[선착순 13명 모집] 내 데이터로 하는 실습! 7주 후 나만의 포트폴리오가 된다!

2/21 금 18:00 모집마감!

R을 활용한

실전 데이터 분석
프로젝트 CAMP

이제는 실전이다!
데이터 전처리부터 나만의 프로젝트 완성까지!

#나만의프로젝트#개별데이터
#R실전분석

기간 & 일정

2020년 02월 22일 ~ 04월 11일
매주 토요일 10:00 ~ 13:00
주 1회, 총 21시간, 7주과정, 1주 스터디

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남 본원
개인 노트북

문의

02-568-9886
help-ds@fastcampus.co.kr

※ 대학생/대학원생/동반수강 분들에게는 할인혜택을 드립니다!

[대학생/대학원(생)]
1. 수강신청 후, 강의명, 수강생 명과 함께 재학 증명서를 스캔/촬영하셔서 help-ds@fastcampus.co.kr 이메일로 보내주세요.

2. 재학 증명서 확인 후, 쿠폰을 발급하여 메일로 안내드리고 있습니다.
3.결제페이지에서 쿠폰을 적용하여 할인 금액으로 결제하시면 됩니다.
*강의 여석은 결제 시점을 기준으로 마감하며, 쿠폰 발급은 여석 확보와는 무관합니다.

[동반수강]
1.동반수강을 원하시는 분들 각각 수강신청후 강의명, 동반수강하는 수강생명을 적어 help-ds@fastcampus.co.kr 로 이메일 보내주세요. (*대표 한 분만 보내주세요.)
2.동반수강 확인 후, 쿠폰을 발급하여 메일로 안내드립니다.
3. 결제 페이지에서 쿠폰 적용하여 할인 금액으로 결제하시면 됩니다.
*동반수강 할인이 적용된 뒤 개별 인원 환불시 남은 인원은 할인 받으신 차액을 추가 결제해주셔야 합니다.

강의 목표.

나만의 데이터를 활용하여 분석 프로젝트를 완성하는 것.

본 코스는 1:1 피드백 진행을 위해
13명 소수 정예로 진행되는
코스입니다.

“혹시, 이런 분석을 하고 싶으신가요?”

그런데, 어떻게 분석을 시작해야할지 몰라 답답하시다구요?

강의 특징.

01

#혼자 하는 당신을 위한
온/오프라인 피드백

개인 데이터로 분석을 진행하다보면 내가 과연 잘 하고 있는 것인가에 대한 확인이 불가능해 어려움을 겪는 경우가 많습니다.온/오프라인으로 진행되는 강사님의 꼼꼼한 1:1 피드백으로 여러분의 궁금증을 모두 해결해가세요!

02

#개별 데이터를 통한
맞춤형 전처리

아무리 좋은 알고리즘이라도 질 나쁜 데이터가 들어가면 좋은 결과물을 기대할 수 없습니다. 알고리즘 적용에만 초점을 맞춘 강의는 No!! 본 강의를 통해 데이터를 처음 접했을 때의 접근법부터 전처리 노하우까지 모두 익혀가세요!

03

#따라만 하는 강의?
직접 고민해보는 강의!

본 강의를 통해 분석 방향과 흐름을 잡고, 원하는 분석 결과를 도출하는 쾌감을 느껴보세요! 단순히 따라만 해보고 끝나는 강의가 아닙니다! 각자의 데이터를 어떻게 적용할 것인지 강사님과 함께 고민해보며, 나만의 프로젝트를 완성해 가실 수 있습니다.

전체 데이터 분석 흐름 중,
[데이터 탐색], [데이터 전처리] 과정부터 [시각화]까지 1:1피드백 받고!

예제 데이터가 아닌 ‘내 데이터로’ 결과를 만들어보세요!
데이터 분석, 직접 부딪혀봐야 진짜 당신의 실력이 됩니다.

전체 데이터 분석 흐름 중,
[데이터 탐색], [데이터 전처리] 과정부터 [시각화]까지 1:1피드백 받고!

예제 데이터가 아닌 ‘내 데이터로’ 결과를 만들어보세요!
데이터 분석, 직접 부딪혀봐야 진짜 당신의 실력이 됩니다.

실제 수강생이 7주동안 완성해간 프로젝트 결과물!
지금 당장 완성해야 할, 완성하고 싶은 프로젝트가 있다면
여러분도 지금 바로 도전하세요!7

Project: 동영상 강의 학습 환경에서의 학습자의 행동 로그데이터 분석
수강생 이oo님 프로젝트

머신러닝 기법에 따라 동영상 강의 학습 환경에서의 학습자의 행동 로그데이터를 분석하여 학업성취를 예측하고 싶었습니다. 공통 요인을 모색하고 실제 동영상 학습에서의 적용점을 모색하였는데, 강사님이 잘 이끌어 주신 덕분에 프로그램을 무사히 수료할 수 있었던 것 같습니다. 데이터 분석의 왕초보가 데이터를 어떻게 분석하면 좋을지 경험하고, 데이터와도 친해질 수 있는 계기였습니다.

이렇게 많은 수강생의 프로젝트
여러분도 완성해보세요!

7주 후, 당신에게 생길 변화!

새로운 데이터를 접했을 때, 데이터 분석의 방향성을 잡고 원하는 분석 결과를 도출할 수 있습니다.

현실에서 데이터를 마주할 때, 어떻게 분석을 진행해야 할지에 대한 막연함이 줄어듭니다.

자신의 분석 목적에 맞는 프로젝트 결과물을 얻을 수 있습니다.

나에게 필요한 강의인지 모르겠다면,
이런 분들에게 추천드립니다!

※ 실전 분석 프로젝트에 참여하기 전, 이해를 돕기위한 아래의 선수 지식을 확인해 주세요.
-R studio에서 엑셀 데이터를 불러오고 저장할 수 있다!
-R에서 데이터타입( 벡터, 리스트, 행렬, 배열, 데이터 프레임)의 차이를 알고 있다.

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지금 당장 실무에서
분석해야 하는
프로젝트가 있으신 분

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R과 데이터 분석을
배웠지만, 현업에서의 활용법을
모르고 계시는 분

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분석 단계마다
예상치 못한 오류로
어려움을 겪는 분

수강신청 전, 퀴즈를 풀어보고
이 수업이 나랑 맞는지 Check! Check!

3문제 이상 정답을 맞췄다면, 본 강의를 무리 없이 수강 하실 수 있습니다.

수강후기.

다른 강의를 들었을 때는 쉽지 않았는데, 이번 기회에 웹 앱(MVP)을 만드는 데 R을 활용할 수 있었습니다. 그리고 전반적으로 실무에서 R을 더 익숙하게 다루게 된 계기였습니다.

★★★★★
익명 수강생

데이터 분석의 왕초보가 데이터를 어떻게 분석하면 좋을지를 확인하고 실제적으로 경험할 수 있게 해주셔서 감사합니다. 덕분에 데이터와 덜 서먹해질 수 있게 된 것 같습니다

★★★★★
익명 수강생

기존에 알던 데이터 분석 방법이 업무에 맞지 않아 고생했었는데, 강사님과 함께 실습을 진행하며 적합한 방법을 찾고 해결할 수 있었습니다.

★★★★★
익명 수강생

엑셀로 분석하는 것의 한계를 극복할 수 있었습니다

★★★★★
익명 수강생

이 수업에서 도출한 분석 결과를 더 발전시켜볼 수 있겠다는 욕심이 생겼습니다.

커리큘럼.

커리큘럼.

Step 1. 내가 가지고 있는 데이터를 탐색하고, 분석가능한 형태로 정리해보자.

1회차|분석을 본격적으로 시작하기 전에, 데이터를 정제 및 전처리하고, 데이터 탐색 기법을 활용하여 다각도로 데이터를 살펴봅니다.

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[이론]
– 데이터 분석과 분석 프레임워크 소개
– 데이터의 타입 이해하기
– 데이터 정제와 전처리
– 효과적인 분석을 위한 탐색적 데이터 분석과 데이터 핸들링

[실습]
– 데이터의 결측값, 이상치, 중복 값 처리하기
– 조건에 따른 데이터 선택/병합/분할 실습
– 패키지(dplyr 등)를 활용한 데이터 전처리 실습
– 기초 시각화 함수 실습
– 수강생 개별 데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석 실습

Step 2. 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터 분석

2회차|통계의 꽃 회귀분석 시작하기

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[이론]
– 기초 확률 통계 개념 리뷰(추정과 검정)
– 선형 회귀 모형 이해하기
– 변수가 너무 많을 때 유의한 변수만 사용하여 모델 향상 시키기
– 회귀 모형의 적용과 이해

[실습]
– 간단 검정 실습
Q 수학성적 향상에 과외가 효과가 있었을까?
Q 흡연여부와 성별간에 유의한 관계가 있을까?
– 다양한 회귀모형 실습
– Multiple Linear regression, Ridge Regression, Lasso Regression, Logistic regression 등
– 변수 선택법 실습

3회차|지도학습 알고리즘을 이해하고, 각 알고리즘의 결과 평가하기

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[이론]
– 데이터 과적합 문제 이해하기
– 정확하고 좋은 모델을 만들기 위한 교차 타당법
– 지도학습의 이해
– 지도학습 알고리즘과 특성 이해하기:
– 데이터 표준화와 정규화 이해
– Classification algorithm:KNN, Decision Tree, Neural Network, Support Vector Machine 등
– Regression algorithm : KNN, Regression Tree, Support Vector Regression, LDA 등
– 타겟 변수를 예측하는데 중요한 변수 파악하기

[실습]
– 지도학습 알고리즘 실습
Q 퇴사율에 가장 영향을 미치는 변수는 무엇일까?
Q 환자 정보를 기반으로 암 발병률 예측해 보기

4회차|주어진 데이터만으로 숨겨진 패턴을 찾는 비지도학습 이해하기

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[이론]
– 비지도 학습의 이해
– 비지도학습 알고리즘과 특성 이해하기:
– 차원 축소
– PCA, Autoencoder, tSNE 등
– 군집화
– Hierarchical-based, Centroid-based(K-means 등), Density-based(DBSCAN 등) clustering, GMM(Gaussian mixture model) 등
– 연관규칙 분석: Apriori 알고리즘

[실습]
– 데이터 구조 파악하기
– 모형의 성능 향상 시키기
– 군집화 알고리즘 실습
– 군집화를 통해 숨은 패턴 찾기
– 군집 결과를 토대로 유의차 분석하기
– Apriori 알고리즘을 통한 장바구니 데이터 속 유의미한 패턴 찾기

5회차|주어진 데이터만으로 숨겨진 패턴을 찾는 비지도학습 이해하기

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[이론]
– 편향-분산 트레이드 오프 이해하기
– Advanced 머신러닝 알고리즘 : 앙상블 방법론 및 딥러닝 소개
– 앙상블: Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost, Stacking 등
– 딥러닝: h2o 패키지를 활용한 vanilla DNN
– 클래스 불균형 문제를 해결하기
– 불균형 문제의 바른 성능 평가 지표
– Over/Under sampling, SMOTE

[실습]
– 다양한 앙상블 모델 실습, 딥러닝 실습
– 클래스 불균형 상황에서 샘플링 적용 전후 모델의 결과 비교하기
– AutoML 맛보기

Step 3.도출한 분석 결과물을 효과적으로 시각화/문서화 해보자

6회차|성능 향상까지 마친 프로젝트 결과물을 문서화 및 시각화하여 봅니다..

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[이론]
– 기초 R graphic 이해하기
– ggplot2 패키지를 활용한 효과적인 시각화
– 반응형 plotly 패키지 맛보기
– R markdown을 이용한 문서화
– 동적 시각화와 배포를 가능하게 하는 R shiny 소개

[실습]
– ggplot2를 활용한 시각화 실습
– R markdown으로 분석 결과 저장하기
– R Shiny를 이용한 간단한 웹앱 실습

Step 4.완성! 개인 프로젝트의 결과를 공유하여 피드백 받기

7회차 (선택수업 3/28)|개인데이터로 진행하여 보았지만 어려움을 겪었던 수강생 분들을 위하여 강사님과 스터디를 진행합니다..

강의 내용 자세히보기

[이론]
– 데이터 분석 프레임워크 리뷰
– 개인 프로젝트 분석 결과를 소개하여 다양한 분석 사례들을 공유

[실습]
– 유용한 code tip 공유
– 분석 결과 피드백

마지막 3시간(7주차) 스터디 참석 자율

강사님이 직접 3시간 동안 1:1로 피드백 주는 시간!
분석하다 모르는 부분있다면 그 시간에 심도있게 해결하세요!

강사 소개.

김동환 강사님

현| B사 데이터사이언티스트
전| 삼성전자, SK하이닉스, 현대자동차 등 산학연 프로젝트 수행

강사님 이력 더보기

[약력]
– 고려대학교 산업경영공학부 석박통합과정

[강의 경력]
– 2016 고려대학교 데이터마이닝 강의 조교

내 수준에 맞는 R 강의! 잘 모르겠다면?

아래의 관련 강의 정보 및 수강생 선수 지식을 확인해보세요!

R도, 데이터 분석도, 통계도 전혀 모르는 입문자를 대상으로, R을 설치하는 방법부터 데이터 분석의 전반적인 내용까지를 폭넓게 학습할 수 있는 강의

강의 자세히 보기

R로 데이터를 불러오는 등의 간단한 작업이 가능한 초급자를 대상으로, 실무에서 바로 활용가능한 데이터 분석 방법을 3주만에 빠르게 익힐 수 있는 강의

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변수 생성 및 추가, 반복문 코드 작성 등의 경험이 있는 초급자 혹은 개발자를 대상으로, 웹상의 데이터를 자유자재로 수집하는 방법을 익힐 수 있는 실전형 강의

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R로 데이터 분석을 진행해 본 경험이 있는 초/중급자 분들을 대상으로, 개인의 데이터로 데이터 분석의 전 과정을 경험하며 분석 역량을 기를 수 있는 강의

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{ 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.


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7월 한달간, 출석을 인증하고 후기를 작성하신 분 200분께, 50만원~100만원 상당의 수강쿠폰을 드립니다.

· 쿠폰은 10/1에 지급되며, 10월 한달 간 사용 가능합니다.
· 출석인증: 매주 수업 시 출석여부를 확인할 수 있는 강의장 문앞 강의명 안내표 인증사진을 #패스트캠퍼스 #공부하고100만원받고 #자기계발 태그를 붙여 인스타그램 개인 계정에 게시해야합니다.
· 후기작성: 종강 후 수강한 강의의 상세 후기를 네이버 블로그에 작성하고 공개해주셔야 합니다.

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매주 목요일마다 할인 마감!

수강료 안내

강의 정보, 한 번 더 확인!

기 간 : 2020년 02월 22일 ~ 04월 11일 (총 7주)
일 정 : 토요일 10:00 ~ 13:00 (주 1회 3시간) / 1주 스터디
준비물 : 개인 노트북
장 소 : 패스트캠퍼스 강남 강의장

정가 120만원 정가 120만원

개강 전날 18:00 모집이 마감됩니다.

✓ 매주 금요일마다 가격이 소폭 상승합니다.
✓ 할인가 적용 및 수강 확정은 결제일을 기준으로 합니다.

다음 모집은 언제죠?

출시알림을 신청해주세요

최저가로 강의를 수강할 수 있게, 강의 홍보 시작 시 가장 먼저 메일을 보내드립니다.

잠깐! 코스  신청해주신 분들에게는 메일링을 통해서 어떤 데이터를 활용하시는지 설문을 하여 제출해주신 데이터를 분석해서 강의에 반영할 예정입니다.

+ 데이터가 없는 분들은 수업 당일  분석에 난이도에 따라 선택지를 제공하고,  맞는 데이터를 실습하실 수 있도록 제공해 드립니다.

강의장 안내

학습 지원 프로젝트

공부도 하고! 학습지원금도 받고!

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

학습 목표. 학습노트 제출

-학습노트 제출 일정: 매주 수업 전날 24:00까지 폼스텍으로 제출합니다.
*제출 시간을 엄수하지 못한 노트는 추후 환급에 불이익이 있습니다.
-수강중 학습 콘텐츠 일정 (과제 및 학습노트 제출 5회)
1주차 : 7월 20일(토) 자정
2주차 : 7월 27일(토) 자정
3주차 : 8월 3일(토) 자정
4주차 : 8월 17일(토) 자정
5주차 : 8월 24일(토) 자정
6주차 : 8월 31일(토) 자정
7주차 : 9월 7일(토) 자정
8주차 : 9월 14일(토) 자정

학습지원금을 받으려면?

미션을 모두 완료하면 신청페이지를 통해 신청 가능합니다.
다만, 강의 종료 후 30일 이내에 신청페이지를 통해서 신청해주셔야 합니다.
아래의 환급신청 링크로 신분증 사본 / 환급받을 통장사본을 제출 (반드시 본인 명의로만 가능)해 주세요.
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.