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2018년 5월 11일 패스트캠퍼스 수료생 대상 전수조사 기준

262명
8기까지 수료한 학생수

최고 연봉 6000만원
데이터 사이언스 취업완성 스쿨 수료 후 취업자

평균 연봉 3670만원
졸업생 연봉 설문조사 응답자 60명 대상

< 수료생 취업 기업 리스트>
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서른 살,
꿈을 좇기 위해 모든 것을 내려놓다

오세창 님|버드뷰 데이터 분석가

“그때는 약간 정신이 나갔던 것 같아요. 그런 결정을 내릴 수 있었던 건 패스트캠퍼스 덕분이에요. 회사를 그만 다녀야겠다는 생각을 하고 나서부터 정말 많은 고민을 했는데, [데이터 사이언스 SCHOOL]을 보고 ‘충분히 이직이 가능하겠구나’라는 생각이 들었거든요. 더 늦기 전에, 더 후회하기 전에 결단을 내려버렸죠.”

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나는 할수록 재미있는 일을
찾고 싶었고, 데이터 분석가가 되었다.

김기욱 님|망고 플레이트 데이터 분석가

“몇 개월전의 나와 지금의 나는 회사를 다니고 있다는 것에서 크게 다르지 않을 수도 있다. 하지만 재미가 있다. 그게 가장 다르다. 일을 해야해서 한다는 느낌이 아니다. 하면 할수록 내가 성장한다는 느낌이 든다. 세상에 재밌는 일을 하는 사람이 진짜 많아졌으면 좋겠다.”

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데이터 사이언트스트로
취업 성공의 비결을 밝힌다.

이윤석, 이기욱 님|플레이윙즈, 큐리온 데이터 분석가

“HIRING DAY(패스트캠퍼스 SCHOOL의 채용 연계 행사)에서 제가 마음에 드는 기업의 담당자 분들께 제 프로젝트를 어필했어요. 먼저 메일을 보내기도 했죠. 데이터 사이언스 SCHOOL을 수강하던 당시 야구 선수의 연봉 예측과 호텔 추천 시스템을 진행했고, 수료 이후 영화 추천 시스템까지 총 3개의 프로젝트를 진행했어요.”

데이터 사이언스 강의 다양하던데,

왜 꼭 데이터 사이언스 스쿨 온라인이죠?

데이터 사이언스 중요함은 이미 모두 알고 있습니다.

남은 건 ‘어떻게 배우느냐’ 입니다.

데이터를 다루지 않는 회사는 사라질 것입니다.

기업들은 더 나은 의사결정을 위해 고객의 관심사/성향/행동부터 기업 내부 관리 자료까지 점점 더 많은 데이터를 쌓고, 비즈니스에 활용하고 있습니다.

이제는 모르면 도태되는 데이터 사이언스, 나는 왜 아직 못 배우고 있나…

대학은 최근에서야 관련 학과가 신설되는 중입니다. 대학에 갈 시간이 없는 사람들은 제대로 된 커리큘럼을 발견하지 못해서 망설이는 중이구요.

시간, 가격, 커리큘럼 전부 고려한다면?

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이번 기회는 무조건 잡으세요!

비전공자여도 걱정마세요.

전기수 수강생들의 피드백 ‘설명이 자세한 강의’!

★★★★☆
10기 수강생 김**

설명이 자세하고 쉽게 가르쳐주시는 점이 매우 만족스럽습니다.

★★★★★

10기 수강생 이**

친절하게 설명해 주신다.

★★★★★
10기 수강생 이**

설명을 알아듣기 쉽게 잘 해주십니다.

★★★★
10기 수강생 강**

적절한 수업 난이도와 기술의 기반이 되는 수학 내용을 탄탄히 다져주십니다.

★★★★☆
10기 수강생 장**

수업시간 중에 쉬운 질문들을 저에게 해주셔서 잘 따라오고 있는지 체크하시는 것 같아서 좋다.

★★★★★
10기 수강생 김**

수학을 공부한지 오래되어 걱정을 많이 했었는데 설명을 잘해주셔서 단기간에 많은 양을 배운것 같습니다.

데이터 사이언스 제대로 된 커리큘럼으로 배우고 싶은데,

시간도 돈도 부족해요.ㅠㅠ

데이터 사이언스 제대로 된 커리큘럼을 누가 좀 알려줬으면 좋겠어요.ㅠㅠ

대학생이라 데이터 사이언스 공부에 많은 돈을 투자하기가 어려워요.ㅠㅠ

직장인이라 대학원에 갈 수도 없고, 학원에서 하루종일 공부할 시간도 없어요.ㅠㅠ

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면접 전 꼭 숙지하고 가야할 꿀팁

내게 맞는 기업 조사하는 방법

현직자도 기본서로 참고하는 체계적인 커리큘럼.

고등 수준의 선형대수와 해석기하, 미적분부터 대학 과정에서 학습하는 최적화까지
데이터 사이언스에 필요한 핵심 수학만 골라서 빠르게 학습합니다.
데이터 분석의 근간인 통계 분석을 이해합니다. 확률과 통계부터 각종 회귀분석까지, 통계분석의 핵심을 짚어봅니다.
AWS를 이용하여 서버를 생성하고, 데이터베이스를 구축할 기본적인 환경을 셋팅하는 방법을 학습합니다.
이를 통해 실시간 데이터 기반의 서비스를 위한 기반을 다질 수 있습니다.
RDBMS(Mysql)와 Nosql(Mongodb)를 개념을 이해하고, 이를 서버에서 실행하는 방법을 익힙니다.
데이터베이스를 클라우드 서버에 셋팅하고, Python을 통해 관리/질의(query)하는 방법을 익힙니다.

데이터 분석을 위한 수학과 통계

[선형대수]

⠂수학기호
⠂그리스 문자
⠂수열과 집합의 합과 곱
⠂선형대수와 해석기하의 기초
⠂좌표와 변환
⠂고윳값 변환
⠂특잇값 분해
⠂PCA


[미분]

⠂적분
⠂행렬의 미분
⠂변분법


[최적화]

⠂최적화 기초
⠂제한조건이 있는 최적화 문제
⠂LP 문제와 QP 문제


[통계]

⠂SciPy를 이용한 확률분포 분석
⠂베르누이 분포
⠂이항 분포
⠂카테고리 분포
⠂다항 분포
⠂가우시안 정규 분포
⠂스튜던트 t 분포
⠂카이 제곱 분포
⠂F 분포
⠂가우시안 정규 분포와 통계량 분포의 용도
⠂베타 분포
⠂디리클레 분포
⠂감마 분포
⠂다변수 이산학률변수
⠂다변수 연속확률변수
⠂확률변수의 독립과 상관
⠂공분산과 상관계수
⠂다변수 가우시안 정규 분포
⠂조건부 기댓값
⠂검정과 모수 추정의 의미
⠂검정과 유의 확률
⠂SciPy를 사용한 기초적인 검정
⠂모멘트 방법
⠂최대 가능도 모수 추정의 원리
⠂최대 가능도 모수 추정의 예
⠂베이지안 모수 추정

데이터 처리를 위한 컴퓨터 공학

[프로그래밍 기초 (Python)]
⠂OOP의 개념
⠂Class – 생성자 – 상속
⠂File I/O
⠂Exception
⠂Library / Package – Numpy – Pandas


[Database]
⠂데이터베이스 기초
– 관계형 데이터베이스의 개념
– 테이블, 행, 열의 의미
– RDBMS 사용법 (MySQL)

⠂SQL 기초 문법
   – MySQL 설치 및 환경설정
– CREATE, ALTER, DROP, INSERT
– SELECT, UPDATE, DELETE
– COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN

⠂SQL 심화 문법
– GROUP_CONCAT, DISTINCT, GROUP BY, HAVING, ORDER BY
– Subquery, JOIN

⠂NoSQL
– NoSQL의 이해
– mongoDB 설치 및 환경설정
– mongoDB CRUD 기초


[Network]
⠂네트워크 기초
– 패킷
– bit/byte
– LAN/WAN
– 서버

⠂네트워크의 기본 규칙
– 인터넷이란?
– 프로토콜
– OSI 7 Layers
– TCP/IP 모델
– URL의 개념, Get & Post
– Cookie & Session & Cache
– HTTP


[Web Crawling]
⠂크롤링을 위한 기초 문법
– HTML
– CSS Selector/XPath 의 활용
– Java Script

⠂크롤링 실습
– Crawling/Scrapping/Parsing의 차이
– BeautifulSoup의 활용
– Selenium의 활용
– Scrapping with API


[Linux & Infrastructure]
⠂Linux란?
– 역사, 특징과 장단점
– 설치법
– 서버 생성
– 파일 시스템

⠂Linux 실습 1
– 가상 소프트웨어 (Virtual Machine)
– Shell 기본 사용법 (다중 사용자, 파일 권한 관리)
– Shell Script 실습
– VI 에디터(Vim)

⠂Linux 실습 2
– SSH – Console Install(putty)
– Ubuntu Server Connect


[Cloud Services Introduction]
⠂클라우드 서비스 기초
– 클라우드 서비스의 이해
– AWS의 이해(왜 AWS인가, 서비스 소개, 과금체계, 리전)
– 회원 가입 및 콘솔 탐색
– EC2의 이해
– 인스턴스 생성

데이터 분석을 위한 머신러닝

[전처리]
⠂텍스트 데이터 전처리
⠂이미지 데이터 전처리
⠂사운드 데이터 전처리
⠂지리정보 데이터 전처리


[지도학습]
⠂분류모형 입문
⠂로지스틱회귀
⠂나이브베이즈
⠂의사결정나무
⠂퍼셉트론과 서포트벡터머신
⠂모형 최적화와 분류 실무
⠂추천시스템


[비지도학습]
⠂클러스터링
⠂확률적 그래프 모형
⠂몬테카를로 방법
⠂혼합모형과 변분법적 추론


[딥러닝 – 신경망 기초]

현업 전문가가 가르쳐드립니다.

박두진 강사님

박두진 강사님
(파이썬 프로그래밍, 크롤링)

  • 현, 패스트캠퍼스 데이터 사이언스 전임강사
  • 전, 베라노스 개발팀 책임
  • 전, N3N 데이터시각화 웹 서비스팀 선임
  • 전, JLK-Inspection 인공지능팀 과장
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김도형 강사님
(수학, 통계, 머신러닝)

FAQ.

수강 기간은 언제부터 언제까지 인가요?

결제일로부터 1년간 강의를 수강하실 수 있습니다.
만일 19.12.2 일에 구매하신다면, 20.12.2 까지 수강하실 수 있습니다.

구매 후 환불 규정은 어떻게 되나요?

*환불 금액은 정가가 아닌 실제 결제 금액을 기준으로 계산됩니다.

*정상 수강기간 (유료 수강기간) 은 최초 1개월 (30일) , 무료 수강기간은 이후로  11개월이며, 정상 수강기간이나 무료 수강기관 모두 동일하게 영상 시청 가능합니다.

*수강 시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강하신 경우에 100% 금액 환불해드리며
수강 시작 후 7일 이상, 5강 이상 수강 시  정상 수강기간인 1개월 대비 잔여일에 대해 학원법 환불규정에 의거하여 환불해드립니다.

완강하면 제공되는 커리어 특강은 무엇인가요?

수강 기간 (1년) 내 모든 강의를 100% 수강 (모든 강의 영상 100% 시청) 하셨을 경우에, 확인 후 커리어 특강 영상을 추가로 제공해드립니다.
커리어 특강은 온라인 강의 형태로 제공되며, 현직 채용담당자 분이 취업 꿀팁 등을 설명해주시는 정가 60만원 상당의 강의입니다!

모르는 내용이 생기면 어떻게 하죠?

데이터 사이언스 스쿨 온라인은 기존 오프라인 수업의 가격이 부담되어서 수강하지 못하는 분들을 위해서 최대한 저렴하게 제공해드리는 과정입니다. 따라서 별도의 질문 채널을 운영하지 않고 있습니다. 하지만 본 과정에서 제공해드리는 꼼꼼한 수업 자료를 통해, 대부분의 궁금증은 해결하실 수 있을겁니다. 🙂

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✓ 본 과정은 결제완료 순으로 할인 마감됩니다.
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문의: 임재현 매니저 (02-518-4824) | help-school@fastcampus.co.kr
기 간 : 결제일로부터 1년간 수강 가능