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Python으로 배우는 머신러닝과 데이터 분석

수학과 프로그래밍으로 기본기를, 실제 현업 데이터를 이용해 응용을,
7명의 강사님들과의 데이터 학습으로 전문가에 가까워지세요!

데이터 분야가 성장하고 있습니다.

데이터 관련 기술과 직무의 중요성이 매년 높아지는 중입니다.

1. 모든 산업군에 침투 중인 머신러닝과 딥러닝

모든 분야에서 데이터 분석은 필수적인 역량으로 자리매김하고 있습니다. Google의 자율 주행 자동차, Amazon과 Netflix의 온라인 상품 추천 시스템, Twitter의 텍스트 분석, Adobe의 딥 폰트 사례 등 지금껏 상상하지 못했던 방식으로 머신러닝과 딥러닝은 발전하고 있습니다.

2. 데이터 학습에 관한 열의가 고조되고 있습니다

2018년 기준, 1일 데이터 생산량은 2.5엑사바이트를 초과하기 시작합니다. 이는 인류의 탄생부터 2016년까지 축적된 데이터의 양과 같으며 이 데이터들을 활용하여 다양한 기업의 주요 의사결정은 데이터를 기반으로 이루어지고 있습니다. 이 모든 데이터를 다루고 처리하는 사람은 점점 사회에서 중요한 입지를 꿰차고 있다는 사실을 잊어서는 안 되겠지요. 누군가는 이미 데이터 전문가의 길로 들어섰습니다.

3. Python 사용자의 급등

데이터를 학습하고 다루는 이가 늘어날 수록 파이썬 사용자가 급등합니다. 데이터 분석을 위한 기본 중의 기본! 이제 파이썬을 모르면 머신러닝과 데이터 분석에 다가갈 수 없게 되었습니다.

많은 분들께서 머신러닝과 데이터 분석 학습에 뛰어들기 시작합니다

그러나 방대한 학습 분야, 방향성은 모르겠고, 채널은 많고…

“정말 수업 몇 번으로 데이터 전문가가 될 수 있을까?”

“이 방대한 분량을 어떻게 한 번에 공부할 수 있지?”

“트렌드는 빠르게 변화하는데, 이걸 배우면 나중에 쓸모가 있을까?”

그래서 패스트캠퍼스 온라인이 준비했습니다

파이썬과 머신러닝 그리고 실전 데이터까지 아우르는 슈퍼 커리큘럼!

패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝과 데이터 분석을 정복하는 법 1

Python, 수학 및 통계, 실무 데이터 학습을 통해 각 분야별로 유기적인 부분을 찾아 효율적으로 연결합니다.

#crawling #pandas #numpy

데이터 분석에 필요한 Python Programming

비개발자 및 비전공자도 학습하기 쉬운 Python Programming! 데이터 수집과 처리, 분석을 위한 학습으로 데이터 분석의 첫 걸음을 시작합니다.

#지도학습 #비지도학습 #회귀 #분류

수학과 머신러닝을 통합한 커리큘럼

머신러닝 모델의 이해도를 높이고 자신만의 모델을 구현하기 위하여 꼭 필요한 수학적 지식이 있습니다. 예측 및 분류를 위한 필수적인 학습을 통하여 머신러닝을 효율적으로 공부할 수 있습니다.

#신경망 #CNN #RNN #뉴럴네트워크

확실하게 마스터하는 딥러닝

머신러닝과 딥러닝이 급부상하면서 머신러닝에 관한 학습 방식이 잘못된 방향으로 확산되고 있습니다. 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN 등의 최신 기법까지 배워 탄탄한 데이터 분석을 학습해봅니다.

#마케팅 #커머스 #모빌리티 #제조

현업에서 활용되는 실전 데이터 분석

다양한 산업군에서 활용되는 데이터는 어떻게 처리하고 분석하는 것일까요? 구현하고 싶은 프로젝트를 강사님과 함께 진행하며 자신만의 학습 포트폴리오를 주도적으로 만들어 갈 수 있도록 합니다.

패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝과 데이터 분석을 정복하는 법 2

Python, 수학 및 통계, 실무 데이터 학습을 통해 각 분야별로 유기적인 부분을 찾아 효율적으로 연결합니다.

패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝과 데이터 분석을 정복하는 법 3

실전을 방불케 하는 최고의 데이터 분석 강의

데이터 분석 정복을 도와줄 학습 자료 1

수학에 기반한 머신러닝 학습

머신러닝에 꼭 필요한 수학부터!

지도학습 비지도학습 회귀 및 분류

데이터 분석에 필요한 수학 베이스를 학습함과 동시에 머신러닝 개념에 적용시켜 머신러닝 모델의 이해도를 높히는 커리큘럼으로 구성하였습니다. 꼭 필요한 수학적 지식만을 학습하여 머신러닝의 뼈대를 제대로 이해할 수 있습니다.

딥러닝의 기본기, 탄탄해야 하니까

기초부터 최신 기법까지!

CNN RNN 

수학을 근간으로 한 머신러닝을 학습한 뒤에 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN에서 최신의 딥러닝 기법까지 알아보는 커리큘럼으로 최신의 트렌드에 최적화된 기술을 학습할 수 있습니다.

데이터 분석 정복을 도와줄 학습 자료 2

그래도 궁금한게 많으니까

제조공정 분야

의료직물 불량품 분석공정검사

딥러닝 기술을 기반으로 공정 검사 실무에 적용될 수 있는 알고리즘을 개발하는 과정을 알아봅니다. 의류 직물 이미지의 불량 여부를 분류하는 CNN 기반 딥러닝 네트워크를 구현하고 직접 학습 및 테스트 해봅니다. 일반적인 강의에서는 가르쳐주지 않는 현업에서 겪게되는 다양한 상황과 노하우를 배울 수 있습니다.

그래도 궁금한게 많으니까

모빌리티 분야

뉴욕택시 수요예측프로젝트

뉴욕 택시 데이터를 통해 모빌리티에서 발생하는 데이터를 파악하고 회사에서 있을 수 있는 상황을 가정할 예정이며, 뉴욕 택시 수요 예측 프로젝트를 진행합니다 단순히 코딩만 하는 것이 아닌 문제 정의, 문제 해결 과정에 대해 초점을 맞추려고 합니다.

기존 머신러닝 및 데이터 분석 강의의 문제점은 무엇이었을까요?

하나씩 짚어보도록 할게요

강의를 미리 시청해 보세요!

미리보기 영상을 통해 실제 강의 내용을 확인해보세요.

학습 고민은 다음과 같이 해결할 수 있습니다.

패스트캠퍼스 온라인은 이렇게 다릅니다

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 
      • 자연어 분야 – 텍스트마이닝을 활용한 카카오톡 감성분석

자세한 커리큘럼 사항은 하단의 상세 커리큘럼 보러가기 버튼을 통해서 확인해주세요.

1. Python Programming 공부하기

데이터 분석에서 가장 많이 활용되고 비개발자 및 비전공자도 학습하기 쉬운 Python Programming의 기초를 확실히 다지고 데이터 분석에 필요한 코딩만을 학습함으로써 데이터 분석이 처음이신 입문자 분들도 누구나 본 강의를 쉽게 따라할 수 있도록 커리큘럼을 구성하였습니다. 머신러닝과 수학을 정확히 이해하기 위해서 데이터 분석을 위한 Python (numpy) 파트와 데이터 가공을 위한 Python (Pandas) 파트를 각각 분리하여 집중있는 데이터 분석학습이 될 수 있도록 구성하였습니다.

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2. 수학과 머신러닝을 통합한 커리큘럼

데이터 분석에 필요한 수학과 통계적 베이스를 학습함과 동시에 머신러닝 개념에 바로 적용시켜 머신러닝 모델의 이해도를 높히는 커리큘럼으로 구성하였습니다. 데이터 사이언스 분야를 학습함에 있어 꼭 필요한 수학적 지식만을 학습하여 학습자에게는 데이터 분석의 근간이되는 머신러닝의 뼈대를 제대로 이해할 수 있게 선택과 집중을 합니다.

3. 핫한 트렌드인 Deep Learning

3. 데이터 분석이 트렌드로 자리 잡고 데이터 분석 기법중에 하나인 딥러닝이 급부상하면서 머신러닝의 근간이 배제된 채 딥러닝만 학습하는 분들이 많아졌습니다. 하지만 딥러닝은 머신러닝(기계학습)모델 중에 하나입니다. 많은 분들이 딥러닝과 머신러닝이 다른 분야로 생각하시는 분들이 많습니다. 이는 다른말로 머신러닝에 대한 기본개념이 익힌 뒤에 이를 토대로 딥러닝을 학습해야하는 것을 의미합니다. 수학을 근간으로 한 머신러닝을 학습한 뒤에 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN에서 최신의 딥러닝 기법까지 알아보는 커리큘럼으로 최신의 트렌드에 최적화된 기술을 학습할 수 있습니다.

4. 다양한 산업군에서 활용되는 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.

Final Section

This is the content of the last section

수강대상

Python으로 배우는 머신러닝과 데이터분석 A-Z 올인원 패키지 이런 분들에게 추천합니다

“데이터 분석가로써 성장하고 싶은 대학생”

막막한 취업, 과연 도움이 될까요?

취업 전 명확하고 인상깊은 포트폴리오를 만들고 싶지 않으신가요?

“4년차 개발자”

#불균형 데이터를 분석해야 할 일이 생겼어요!

데이터 분석의 회귀와 분류뿐만 아니라 이미지 분석부터 물체 인식의 구조까지 이해해보세요.

“스타트업 종사자”

#우리 회사의 데이터는 과연..?

다양한 산업군에 활용되는 실전 데이터를 분석해보고 스펙트럼을 높여 보세요!

“1년차 마케터”

#개발은 1도 모르는데도 가능한가요?

명확한 의사결정, 성과측정. 다음 액션 플랜은 데이터에서 출발한다는 것!

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최저가 할인 일요일 자정 마감!

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/ 무이자 12개월 할부 시

 

올인원 패키지만의 특징

패스트캠퍼스 온라인은 이렇게 다릅니다

체계적인 학습 가이드

능률적인 학습을 위하여 다음과 같이 구성됩니다

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

[실전 프로젝트]
텍스트마이닝을 활용한 카카오톡 감성분석 Project

김용담 강사님

現 S 기업 텍스트마이닝 프로젝트 자문
텍스트마이닝 연구 및 개발


 

[주요 경력 사항]

  • – 서강대학교 컴퓨터공학 학사, 석사
  • – 유명 반도체 기업 프로젝트, “유사 문제 해결을 위한 지식 네트워크 검색 시스템 개발
  • – 유명 전자 기업 프로젝트, “웹크롤링 코퍼스 정제를 위한 지능형 텍스트 정규화 시스템 개발

[주요 강의이력]

  • – SK C&C 사외강사(2019~)
  • – 서강대학교 교내 클러스터링, 텍스트마이닝 세미나
  • – 탈잉 파이썬, 텍스트마이닝 강의(2018~2019)

[실전 프로젝트]
광고 데이터를 활용한 데이터 분석 Project

정희석 강사님

마케팅 업무 자동화 개발 진행
마케터를 위한 파이썬 강의 및 저서 집필


 

[주요 경력 사항]

  • – 前 엠노베이션 마케터
  • – 前 퍼포먼스바이티비더블유에이 마케팅매니저
  • – 기업 프로젝트, “마케팅 업무 자동화 시스템 진행
  • – 기업 프로젝트, “고객 데이터 가공 · 처리 시스템 개발

[주요 강의 이력]

  • – OO아카데미 파이썬 강의(2019 ~)
  • – 탈잉 파이썬 강의(2019 ~)
  • – 기타 플랫폼 파이썬 강의(2018 ~ 2019)

[저서]

  • – 파이썬 저서 집필 中

[실전 프로젝트]
뉴욕(NYC) 택시 수요 예측 Project

카일 강사님

국내 S사 모빌리티 데이터팀 팀장
주요 업무 : 수요 예측, 효율 개선 등


 

[주요 경력 사항]

  • – 인하대 경영학과 학사
  • – 패스트캠퍼스 데이터사이언스 스쿨
  • – DAU 1,000만명 카메라 어플 만드는 기업에서 데이터 분석가로 근무 경험
  • – BigQuery User Groups 운영진

[주요 프로젝트]

  • – 네이버 AI 해커톤 2018 9등
  • – Kaggle Zillow Home Value 대회 : 81등/3779팀

[주요 강의 이력]

  • – 대학 취업 특강 다수(중앙대, 숙명여대, 인하대 등)
  • – 데이터 분석, 데이터 엔지니어링 발표 다수(Little Big Data, 데이터야놀자 등)
  • – 패스트캠퍼스 PyTorch로 시작하는 딥러닝 입문 실습 조교
  • – 패스트캠퍼스 데이터 엔지니어링 Extension SCHOOL 조교
  • – Edwith Data science from MIT 퍼블리싱
  • – Edwith PySpark를 활용한 데이터분석 퍼블리싱

더 많은 강사분들의 프로필이 곧 업데이트 됩니다.

바쁜 당신을 위해 하루 10분, 언제나

온라인 학습의 장점을 살려 이렇게 공부해보세요!

강의 공개 일정

영상은 총 7차에 걸쳐 전체 업데이트 됩니다

최강의 가성비

이리보고 저리봐도 최강 가성비, 패스트캠퍼스 올인원 패키지!

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2019
[ 주의사항 및 환불규정 ]
* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
* 수강 신청 및 결제 완료를 하신 분들께는 결제 후 6월 21일 1차 강의 영상이 오픈된 후, 수강 권한을 부여해드립니다. 이용방법 또한 결제 후 기재하신 이메일 주소로 결제 후 24시간 이내에 일괄 안내됩니다. 연락처와 이메일을 정확하게 기입 부탁드립니다.

본 패키지는 예약 판매 중인 상품으로 2019년 6월 21일에 1차 영상이 공개될 예정이며, 7월 19일에 2차 영상, 8월 23일에 3차 영상이 순차적으로 공개됩니다.
– 총 학습기간
정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료수강기간은 31일차 이후로 무제한이며, 수강기간과 무료수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 20시간 분량으로, 일 1시간 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.
[11월 빅쓰리 패스 주의사항 및 환불규정 ]

* 빅쓰리패스 수강 신청 및 결제 완료하시면, My- 수강 내역 - 수강 현황을 통해 신청한 강의를 바로 수강하실 수 있습니다.
(단, 사전 예약에 해당하는 강의는 1차 강의 오픈일 추후 개별 공지)

  – 총 학습기간
빅쓰리패스의 학습기간은 개별 올인원 패키지의 정책을 따릅니다.
– 수강시작일 :수강 시작일은 결제를 한 시점부터 산정됩니다.
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