데이터 사이언스
Extension SCHOOL

비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 분석의 힘,
데이터 사이언스를 배우고 경쟁력을 갖추세요!

비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 분석의 힘,
데이터 사이언스를 배우고 경쟁력을 갖추세요!

데이터 사이언스
Extension SCHOOL

체계적인 커리큘럼
데이터 전문가 맞춤 코스
기초부터 이론, 실습까지
기간 일정 장소 준비물

2018년 10월 31일
- 2019년 6월 1일 (총 28주)
1학기: 2018년 10월 31일
- 2019년 1월 26일 (12주)
2학기: 2019년 2월 20일
- 2019년 6월 8일 (16주)

주 2회
매주 (수) 19:30 ~ 22: 30
매주 (토) 14:00~18:00
/ 1학기 기준

패스트캠퍼스 강남 본원
모집 인원: 27명

필기구,
개인 노트북 권장

기간 일정

2018년 10월 31일
- 2019년 6월 1일 (총 28주)
1학기: 2018년 10월 31일
- 2019년 1월 26일 (12주)
2학기: 2019년 2월 20일
- 2019년 6월 8일 (16주)

주 2회
매주 (수) 19:30
- 22: 30
매주 (토) 14:00~18:00
/ 1학기 기준

장소 문의

패스트캠퍼스 강남 본원

조한준 매니저
02-501-9391
help-ds
@fastcampus.co.kr

문의ㅣ조한준 매니저 02-501-9391
help-ds@fastcampus.co.kr
메일로 문의 주실 경우 자세한 상담을 원하신다면 휴대폰 번호, 상담가능 시간을 남겨주세요!
*수강 신청을 완료하시면 24시간 이내에 담당 매니저가 전화 드립니다. (약 20분 소요)

Extension SCHOOL

패스트캠퍼스 Extension SCHOOL은 새로운 분야를 체계적이고 심도있게 배워 자신의 커리어 영역을 개발하고 확장하기
원하는 분들을 위해 태어났습니다.
빠르게 변화하는 디지털 시대에 맞춰 대학원에 준하는 여러 디지털 영역의 실질적인 직무
역량을 배양할 수 있도록 기초부터 심화까지 단계별로 구성된 정교한 커리큘럼과 학습 로드맵을 제시합니다.

  • 단계별로 차근차근

    차근차근 진학하는 단계별 구성을 통해
    해당 분야의 기초 지식부터 심화 이론,
    최신 기술과 트렌드까지 커리어 확장을
    위한 전반적인 지식을 학습합니다.

  • 사전 지식 없이도

    해당 분야를 깊이있게 학습하고 싶지만
    전공이 아니어서, 사전 지식이 없어서
    가로막히셨나요? 익스텐션 스쿨에서는
    입문자도 얼마든지 새로운 분야에
    도전하실 수 있습니다.

  • 회사 다니면서

    익스텐션 스쿨은 평일 저녁과 주말에
    진행하는 과정으로 직장과 병행하면서
    장기적으로 다음 커리어에 대한 준비를
    해나가실 수 있습니다.

Why
데이터 사이언스
Extension SCHOOL?

빅데이터, 머신러닝 등 데이터를 다루는 기술이 비즈니스의 성패를 가르는 중요한 위치를 차지하게
되었습니다. 기획, 마케팅 등 여러 직군, 여러 산업군에서 데이터 분석 역량을 가진 인재를 원하는
이유이죠. 이러한 흐름에 맞춰 데이터 분석을 체계적으로 배워 자신의 전문 영역을 쌓아 직업 경쟁력을
높이길 원하는 사람들의 니즈도 급증하고 있습니다.

  • 1. 데이터 사이언스를 체계적으로 배워 전문 영역을 구축하고 싶은 A씨

    이왕 공부할거라면 ‘데이터 사이언스 분야’를 심도있게 배워 데이터 분석 전문가로 경쟁력을 높이고 싶어요! 대학원 진학도 고려해 봤지만 실질적인 분석 역량이 아닌 개요 위주의 수업만 가득한 커리큘럼을 보고나니 ‘과연 비싼 등록금과 긴 시간을 투자해 배운만큼 실무에서 제대로 써먹을 수 있을까?’하는 의구심이 드네요.

  • 2. 데이터 분석 강의는 쏟아지는데, 어떤 강의를 뭐부터 들어야 할 지 고민인 B씨

    망 직종으로 꼽히는 ‘데이터 분석가’에 도전해 보려고요! 간단한 분석 모델만 다루는 단과 강의, 수학이나 통계 등 관련 지식 없이는 들을 수 없는 머신러닝/ 딥러닝 같은 중급 레벨의 강의들을 혼자서 찾아 듣다보니 더욱 막막하고 어렵기만 합니다. 기초 이론부터 데이터 분석 실무에 적용 가능한 수준까지 체계적으로 가르쳐 주는 곳 없나요?

데이터 분석을 공부하고 싶지만
나에게 필요한 나에게 꼭 맞는 과정을 찾지못한 당신의 고민,
데이터 사이언스 Extension SCHOOL이 해결해 드립니다!

데이터 분석을 공부하고 싶지만 나에게 필요한
나에게 꼭 맞는 과정을 찾지못한 당신의 고민,
데이터 사이언스 Extension SCHOOL이 해결해 드립니다!

  • 데이터 분석에 꼭 필요한 내용만 배웁니다.

    실무와 동떨어진 이론은 걷어내고, 데이터 분석을 위한 기초 수학/통계, 데이터 분석 이론 등 실제 데이터 분석을 위해 꼭 알아야 할 핵심만 배워서 실제 업무에 바로 적용할 수 있도록 합니다.

  • 데이터 분석 기초부터 심화까지 체계적으로 배울 수 있는 학습 로드맵을 제시합니다.

    기초가 탄탄해야 응용이 가능합니다. 단기에 배우는 스킬 위주의 툴 강의만 무작정 배우면 결국 기본기 부족으로 한계에 다다르게 됩니다. 데이터 분석을 위한 기초 지식부터 프로그래밍, 데이터 분석 툴, 데이터 분석 실습과 개인 프로젝트까지 1~2학기로 나눠 한단계 한단계 체계적으로 배우세요.

이런 분에게 추천합니다.

  • 직장을 다니면서 데이터 분석가로 커리어 전환을
    원하는 직장인

    데이터 분석가로 커리어를 전환을 꿈꾸지만, 직장을 그만두고 데이터 분석 공부에 올인하기에는 부담스러워 도전하지 못하고 있나요? 데이터 사이언스 익스텐션 스쿨은 직장인도 퇴근 후 데이터 분석가로 성장하기 위해 알아야 하는 핵심 이론과 프로그래밍을 실습과 프로젝트를 통해 빠르게 체화할 수 있습니다. 데이터 분석가의 꿈, 이제 망설이지 말고 도전하세요!

  • 데이터에 기반한 정량적 분석 역량을 강화하여
    Data-driven 마케터/기획자/경영자를 꿈꾸는 모든 직군의 직장인

    유저 데이터를 분석하여 상품/서비스의 Pain point를 찾고, 데이터 마이닝을 활용하여 유저의 니즈를 파악하는 등 정성적 분석에서 더 나아가 데이터에 기반한 정량적 분석 역량을 강화하고 싶은 직장인들을 위해 준비된 코스입니다. 데이터 분석을 배워 현 직무에 적용하고자 하는 기획/ 전략/ 영업/ 경영 직군의 모든 직장인에게 자신있게 권합니다. 데이터 사이언스 익스텐션 스쿨에서 커리어 업그레이드 하세요!

  • 데이터 분석을 배워 관련 직군으로 취업을 희망하는
    대학생/ 취준생

    데이터 분석 직무로 취업을 원하지만, 관련 경험이 부족해서 취업에 실패하는 대학생/대학원생이 많습니다. 데이터 사이언스 익스텐션 스쿨에서는 실제 업무를 위해 필요한 이론 및 프로그래밍 역량을 강화하고, 취업을 위해 필요한 데이터 분석 포트폴리오를 완성하여 취업까지 이어질 수 있도록 도와드립니다.

  • 프로그래밍 스킬에 데이터 분석 능력을 더해 데이터
    사이언티스트로 성장하길 원하는 개발자

    데이터 사이언티스트는 분석 역량과 프로그래밍 역량을 모두 갖추어야 합니다. 프로그래밍 경험이 있는 분이라면, 본 과정을 통해 확률론부터 머신러닝 이론과 실습까지 체계적으로 공부하여 분석 역량을 갖춘 데이터 사이언티스트로 성장하실 수 있습니다.

데이터 사이언스 Extension SCHOOL
강의 특징

강의 특징

  • 직장인들에게 꼭 맞춘
    강의 시간과 학습 환경을 제공합니다.

    회사에 다니면서 원하는 공부 마음껏 하시라고 저녁에 진행하는 SCHOOL 과정입니다. 따로 시간내어 공부하기 힘든 점을 배려하여 강의 시간 내에 최대한 모든 내용을 소화하실 수 있도록 단계별로 차근차근히 진행됩니다. 또 야근이나 출장으로 결석하셔도 따라오실 수 있도록 복습 영상을 제공합니다.

  • 초보자도 누구나 따라올 수 있도록 Step by Step,
    기초 수학부터 프로그래밍, 머신러닝, 딥러닝까지
    체계적으로 배우세요!

    본 과정은 사전지식이 없어도 바로 수강하실 수 있도록 기초부터 심화까지 차근차근히 진행됩니다. 1학기에는 데이터 분석의 밑바탕이 되는 Python 프로그래밍을, 2학기에는 데이터 분석을 위한 기초/중급 수학, 머신러닝 이론, 딥러닝 기초 그리고 개별 프로젝트까지 진행하여 데이터 분석가에게 필요한 역량을 단계적으로 쌓아나가실 수 있습니다.

  • 현업 전문가에게 직접 실무 노하우를 배우세요!

    패스트캠퍼스의 데이터 사이언스 Extention SCHOOL 과정은 최고의 현업 전문가만 강사로 모시고 있습니다. 현업에서 최신의 기술과 트렌드를 아는 강사님을 통해 바로 실무에 뛰어들 수 있는 인재를 양성할 수 있다고 믿기 때문입니다. 현업 전문가를 통해 실무에서 꼭 필요한 부분을 학습하고, 실무 노하우도 함께 가져가실 수 있습니다.

  • 담당 매니저, 클래스 매니저, 실습 조교가
    세심하게 학습 관리해 드립니다.

    데이터 사이언스 Extension SCHOOL은 강사님 이외에도 담당 매니저, 클래스 매니저, 실습 조교가 수강생의 수업을 지원합니다. 출석 및 강의장 환경 관리뿐만 아니라 수강생의 학습 상황을 체크하고, 학습적인 어려움을 겪는 수강생에게는 1:1로 도움을 드릴 예정입니다. 직장인도 빈틈없이 따라올 수 있도록 옆에서 세심하게 관리해드립니다.

기초부터 심화까지 Step by Step,
단계별로 구성된 체계적인 커리큘럼을 따라오세요!

1학기

데이터 분석에 앞서 필요한 Python 언어와 프로그래밍적 사고능력 학습

  • PART 1

    Python 기초 프로그래밍

  • PART 2

    데이터 수집

  • PART 3

    데이터 적재, 클라우드
    서비스, Flask
    + 개별 프로젝트 1

2학기

데이터 분석에 필수조건인 수학과 통계를 바탕으로 한 머신러닝
학습 / 실무에 활용 가능한 데이터 분석

  • PART 1

    기초수학과
    기본 머신러닝 모델

  • PART 2

    수학과 연계된 머신러닝
    모델, 딥러닝과 Tensorflow

  • PART 3

    Feature Engineering
    + 개별 프로젝트 2

1학기
데이터 분석에 앞서 필요한 Python
언어와 프로그래밍적 사고능력 학습
PART
Python
기초 프로그래밍
Python Programing

(1) Python을 이해하기 위한 Computer Science 기초 학습
(2) 프로그래밍의 기초인 연산과 자료형에 대한 학습
(3) 조건문과 삼항연산자
(4) Dictionary, Set, 반복문
(5) Function
(6) comprehension과 decorator, 절차지향 매커니즘
(7) lambda expression
(8) file I/O, Error Handle, 패키지
PART1
데이터수집 Crawling과 Linux & git

(1) linux 기초 & Command line
(2) git & github
(3) Regular Expression ( 정규표현식 )
(4) Network 이해
(5) CSS & HTML
(6) BeautifulSoup
(7) Selenium
(8) Scrapping with API
PART2
데이터적재 Database와 SQL & NoSQL

(1) 데이터베이스 이론, 스키마, SQL, SQLite, 데이터정의언어
(2) 데이터 조작언어, SQLite with jupyter
(3) join, having, cohort analysis
(4) noSQL, MongoDB, mLab
PART3
클라우드 서비스
with AWS
AWS

(1) AWS 서비스 소개
(2) AWS Console 탐구
(3) AWS CLI 도구 설치
(4) AWS EC2 인스턴스 생성 및 개발환경 구축
Flask Flask Web Framework

(1) Server-Client 모델
(2) Web Framework 이해
(3) Flask 서버 구현
(4) Routing
(5) Rendering
(6) API Server 구축
Project Mini Project

- Crawling Project
- AWS & SQL Project
2학기
데이터 분석에 필수조건인 수학과 통계를 바탕으로 한 머신러닝 학습 / 실무에 활용 가능한 데이터 분석
PART
기초수학과
기본 머신러닝
모델
기초수학과 회귀분석

(1) 데이터 분석 개요
(2) 확률론
(3) 기초 확률분포
(4) 기초 통계
(5) 해석학
(6) 기초 선형대수
(7) Naive Bayes
(8) Linear regression
(9) Logistic regression
PART1
수학과 연계된
머신러닝 모델
머신러닝

(1) PCA ( with 선형대수 )
(2) Bagging과 Boosting
(3) Random Forest ( with 통계 )
(4) Decison Tree ( with 엔트로피 )
(5) Gradient Boosting Decision Tree
(6) SVM ( with 유사도 측정 )
(7) K-means & K-NN
(8) Spectral clustering
(9) Ensemble ( with 확률분포 )
PART2
딥러닝과
Tensorflow
신경망과 Tensorflow

(1) Perceptron
(2) Multi layer perceptron
(3) XOR 문제
(4) Tensorflow 기본구조
(5) Back propergation
(6) Feed forward network
(7) Network 고도화/ 튜닝
PART3
실무에 활용하는
데이터 분석
(1) 유저 Funnel 분석을 통한 이탈 구간 개선
(2) 랭킹 및 추천 로직 Prototype 구축
(3) 결제 예측 모델을 통한 결제율 제고
(4) 신규 비지니스 지표 개발 및 Dashboard 구성
Feature
Engineering
(1) Feature의 사용법
(2) Feature의 Prediction Power
(3) Feature의 조합 방법
(4) How to PCA( 차원축소)
(5) 데이터 전처리과 Machine learning Model 생성
(6) Machine learning Model의 세부튜닝
Project Final Project

개인별 프로젝트 및 포트폴리오 진행
과정 안내서 보기

* 수강 신청 전, 반드시 과정 안내서를 확인하세요!

수강후기 4인 4색 인터뷰

"데이터 사이언스 Extension SCHOOL의 체계적인 커리큘럼 덕분에 데이터 분석가로 커리어 전환할 수 있었습니다."

이 과정을 통해 선형대수, 통계, 미적분 그리고 파이썬과 머신러닝 알고리즘 등을 체계적으로 학습하였고, 프로젝트를 진행하며 데이터 분석의 시작부터 시각화까지 진행하며 데이터 분석의 전 과정을 이해하고, 그에 대한 피드백까지 받을 수 있어서 매우 유익한 시간이었습니다.
그중 가장 기억에 남는 부분은 학생들 보다 더 의욕이 넘치시고, 조금이라도 더 많은 것들을 전해주고 싶어 하시는 윤정훈 강사님의 열정입니다. 윤정훈 강사님께서 수학과 파이썬 그리고 데이터 분석의 전반적인 과정에 대해 알려주시는데, 다른 분들도 강사님의 수업을 꼭 들어보시길 추천합니다.
마지막으로 제가 이 과정에서 얻은 가장 큰 것은 데이터 분석가로 일을 시작했다는 것입니다. 데이터 분석의 기초도 잘 모르던 제가 데이터 분석가로 커리어 전환을 할 수 있었던 것은 전적으로 데이터 사이언스 Extension SCHOOL의 체계적인 커리큘럼 덕분이라고 생각합니다. 아직 데이터 사이언스에 대해 감이 없어서 데이터 사이언스 분야로의 도전을 망설이고 계시다면, 저는 일단 데이터 사이언스 Extension SCHOOL을 시작하시라고 말씀드리고 싶습니다.

황태준 님 / 국내 스타트업 데이터 분석가 취업

"언젠가 제가 준비한 것을 200% 활용할 기회가 올 것이라고 생각합니다. 데이터 분석은 그 자체로 기회이니까요!"

처음에는 커리큘럼을 보면서 '전공자도 어려워하는 분야를 과연 내가 이해할 수 있을까?' 걱정이 되었습니다. 하지만 1학기 수업을 듣고 그런 걱정들이 조금씩 해소되었습니다.
1학기에는 수학적, 통계학적 이론들을 조금씩 정립하면서 이해하는 시간을 가져감과 동시에 Python에 익숙해질 수 있었습니다. 특히 윤정훈 강사님은 수학전공으로 현업에서의 경험을 강의와 잘 버무려 전달해주셔서 수업에 몰입도가 높았습니다.
2학기에는 1학기에 배운 기초적인 내용을 한 단계 발전시킬 수 있는 과정이었습니다. 최우영 강사님께서 크롤링을 통해 데이터를 모으고 Git을 통한 업무 진행 방법을 알려주셨습니다. 최우영 강사님은 오랜 기간 현업에서 쌓은 노하우를 짧지만 핵심적인 내용을 짚어주셔서 매우 인상 깊었습니다.
3학기에도 누구나 아는 유명한 회사에서 활발하게 활동하고 계신 강사님께서 직접 현업의 업무를 중심으로 데이터 분석가의 길을 알려주고 계십니다. 아직은 경영지원팀에서 근무하고 있지만, 차근차근 데이터 분석가의 역량을 쌓아나간다면 언젠가 제가 준비한 것을 200% 활용할 기회가 올 것이라고 생각합니다. 데이터 분석은 그 자체로 기회이니까요!

신창목 님 / LIG시스템 경영지원담당 구매팀

"결과 중심에서 과정 중심으로, 업무를 접근하는 방법이 완전히 달라졌습니다!"

1학기 수업은 저에게 여러 변곡점을 준 수업이라고 생각합니다. 선형대수, 확률/통계는 학생 때 시험을 위해 억지로 외우며 공부했던 지겹기만 한 존재였죠. 하지만 [데이터 사이언스 Extension SCHOOL]에서 실무를 생각하며 다시 배우니 더욱 가깝고 친근하게 느껴졌습니다. 어렵고 불편했던 수학이 어느새 친근한 존재가 되고 나니, 파이썬 코딩도 훨씬 쉬워졌습니다. 파이썬의 문법 수업과 같이 병행하니 그만큼 봐야 할 내용들이 많았지만, 실력 향상에 도움이 된 건 사실이었습니다.
또, 조원들과 함께 진행한 캐글 프로젝트도 무척 재미있었습니다. 업무에서 벗어나 낯선 주제를 가지고 아직은 서먹한 조원들과 밤늦게까지 이야기를 하다 보니 어느새 더욱 가까워졌고, 그만큼 데이터에 대해 이야기하는 깊이도 더해갔습니다.
2학기에는 다양한 기법을 경험할 수 있었습니다. 최우영 강사님이 알려주신 크롤링 기법과 No-SQL은 제 업무에 큰 도움이 되었습니다.
[데이터 사이언스 Extension SCHOOL] 수료 후, 제 업무는 크게 달라졌습니다. 생각하는 방식은 결과 중심에서 과정 중심으로 바뀌었고, 반복적인 업무를 새롭게 접근하는 법을 알게 되어 업무의 효율도 크게 향상되었습니다.

최종언 님/ 이동통신 무선품질 분석팀 개발자

"데이터 분석을 업무에 어떻게 활용할 수 있을지 생각하게 되면서 세상과 업무를 바라보는 눈이 넓어졌습니다."

코딩도 통계학도 아무것도 모르는 문과 졸업생이라 데이터 사이언스 수업을 듣는 것에 대한 두려움이 있었는데, 데이터 사이언스 Extension SCHOOL에서는 기초부터 차근차근 설명해주고, 배운 것을 스스로 익힐 수 있도록 과제와 피드백까지 주셔서 좋았습니다.
특히 수업을 진행해주신 강사님들께서 매우 열정적으로 수업을 진행해주시고 질문에 성심성의껏 대답을 해주시는 것이 느껴서 좋았습니다. 또한 클래스 매니저님께서도 어려움이 있을 때마다 항상 적극적으로 도움을 주셨습니다. 일과 공부를 병행하는 것이 피곤하고 어렵기도 했지만 항상 열정적이신 강사님들과 매니저님 덕분에 계속 힘을 낼 수 있었습니다.
처음에는 '나도 데이터 분석을 할 수 있을까?'하는 가벼운 호기심에 시작한 데이터 사이언스 Extension SCHOOL이었지만, 이제는 데이터 분석을 업무에 어떻게 활용할 수 있을지 생각하게 되면서 세상과 업무를 바라보는 눈이 넓어진 것 같습니다. 수업 이후에도 다양한 곳에 데이터 분석을 활용할 수 있도록 실력을 키워나가고 싶습니다.

이민재 님 / 국내 식료품 회사 마케터

현업 전문가가 직접 가르칩니다.

1학기 최우영 강사님
wooyoung

[ 약력 ]

– 현) Disceptio 개발자
– 현) 컴퓨터공학 입문 스쿨 강사님
– 현) 컴퓨터 사이언스 익스텐션 스쿨 강사님
– 현) 디지털마케팅 스쿨 강사님
– 마케팅 데이터 분석 플랫폼 개발
– 파이썬 웹크롤링 부트캠프 집필중

최우영 강사님 (1학기_PART 1,2,3 담당)

데이터 분석을 매끄럽게 수행하기 위해서는 프로그래밍 기초와 데이터 수집을 확실하게 이해하고 적용하는 것이 중요합니다. 공구에 대한 이해가 깊어야 공구를 잘 다룰 수 있듯이, 파이썬의 올바른 활용법을 익혀야 실무에서 데이터 분석 이론을 잘 구현할 수 있게 됩니다.

그래서 1학기에는 저와 함께 파이썬 프로그래밍 기초와 웹 스크래핑, 데이터베이스까지 분석 전에 해야할 다양한 일들에 대해 함께 공부해볼 것입니다.

컴퓨터 프로그래밍에 자신이 없으시거나, 관련 내용을 공부한 적이 없는 비전공자도 잘 이해할 수 있도록 쉽고 재미있게 수업을 진행할 예정입니다. 데이터 사이언티스트가 되는 첫 걸음을 성공적으로 뗄 수 있도록 최선을 다해 도와드리겠습니다 ^^

2학기 윤정훈 강사님
yoonjh

[ 약력 ]

현) 카카오 Machine learning engineer (안티어뷰징파트)
전) 쿠팡 Software engineer & modeler (검색퀄리티팀)

윤정훈 강사님 (2학기_PART1, 2 담당)

데이터 과학, 데이터 과학자, 머신러닝, 딥러닝은 IT 뿐만이 아닌 다양한 분야에서 가장 관심있는 키워드일 것입니다. 하지만 많은 분들이, 데이터 분석에 대한 공부를 시작해도, 수학/통계 기초가 없어서 도중에 포기하는 경우가 많습니다. 또 데이터 분석과 수학/통계의 관계를 모르시는 분들도 많습니다. 그래서 본 강의에서는 Why) 데이터 분석과 머신러닝에서 수학/통계가 왜 필요한가? How) 데이터 분석과 머신러닝에서 수학/통계가 어떻게 사용되고 연결되어 있는가?  What) 데이터 분석과 머신러닝에서 수학/통계의 무슨 부분을 공부해야 하며 어떤 알고리즘들이 있는가?
이 세가지 질문에 대한 답을 명쾌하게 드리도록 하겠습니다. 수학에 대한 기초와 시간이 부족하셨던 분들, 하지만 데이터 분석을 배워보고 싶으신 수강생 여러분을 기다리고 있겠습니다.

2학기 송훈화 강사님
hoon

[ 약력 ]

– 현) 국내 최대 O2O 스타트업 데이터 분석가
– 전) 인프라웨어 : 한글문서 무료어플 및 프로그램 회사

송훈화 님 (2학기_PART 3 담당)

이론보다는 분석 실무에 대한 내용을 공유하고, 주요 분석 주제 및 소프트 스킬의 중요성, 분석Tool 에 대한 소개와 실습이 진행될 예정입니다. 또한 실무에서 실제 진행한 프로젝트를 하나씩 소개해드리면서 같이 경험해볼 예정입니다. 분석 주제와 프레임, Code 및 Dashboard 등 실무 내용을 접해볼 수 있습니다.

데이터 분석은 수학/통계, 컴퓨터사이언스, 사회과학, 실험설계 등 여러 요소를 다루어야 하는 분야이다 보니 많은 학생분들이 막연한 두려움을 가지고 있는 것 같습니다. 수강생분들이 이러한 두려움을 떨처내고 어떻게 데이터 분석가로서 비즈니스에 기여할 수 있을지, 어떻게 동료한테 인정받는 분석가가 될 수 있는지 이러한 부분을 명확히 전달해드리고자 합니다.

FAQ

수학/통계 배경 지식이 없는 비전공자입니다. 수강이 어려울까요 ?

본 과정은 비전공자도 충분히 학습 할 수 있도록 커리큘럼이 기초부터 심화까지 단계별로 구성되어 있습니다. 먼저 데이터 분석에서 밑바탕이 되어야 하는 것이 프로그래밍 능력입니다. 따라서 1학기에는 본격적으로 데이터 분석을 배우기에 앞서 프로그래밍의 기초부터 탄탄히 다지게 됩니다. 2학기에 데이터 분석을 위한 수학/통계 이론을 각 PART별로 나눠서 단계별로 학습합니다. PART 1은 수학 기초를, PART 2는 수학 심화를 학습함으로써 머신러닝 모델을 한번에 이해 할 수 있도록 이끌어줍니다.

대학원 진학을 고려중입니다. 이 과정과 대학원 과정을 비교한다면 ?

학위 취득이나 학문 연구가 목적이라면 대학원을, 빠르게 데이터 분석 업무에 적용할 수 있는 실무형 전문가가 되고 싶다면 본 과정을 추천드립니다.

학기별로 수강신청이 가능한가요 ?

네, 학기별로 수강신청이 가능합니다! 다만, 1차 모집 이후 공석이 발생할 경우에 한하여 2차 모집을 진행하게 됨으로 1차 모집시 전체학기를 신청하는 수강생을 우선 선발하게 됩니다.

직장인이다 보니 평일 저녁에 못 오는 경우가 생길텐데요, 이 경우 어떻게 하나요 ?

직장인을 주요 대상으로하는 수업이므로 최대한 직장인의 상황에 맞춰드리기 위해 놓친 수업을 복습할 수 있는 방안을 마련하였습니다. 데이터 분석의 밑바탕이되는 프로그래밍 수업의 경우, Python Programming 수업과 Linux, git 수업에 한하여 강의 동영상을 제공해 드립니다. 이 외 수업에도 결석하시는 분들에게도 강의자료를 모두 제공해드리며, 놓친 부분을 보충할 수 있도록 스터디 모임을 운영할 예정입니다. 그 외에 학습적인 어려움이 있으시다면 강사님과의 질의응답, 클래스 매니저 혹은 실습 조교님의 도움을 받으실 수 있습니다.

저는 마케터인데요, 데이터 분석을 배워서 정말 마케팅 실무에 적용할 수 있나요?

물론입니다. 예를 들어 2학기 PART 3에 해당하는 실무에 활용하는 데이터 분석 강의는 본인 회사의 데이터를 직접 활용할 수 있도록 커리큘럼이 구성되어 있습니다.

데이터 사이언스 Extension SCHOOL

기    간 2018년 10월 31일 ~ 2019년 6월 1일 (총 28주)
1학기: 2018년 10월 31일 ~ 2019년 1월 26일 (12주)
2학기: 2019년 2월 20일 ~ 2019년 6월 8일 (16주)
일    정 주 2회
매주 (수) 19:30 ~ 22: 30
매주 (토) 14:00~18:00 / 1학기 기준
장    소 패스트캠퍼스 강남 본원
인    원 27명
문    의 조한준 매니저 02-501-9391
help-ds@fastcampus.co.kr

(메일로 문의 주실 경우 자세한 상담을 원하신다면 휴대폰 번호, 상담가능 시간을 남겨주세요!)

총 500만 원 (총 28주)

1학기 200만 원 (12주)
2학기 300만 원 (16주)

※ 1학기와 전체학기만 수강신청 가능!
※ 카드 12개월 무이자 할부 가능!

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