스의 수강의지를 강화하기 위한 지원금 제도를 운영합니다. 패캠이 제안하는 학습 목표를 달성하고 커리어 이상의 성취감을 얻어가길 바랍니다.

*학습지원금은 제세공과금(22%)을 제하고 드립니다.

과제

100% 제출

추천 대상 .

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데이터 분석을 시작하기 위한
파이썬 기초 문법을
빠르게 익히고 싶은 분.

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파이썬 구조와 문법을 체계적으로
익혀서 데이터 분석을 위한
기초 체력을 탄탄히 다지고 싶은 분.

본 코스는 수강생 선수지식을 조금도 필요로 하지 않습니다.
여러분은 짧은 기간 동안 많은 범위의 내용을 다루기 위해 학습에 필요한 ‘열의’만을 챙겨오세요!

이제, 파이썬 기초를 탄탄히 다지고 데이터 분석의 자신감을 가질 수 있습니다.

커리큘럼 .

데이터 분석의 자신감을 심어 줄
‘파이썬 코딩 기본기 탄탄’ 3주 커리큘럼

PART 1. PYTHON과의 첫 만남
1회차 Python 시작하기 (1)
- 프로그래밍의 기초 개념 맛보기: 컴퓨터 구조, 운영체제, 프로그램의 동작 원리
- Python 및 Jupyter Notebook 설치하고 환경 설정하기
- 문서화를 위한 Markdown 문법 이해하기
- Jupyter Notebook의 사용법 익히기
- Python 기본 문법 겪어보기
- 변수 선언, 함수, 조건문, 반복문

[실습] 로또 번호 자동 출력하기
2회차 Python 시작하기 (2)
- Python의 클래스 구조 이해하기
- Python의 모듈과 패키지 이해하고 사용하기
- Python에서의 에러 처리 방법
- 복잡한 문자열을 처리할 수있는 정규표현식
Part 2. Python으로 하는 데이터 분석
3회차 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 라이브러리, Numpy
- 단순 연산을 빠르게 처리하는 Numpy
- Numpy와 일반 Python 코드와의 실행 속도 비교
- Numpy를 이용하여 기술 통계량 계산하기

[실습] 프리미어리그에서 승점을 많이 올리기 위해서는
득점을 많이 하는 것이 좋을까? 실점을 적게 하는 것이 좋을까?
4회차 행과 열의 형태로 데이터를 구조화하는 라이브러리, Pandas
- 손쉽게 데이터를 정리할 수 있는 Pandas

[실습] 타이타닉 데이터 분석: 타이타닉 승객 정보에서
좌석 등급/ 성별/ 연령대에 따른 생존률 확인하기
[실습] 경마 데이터 분석: 경마 결과를 통해 가장 성적이 좋은 말 확인하기
5회차 데이터 분석 시각화를 위한 라이브러리
- 다양한 그래프를 쉽게 그릴 수 있는 Matplotlib
- 분석 결과를 한 눈에 표현할 수 있는 Seaborn
- 지도 위에 분석 결과를 표시하는 Leaflet

[실습] 음식점 팁 데이터를 활용하여
언제 어떤 테이블에 서빙해야 효율적인지 알아보기
[실습] 교통단속 CCTV 위치 지도 상에 표시하기
6회차 웹 상에 있는 데이터를 수집하는 Crawling
- 다양한 웹사이트 크롤링을 위해 웹 구조 이해하기
  : 웹 서비스의 이해, html, css selector
- requests와 selenium을 이용한 데이터 크롤링 및 브라우저 자동화
- API를 이용한 데이터 크롤링

[실습] 부동산 물건 데이터 크롤링
[실습] 자동으로 날씨 정보 제공 서비스에 로그인하여 데이터 크롤링
[실습] TED 영상 제목 및 링크 데이터 크롤링
[실습] 오픈 마켓 상품 데이터 크롤링
[실습] Youtube 영상 이미지/ 파일 크롤링

실습 예시

[파이썬 코딩으로 시작하는 데이터 분석 CAMP]는
파이썬을 처음 시작
하시는 분들을 위한 코스입니다.

파이썬 학습 경험이 있거나, 파이썬으로 구현할 수 있는 다양한 데이터 분석 사례를 익히고자 하는 분들은
[파이썬을 활용한 데이터 분석 입문 CAMP]를 수강하시는 것을 추천드립니다.

강사 소개 .

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박두진 강사님

박두진 강사님은 학사와 석사 과정에서 어셈블러를 이용한 자동제어, 임베디드 센서네트워크, MAC 프로토콜 설계 등 다양한 공부를 진행했습니다. 이후 ‘라이브리’라는 소셜댓글서비스를 개발하는 시지온에서 5년동안 풀스택 웹개발자로 근무했고, 데이터 분석에 대한 학습을 더해 MRI 3D 분류모델을 이용한 웹서비스, 기사 추천 시스템, 데이터 시각화 웹서비스, 오픈마켓 개인 사업자를 위한 데이터 입력 자동화 시스템 개발 등의 프로젝트를 진행했습니다. 현재는 강의와 함께 데이터 분석 관련 웹서비스를 개발하고 있습니다.

수강 후기 .

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 수강생 김경환님

저는 데이터 분석 분야에 있어서 완전히 초보자였기 때문에, 깊이 있는 학습보다는 이 분야가 전반적으로 어떤 분야인지를 파악할 수 있는 강의가 필요했습니다. 앞서 언급한 것처럼, 앞으로 관련 분야로 나아가기 위해서 어떻게 학습을 해야 하는지 방향을 잡고 싶었기 때문입니다. 이런 점들을 미루어 보았을 때, [파이썬 코딩으로 시작하는 데이터 분석 CAMP]는 강의에 대한 제 기대를 완벽하게 충족시켜 준 강의입니다.

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오직 멤버들만을 위한 비공개 스터디클럽, 네트워킹행사, 세미나 등 비정기적 행사에 모실 예정입니다.

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정가: 80만 원

# 할인가는 매주 목요일 자정에 변경됩니다.
# 할인가 적용 및 수강 확정은 결제일을 기준으로 합니다.

강의장 안내

학습 지원 프로젝트
공부도 하고! 학습지원금도 받고!
*학습지원금(제세공과금 22% 차감 후 지급)은 강의마다 개인마다 상이할 수 있습니다.

학습 목표 1. 과제 제출

-과제 형태: 과제 제출
-과제 제출 일정: 코스 진행 3일 후(금요일), 24:00까지 폼스택으로 과제 제출. (과제 접수 여부는 폼스택 접수시간으로 판단됩니다)
-수강중 학습 콘텐츠 일정 (과제 제출 3회)
2회차: 5월 17일(금)까지 과제 제출
4회차: 5월 24일(금)까지 과제 제출
6회차: 5월 31일(금)까지 과제 제출

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다만, 강의 종료 후 30일 이내에 신청페이지를 통해서 신청해주셔야 합니다.
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