기초통계 + 회귀분석 + 머신러닝
그리고 R프로그래밍까지!
R 데이터 분석에 필요한 모든 것을 배울 수 있는 과정.

입문자를 위한
R 데이터 분석
집중완성 SCHOOL 

# 현재 4기 모집은 마감되었습니다. (개강: 7/5 | 최대 인원 : 25명)
# 뜨거운 관심으로 본 기수 조기마감되었습니다. 다음 기수 출시알림을 신청해주세요!
# 담당매니저 : 김경수 (02-517-0642)

reviews

이 과정을 통해 거둔 가장 큰 성과라고 한다면, 프로젝트를 나 혼자 힘으로 시작부터 끝까지 완수했다는 것이다. 막연했던 프로젝트를 구체화하고, 필요 개념들을 이해하고, R 코드로 구현하는 스스로를 발견할 때의 쾌감이란! 정말 이루말할 수 없는 즐거움이었다.

커리큘럼이 너무 잘 짜여서(빡세서 ㅎㅎ) 여름이 갔다는 것을 느낄 새가 없다고 해야 할까요? 칭찬입니다 ㅎㅎ 2달이라는 시간이 결코 짧은 시간이 아닌데, 시간은 정말 빨리 지나간 것 같으면서도 그 와중에 많은 것을 이야기하고 함께 고민한 것들이 기억에 많이 남네요.

입문자가 분석 프로젝트를 직접 진행할 수 있게 되는 경험,
더이상 남의 이야기로만 남겨두지마세요.

이미 다양한 분야에서 ‘데이터 분석’을 접목하고 있고, 이에 따라 산업/직무별 도메인 지식에 더해 ‘데이터 분석’ 역량을 가지고 있는 사람들에 대한 기업들의 니즈도 강해졌습니다. 데이터 분석가 뿐 아니라 마케팅, 기획, 영업, 컨설팅, 의료계까지 분야를 막론하고 ‘데이터 분석’에 대해 높은 관심을 보이고 있습니다.

전공이 무엇이든, 직무가 무엇이든 데이터 속 인사이트를 찾는 힘을 길러야합니다. 패스트캠퍼스의 R 데이터 분석 집중완성 SCHOOL에서 시작하세요!

R 데이터 분석, 당신도 할 수 있습니다.

빠른 러닝커브를 위한 ‘정수’만을 모은 8주 과정!

R 데이터 분석 집중완성 SCHOOL는 R 기초부터 분석, 머신러닝 알고리즘 그리고 2번의 실전 팀프로젝트까지 데이터 분석에 꼭 필요한 핵심 이론과 스킬을 위주로 구성된 8주 집중 학습 과정입니다.

단기 과정 특성상 매일 오전부터 오후까지 전일제 강의로 진행됩니다. 물론 쉽지않은 일정이 되겠지만, 데이터 분석 분야에 대한 열정과 관심을 가지고 본 과정에 몰입해보세요! 2개월 후에는 아무것도 몰랐던 입문자도 혼자서 나만의 분석 프로젝트를 완성할 수 있는 수준으로 끌어오려드리는 것을 목표로 최상의 교육 콘텐츠를 준비했습니다.

목표는 2개의 프로젝트 완성!

특정 예제를 특정 모델로 분석해보는 것은 통계와 R을 공부하면 어렵지 않게 할 수 있습니다. 하지만 데이터 수집부터 샘플링, 변수와 모델 선택, 결과 해석 및 평가까지. 이 모든 것 직접 기획/설계/분석하는 것은 아무나 할 수 없습니다.

그리고 그것이 바로 실무에 필요한 실력입니다. 본 과정에서는 실무자의 코칭과 피드백을 바탕으로 3-4명이 한 팀이 되어 회귀분석/머신러닝 프로젝트를 진행하고 결과 리포트까지 작성해봅니다. 개별적으로 관심있는 분야나 궁금한 주제가 있다면 직접 나만의 분석 프로젝트를 진행할 수도 있습니다.

이떤 프로젝트를 진행하게 될지 궁금하신가요?

아래 주제는 R 데이터분석 집중완성 SCHOOL 3기 수강생들이 실제 프로젝트를 위해 스스로 선정한 것입니다. 입문자 수준의 수강생이 본 과정을 통해 아래와 같은 프로젝트 주제 선정부터 분석, 결과 도출까지, 데이터 분석의 A-Z를 모두 스스로 진행할 수 있게 되었습니다.

회귀 분석 프로젝트 주제 예시

– 경제적 및 사회적인 요인을 바탕으로 국가 행복 지수 예측 및 연관성 분석
– FIFA 선수 레이팅 예측
– MLB 승률 예측
– 상권 매출 예측
– 영화 관객수 예측
– 발표 주제(사회과학/자연과학)에 따라 TED 영상에 대해 지루함을 느끼는 반응 정도 차이 예측

머신러닝 프로젝트 주제 예시

– 유방조직영상 이미지 분석
: 암 영상(IDC:침습성 유방 암)과 비 VOCs영상을 분류
https://www.kaggle.com/simjeg/lymphoma-subtype-classification-fl-vs-cll )
– 보험 사기자 분류 : 빅콘테스트 공모전 데이터셋
– 클라우드 펀딩 예측 ( https://www.kaggle.com/kemical/kickstarter-projects/data )
– 스마트폰 센서데이터를 활용하여 사용자의 상태 분류

강사 소개

 “데이터 분석과 확률의 개념을 이해하기 위해 수식적인 접근보다는 개념의 이해를 중심으로 전달하고, 배운 것들을 언제 사용하고 실제 R을 활용하여 어떻게 분석, 해석하여 보고서를 작성할 수 있는지를 실습해봅니다.”

“제 연구분야는 텍스트마이닝과 자연어처리이며, 산업체와 기관(NCsoft, 삼성전자, 금감원 등)들과의 협업을 통한 많은 프로젝트 경험을 가지고 있습니다.
 이를 바탕으로 수강생분들의 R을 이용한 데이터분석 역량을 높이도록 최선을 다하겠습니다.”

“통계분석도구 R을 활용하여 그릴 수 있는 데이터 시각화의 종류를 알아보고 실제 데이터를 가지고 직접 그래프를 그려볼 예정입니다. 또한 데이터 시각화 전문 도구인 Tableau를 직접 설치하고 시각화를 구현해보는 강의를 맡았습니다”

“R을 사용해서 이스포츠 뷰어십, PC방 유저 세그멘테이션, 롤 굿즈 상품 유저 세그멘테이션 등 여러가지 프로젝트를 진행하였고, 실무에서 데이터 분석가에게 요구하는 업무, 역량, 면접 질문 등을 알려드릴 예정입니다”

커리큘럼 안내

  1. Git
    Git을 학습함으로써 우리는 코드를 효과적으로 관리할수 있으며, 변경된 코드 이력을 손십게 확인할 수 있습니다. 또한 특정 시점에 저장된 코드와 비교하거나 특정시점으로 돌아갈수 있으며 다른 개발자와 협업할 수 있는 툴입니다.
  2. SpreadSheet Crawling 및 Cohort Analysis
    구글 스프레드시트를 활용하여 간단한 크롤링을 실습하며 구글 스프레드시트로 간단한 데이터 전처리를 통해서 코호트 분석을 학습합니다.
  3. 통계
    데이터 분석을 하기위해 꼭 알아야하는 통계 개념들을 배웁니다. 수학이라고 겁먹지마세요!개념 하나하나 쉽게 풀어서 가르쳐드립니다.
  4. R/Rstudio 설치 및 기초 명령어 실습
    입문자들에 맞춰 R을 설치하는 법부터 강사님과 함께 시작합니다. 군더더기는 덜어낸 R 문법의 핵심과 꼭 알아야할 함수들에 대해서 차근차근 배웁니다.
  5. Regression Analysis (회귀분석) 프로젝트
    회귀분석은 예측모형 중에서 출력하고자 하는 값이 '숫자'인 경우에 적용할 수 있는 분석이며 전통적인 통계분석에서 가장 많이 사용하는 예측 방법입니다.강사님의 주도 하에 회귀분석 및 리포트 작성법까지 체계적으로 가르쳐드립니다.
  6. Data Crawling
    데이터 분석의 시작은 데이터를 모으는 것부터! R을 활용해 필요한 데이터를 긁어오는 '크롤링' 방법에 대해 배웁니다.
  7. SQL
    DB를 다루는 가장 기본적인 언어인 SQL을 배웁니다. 데이터를 저장하고 처리하기 위해 SQL을 사용하는 방법을 가르쳐드립니다.
  8. 데이터 시각화
    데이터의 양상과 분석된 결과값을 직관적으로 파악하고, 인사이트를 얻기 위해서는 '시각화'가 필수입니다. 본 파트에서는 R을 활용해 정형/비정형 데이터를 시각화해보고, Tableau라는 간편한 시각화 툴을 활용해 별도 프로그래밍 없이 손쉽게 그래프와 대쉬보드를 제작하는 법을 배웁니다.
  9. 머신러닝
    기계가 스스로 학습해 결과값을 찾게 하는 머신러닝! 데이터 분석에 있어서 빼놓을 수 없는 분야입니다. 나오는 단어들이 조금 생소할 수 있지만, 차근 차근 개념을 익히고 실제로 데이터를 가지고 실습하는 과정을 통해 머신러닝을 체화하실 수 있을 겁니다. 실무에서 꼭 필요한 핵심 알고리즘과 활용에 대해서 다루는 파트입니다.
  10. 실무자 특강
    현재 게임회사에서 일하고 있는 현업 데이터 분석가를 모시고, 책이나 강의에서는 들을 수 없었던 생생한 현장 이야기와 노하우를 전하는 특별 세션입니다.
  11. Machine Learning (머신러닝) 프로젝트
    머신러닝은 분류문제(Classification)를 풀기 위한 예측 기법입니다. 수업시간에 배운 머신러닝 모형들을 바탕으로 개인 주제에 맞는 데이터셋을 준비, 분석, 결과 도출까지의 전체적인 과정을 강사님의 피드백을 바탕으로 완성하실 수 있습니다.

자세한 커리큘럼이 궁금하시다면, 클릭해주세요!

버튼을 클릭하시면, 전체 커리큘럼을 PDF로 다운로드받으실 수 있습니다.

수강대상

데이터에 기반한 분석역량을 강화하여 본인업무(마케팅, 기획, 물류 등) 에서 Skill-up을 하고싶은 분

R 프로그래밍 및 통계적 베이스가 없는 비전공자로 데이터 분석가로 입문하고 싶은 분

SPSS, SAS를 활용할줄 알지만, 데이터 분석의 A-Z까지 흐름을 알고싶은 분

취업 전선에서 필요한 데이터 분석 역량을 2개월동안 빠르게 습득하고싶은 대학생/취준생

FAQ

통계지식이 전무한데 수강이 가능한가요?

물론 가능합니다.
수학/통계의 기초부터 차근차근 진행해 나갑니다. R 프로그래밍 또한 마찬가지입니다. 그렇다고 해서 수업이 천천히 나가는 것은 아닙니다. 하루 수업량과 복습량이 굉장히 많은 만큼 과정이 타이트하게 진행되니, 매순간 집중하여 공부하셔야 8주안에 원하는 성과를 얻어 갈 수 있습니다.

수강 전에 어떤 것을 준비하는게 좋을까요?

수업에 필요한 지식은 크게 수학/통계 그리고 R 프로그래밍 2가지 입니다.

본인이 수학/통계에 조금 더 익숙하시다면 R 기초 공부를, R 프로그래밍에 익숙하시다면 확률과 통계를 공부하시면 도움이 됩니다.
또한 저희 과정을 신청하시는 분들에게는 수강 전에 인프런에서 온라인 강좌(R 프로그래밍)를 들을 수 있도록 쿠폰을 제공해드리고 있습니다.

프로젝트는 어떻게 진행되나요? ( I )

3주차에는 Regression Project / 8주차에는 Machine learning Project 가 진행됩니다.

해당 주차는 수강생들의 시간과 노력을 온전히 프로젝트에만 쏟는 주입니다. 또한 해당 주차에는 강사님들이 강의실에 상주하여 수강생의 프로젝트와 관련하여 막히는 부분 및 올바른 분석 방향에 대해 피드백과 가이드라인을 주는 트러블슈팅이 진행됩니다.

프로젝트는 어떻게 진행되나요? ( II )

팀프로젝트로 진행 될 예정입니다. 조 구성원 3~4명이서 프로젝트 주제도 선정하고 진행합니다.

다만, 주제에 대한 선택이 어려운 분들을 위해 저희가 어느정도의 난이도를 가지고 Challengeable 한 분석 주제 리스트를 드립니다. 특히, Machine learning Project 경우는 5주차부터 수업이 진행되면서 바로 진행해야 하기 때문에 수업 후 공강날을 활용하여 바로 적용하여야 합니다.

몇 개의 포트폴리오를 손에 얻어 갈 수 있나요?

본 과정 타임라인에 충실히 따라오신다면, 총 2개의 포트폴리오를 얻게 됩니다. 이는 데이터 사이언스 스쿨 Python (4개월) 과정의 포트폴리오 개수와 동일합니다.

기존의 CAMP과정과 다른 점이 무엇인가요?

기존의 CAMP 과정은 주 1~2회 저녁 수업으로 진행됩니다. 데이터 분석의 전 과정을 다루기보다는 수강생들의 니즈를 구분하여
– R을 활용한 데이터 분석 입문 CAMP (주 2회, 6주, 총 36시간) | 강의 자세히 보기
– R을 활용한 머신러닝 CAMP (주 1회, 9주, 총 27시간) | 강의 자세히 보기
– R을 활용한 실전 데이터 분석 프로젝트 CAMP (주 1회, 8주, 24시간) | 강의 자세히 보기
등의 과정으로 나뉘어 구성되어 있습니다. 본인의 학습 레벨이 명확하고, 배우고자 하는 목표가 특정되어 있는 경우 추천합니다.

반면, R 데이터 분석 집중완성 SCHOOL은 데이터 분석 입문자를 대상으로 ‘데이터 분석에 필요한 핵심 이론과 스킬’을 8주 150시간 이상 (주중 매일 진행) 전일제 커리큘럼을 통해 가르쳐 드립니다. 단기간에 분석 역량을 빠르게 키우고 싶은 분들에게 보다 효율적인 올인원 과정입니다.

SCHOOL 등록 프로세스

  • 상담 신청
  • 일정 조율
  • 1:1 상담
  • 합격 안내

1:1 무료 방문 상담 신청

SCHOOL 과정은 '방문 상담 신청'을 시작으로 등록을 위한 프로세스가 진행됩니다.

적지 않은 시간과 수강료를 투자해야하는 과정이므로 모집 시 최대한 강의에 대한 의욕과 수강 목표가 뚜렷한 분들을 선발하여 매 기수를 구성하고 있습니다.

상담 신청 후 24시간 이내 담당매니저 연결

방문 상담 신청 후 최대 24시간 이내에 담당매니저가 유선으로 상담일정을 조율합니다.

가능한 날짜와 시간을 말씀해주시면. 매니저의 상담 가능 일정 확인 후, 상담일을 확정해드립니다. 상담은 강남역 4번출구에 위치한 미왕빌딩 12층에서 진행됩니다.

30분에서 1시간 내외로 1:1 상담 진행

자세한 커리큘럼 소개와 함께 본 과정을 이수하시기에 적합한 대상인지 진단해드립니다.

더불어, 앞선 기수분들의 프로젝트 결과물을 보여드리는 시간을 가지기도 합니다. 다양한 수강생들과의 상담 경험을 가진 매니저와 함께 여러분이 꿈꾸는 커리어의 방향에 대해 논의하는 자리입니다.

SCHOOL 최종 합격 안내

앞서 진행한 방문상담의 결과를 바탕으로 수강 합격 여부를 정하여, 안내드립니다.

한정된 인원 내에 최대한 데이터 분석 공부에 대해 열의를 가지신 분들리 기회를 제공하기 위한 수강 합격 제도입니다. 합격 안내와 함께 수강료를 결제할 수 있는 링크 발송드립니다. 또한, 예습을 위한 온라인 강좌 수료 수강권을 드립니다. (통계 분석을 위한 R 프로그래밍 기초 ▶)

SCHOOL 일정 및 수강료 안내

개강일 : 7월 5일
종강일 : 8월 29일

*월 - 금 오전 10시부터 오후 5시까지 강의가 진행됩니다.
*수업이 없는 날에는 팀프로젝트를 진행 합니다.
*일정은 변동사항이 생길수도 있습니다.

[참고사항]
1. 강의는 강남역 4번출구 근처에 위치한 패스트캠퍼스 전용 강의장에서 진행됩니다.
2. 매 기수당 수강 인원은 최대 25명으로 제한합니다.
3. 문의 : 담당매니저 김경수 (02-517-0642)

대학생 일반
등록가 230만 원 260만 원
12개월 무이자 할부 시 월 19만 1666원 월 26만 6666원

# 이번 기수는 모집이 조기마감되었습니다.
출시알림을 신청해주시면, 다음 기수 모집 시 가장 먼저 알려드리겠습니다. 뜨거운 관심에 감사드립니다.

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