파이썬을 활용한

데이터 분석 입문
CAMP

파이썬을 활용하여 다양한 데이터 분석 사례를
다루고,실무에서 발생하는 문제 상황에 대한
해결 역량을 길러가세요!

#다양한분석사례#문제상황해결
#실습중심

기간 & 일정

2019.06.15 – 08.03
매주 토요일 14:00 – 18:00
주 1회, 총 32시간

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구, 미왕빌딩
개인 노트북

담당자 & 문의

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

강의 목표.

#마케터 #기획자 #개발자 #연구자
모두 모이세요! 우리의 목표는 하나!

파이썬을 활용하여 다양한 데이터 분석
사례를 파악
하고, 실무에서 발생하는
문제 상황 해결 역량을 강화하는 것.

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파이썬을 학습해 본 경험이 있으시다구요?
혹시 이론을 공부하다가 갈피도 못잡고
지쳐서 학습을 포기하셨던건 아닌가요?

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지겹기만한 파이썬 이론 학습은 멈추세요!
실무에서는 원하는 데이터를 정리하고,
이를 시각화시킬 수 있는 실습 경험이 필요하니까요.

파이썬으로 실무에서 자주 사용되고 있는
데이터 분석 사례를 다뤄보고,

당신의 업무/연구 SKILL을 빠르게
UP시킬 수 있는 본 강의에 주목하세요!

웹 상에서 볼 수 있는
‘서울시 구 별 주유소 가격 비교’와
같은 정보를 한 눈에 볼 수 있는
그래프로 정리하기까지!

강의 특징.

#다양한분석사례 #문제상황해결 #실습중심

#Step by Step
데이터 분석의 전과정

[데이터 분석 사례 설명 – 필요한 개념 및 파이썬 문법 이해 – 파이썬 실습 – 결과물 도출 및 질의 응답]의 과정을 통해, 데이터 분석을 위한 파이썬 활용법을 체계적으로 익히실 수 있습니다. 머신러닝과 딥러닝을 쉽고 간단한 주제로 접근하여, 향후 추가적인 학습 가이드까지 제공해드립니다.

#다양한 사례 분석
실무 문제 상황 대비

본 강의에서는 한 번의 강의 시간에 하나 이상의 데이터 분석 사례를 실습합니다. 본 강의를 통해 스스로 분석 방법을 체화하고, 원하는 결과물이 도출되는 쾌감을 매 시간 느끼실 수 있습니다. 실무에서 자주 활용되는 사례를 다루기 때문에, 문제 상황에 대한 해결 역량까지 키워가실 수 있습니다.

#수강생 만족도 최상
전문가의 1:1 피드백

본 강의를 수강했던 많은 수강생분들이 입을 모아 전해주신 본 강의의 장점! 친절하고 경험 많은 강사님과 실습조교님께서 무엇이든 설명해드립니다. 이해가 안가는 부분은 몇 번이고 질문하여, 완전히 여러분의 것으로 만드실 수 있습니다. 전문가의 1:1 밀착 지도로 혼자는 어려웠던 문제들을 모두 해결해가세요!

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.

학습노트

100% 제출

수강생들이 입을 모아 본 강의를 극찬한 이유가 궁금하다면?
익명으로 진행된 수강생들의 솔직한 강의 평가 결과를 확인해보세요!

익명 수강생
★★★★★

제가 생각해도 뜬금 없는 질문에 항상 친절하게 답변해주시고, 짜증나는 에러도 늘 재밌게 고쳐주셔서 감사합니다.

익명 수강생
★★★★★

파이썬을 처음 사용해보는거라 굉장히 걱정이 많았는데, 괜한 걱정을 했던 것 같네요. 초보자인 저도 쉽게 따라갈 수 있었습니다.

익명 수강생
★★★★★

강사님, 조교님 모두 매우 친절하셔서 질문을 하는데 전혀 어려움이나 부담감이 없었습니다.

익명 수강생
★★★★★

지난 달에 다른 곳에서 같은 과정을 들었는데, 그 과정과는 너무나 비교될 정도로 좋았습니다!

익명 수강생
★★★★★

강사님도 설명을 잘해주셨고, 조교님께서 실습시에 생기는 문제들을 즉각적으로 해결해주셔서 정말 큰 도움이 되었어요!

익명 수강생
★★★★☆

전체적으로 커리큘럼이 잘 짜여있고, 실무에 활용할 수 있는 내용이 많은 것 같습니다. 퀄리티 높은 강의자료를 준비해 주신 강사님께 감사드립니다.

익명 수강생
★★★★★

강사님께서 수업을 진행하는 것에만 의의를 두지 않고, 본인의 지식을 나누어 주시려고 노력하시는 모습이 인상깊었습니다.

익명 수강생
★★★★☆

입문자에게 적절한 난이도의 내용이었습니다. 데이터 분석의 전반적인 과정을 이해하는데 도움이 되는 강의라고 생각합니다.

추천 대상.

내 이야기 같다면? 당신이 바로 예비 수강생!

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파이썬 학습을 하다가,
갈피를 못잡고 포기하신 분

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사례를 중심으로 데이터 분석을
배우고 싶으신 분

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데이터 분석에서 파이썬을 
실무적으로 
활용하고 싶으신 분

커리큘럼.

매 시간마다 원하는 결과물을 구현하는 기쁨을 만끽하세요!

STEP 1. 데이터가 있어요. PYTHON으로 뭘 해볼 수 있나요?
분석
사례
1. 일단 그냥 Python에서 읽어서 그래프로 그려볼까요
2. 복잡한 자료는 정리해서 분석해야죠
3. 데이터가 여러 개일 때는 합쳐서 관리해야죠
4. 데이터를 어떻게 관찰하고 정리하면 좋을까요


- 서울시 10대들의 정신 건강 데이터 분석
- 사람들이 운동을 하지 않는 이유에 대한 데이터 분석
- 서울시 범죄 현상 분석

학습
내용
- Python 환경 설정과 Jupyter Notebook 사용법
- Markdown을 이용한 문서화 활용법
- 데이터를 정리하는 Pandas의 기초
- 데이터를 그리는 Matplotlib의 기초
- list, dict 자료형 활용법
- 반복문과 조건문
- Pandas의 Pivot Table
- 데이터를 보다 예쁘게 표현해 주는 Seaborn 기초

서울시 10대들의 정신 건강을 그래프로!

STEP 2. 데이터는 관찰만 하나요? 데이터를 이용해서
뭔가 더 많은 정보를 파악할 수는 없나요?
분석
사례
1. 데이터를 이용해서 가설을 검증해 볼 수 있습니다
2. 데이터를 지도에 표현할 수 있습니다


- 서울시 범죄 현황을 지도에 시각화하기
- 세계 테러 데이터 분석
- 시간 흐름에 따른 서울시 범죄 현황 변화 분석

학습
내용
- 지도 위에 시각화하는 Folium과 Basemap 기초
- json 데이터형 학습
- 여러 개의 엑셀 파일을 한번에 읽어 들이기
- Pandas로 데이터를 정리하는 기술
- 시간 데이터를 시간의 흐름에 따라 정리하기

서울시의 행복지수 확인을!

Step 3. 데이터를 어떻게 얻나요?
인터넷 상에서 데이터를 얻을 수는 없나요?
분석
사례
1. API를 이용하여 데이터 획득하기
2. 데이터를 인터넷에서 직접 얻기

- 네이버 영화 평점 분석
- 네이버 검색 및 쇼핑 트렌드 파악
- 얼굴 인식을 통한 닮은 연예인 찾기

학습
내용
- BeautifulSoup을 활용한 웹 스크레핑/ 크롤링의 기초
- 복잡한 조건을 단순하게 표현하는 Regular Expression 기초
- 파이썬에서의 함수 def
- 동적인 사이트 분석을 위한 Selenium
- Pandas에서 엑셀 파일로 저장하는 다양한 옵션
- Naver API & Kakao API 학습하기

Open API로 얼굴 인식을!

Step 4. 머신러닝? 딥러닝?
어떻게 적용되는지 알고 싶어요!
분석
사례
1. 간단한 예제를 통해 머신러닝과 딥러닝 개념 잡기

- IRIS 데이터로 꽃 분류하기
- MNIST 데이터로 손글씨 분류하기
- 내가 직접 쓴 손글씨를 인식하여 예측하기
- 타이타닉 데이터로 생존자 예측하기
- 와인 품질 예측하기
- 기상 데이터 분석하기

학습
내용
- Linear Regression
- 머신러닝과 딥러닝의 기초
- Keras와 OpenCV의 기초 사용법
- CNN의 개념 맛보기

연령/성별/선실 별로 타이타닉 생존율 예측을!

8주 후, 당신은.

하고는 싶었지만, 바라볼 수 밖에 없었던-
바로 그! 데이터 분석을 스스로 업무에 적용할 수 있습니다.

강사 소개.

[파이썬으로 데이터 주무르기]의 저자 Pinkwink 강사님과 함께하는 강의!

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민형기 강사님

강사님은 일상 생활의 질문을 데이터 분석을 통해 직접 확인하기 위해 데이터 분석의 세계에 입문하셨습니다. 군사용 로봇에서 수술용 로봇까지 다양한 형태의 로봇 개발에 참여하면서, 로봇이 수집한 다양한 데이터를 분석하는 과정을 다수 경험하셨습니다. 어떤 게임보다 데이터 분석이 재미있다고 생각하며, 현재 관련 블로그를 운영하고 계십니다.

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( *이미지 및 링크 출처 : ‘교보문고’ )

강사님께서는 인터뷰에서 밝히셨다시피, 종종 데이터에 관련한 책을 쓰고 계십니다.
그 중, ‘파이썬으로 데이터 주무르기’ 라는 책은 이번 강의와 밀접한 관련이 있는 내용을 다루고 있어 강의를 수강하시는데 도움이 될 수 있습니다. 독특한 예제를 통해 데이터 분석의 입문 과정을 배울 수 있는 이 책은 ‘교보문고’의 2018 IT 전문서 中 ‘올해의 책 TOP 10’ 에 선정되었습니다.

본 강의는 매 회차마다 실습이 있는 강의로, 강사님과 함께 수강생들의 실습을 도와주실 실습 조교님이 계시는 강의입니다. 전문가의 손길을 2배로 느껴보세요!

FAQ.

실습을 위해서는 컴퓨터 사양이 어떻게 되어야 하나요?

사양에 따라 약간의 속도 차이는 있을 수 있지만, 본 코스에서 다루는 실습에서는 개인 랩탑 사양은 크게 중요하지 않습니다.

어떤 프로그램으로 실습이 진행되나요?

본 코스에서는 Anaconda와 Jupyter Notebook 기준으로 실습이 진행됩니다.

파이썬을 기초 문법부터 차근차근 익히고 싶습니다. 이 코스가 적합할까요?

본 코스는 실무에 가까운 다양한 분석 사례를 다루는 것을 주 내용으로 하고 있습니다. 코딩의 개념과 파이썬 문법을 기초부터 학습하고 싶으신 분들께는 [파이썬 코딩으로 시작하는 데이터 분석 CAMP] 수강을 추천 드립니다.

{ FASTCAMPUS COMMUNITY MEMBERSHIP }

패스트캠퍼스 오프라인 강의를 수강하셨다면!
별도의 가입절차없이 패스트캠퍼스 커뮤니티 멤버쉽 회원이 됩니다.
커뮤니티 멤버쉽은 수강 후 1년 동안 유지되며,
오직 멤버들만을 위한 비공개 스터디클럽, 네트워킹행사, 세미나 등 비정기적 행사에 모실 예정입니다.

수강료 안내

다음 기수 강의 정보가 궁금하다면? 출시알림을 신청하세요!

정가 : 160만 원

# 할인가는 매주 목요일 자정에 변경됩니다.
# 할인가 적용 및 수강 확정은 결제일을 기준으로 합니다.
# 사전 예고 없이 조기 마감 될 수 있습니다.
# 조기 마감 시 결제 완료 순으로 수강하실 수 있습니다.

강의장 안내

학습 지원 프로젝트

공부도 하고! 학습지원금도 받고!

*학습지원금(제세공과금 22% 차감 후 지급)은 강의마다 개인마다 상이할 수 있습니다.

학습 목표 1. 학습노트 제출

-과제 형태: 학습노트 작성
-과제 제출 일정: 코스 진행 3일 후(화요일), 24:00까지 폼스택으로 과제 제출. (과제 접수 여부는 폼스택 접수시간으로 판단됩니다)
-수강중 학습 콘텐츠 일정 (학습노트 8회 제출)
1회차: 6월 18일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
2회차: 6월 25일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
3회차: 7월 2일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
4회차: 7월 9일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
5회차: 7월 16일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
6회차: 7월 23일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
7회차: 7월 30일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
8회차: 8월 6일(화)까지 학습노트 작성 후 제출

학습지원금을 받으려면?

미션을 모두 완료하면 신청페이지를 통해 신청 가능합니다.
다만, 강의 종료 후 30일 이내에 신청페이지를 통해서 신청해주셔야 합니다.
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결제한 수강료의 10% (환급 금액의 22% 제세공과금으로 차감) 를 드리며, 학습지원금은 개인마다 상이할 수 있습니다.

환불규정

* 학습지원금은 기수강생 및 얼리버드 할인과 중복 적용이 가능합니다. (기타 다른 이벤트와 중복 적용이 불가합니다.)
* 과제물이 허위로 작성되거나 표절일 경우 환급이 거절될 수 있습니다.
* 환불은 환불규정(https://www.fastcampus.co.kr/refund/)에 따라 진행됩니다. 규정에 의거하여 환불금액이 없을 수 있습니다.