과정상세
현업 데이터를 활용한 데이터 분석 실무
교재제공 중급
현업 데이터를 활용한 데이터 분석 실무
과정요약
| 학습시간 | 28시간 | 난이도 | 중급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 32 명 |
| 교재정보 | |||
과정소개
학습목표
- 실제 현업에서 필요한 데이터 분석 관련 스킬들을 체득한다.
- (현업 스킬은 데이터 전처리, 데이터 분석 패키지 응용력, 데이터 시각화 패키지 응용력 등이 있음)
- 다양한 산업군의 실제 데이터를 활용한 분석을 수행해 봄으로써, 다양한 서비스의 특성별 접근 방법을 습득한다.
- 다양한 서비스의 데이터 분석을 통해 현업에서 응용할 수 있는 인사이트를 획득한다.
- 서비스의 형태 별 고객 특성에 따라 어떻게 다르게 데이터 분석을 접근해야 하는지 알 수 있다.
학습대상
- 파이썬에 대한 기초적인 지식(리스트, 반복문 등)과 경험을 보유하고 있으나, 데이터 사이언스를 위한 실전 스킬이 부족한 분
- 데이터 분석에 대한 기본적인 지식은 보유하고 있지만, 전자상거래나 헬스케어와 같은 실제 산업 데이터를 다루는 경험이 부족한 분
- 엑셀이나 데이터베이스(MySQL 등)에 저장된 데이터에서 원하는 정보(고객의 구매 내역 및 개인정보 등)를 직접 추출한 결과를 보고 싶은 분
- 고객획득비용(Customer Acquisition Cost, CAC)과 고객생애가치(Customer Lifetime Value, CLV)등의 고급 비즈니스 지표를 직접 뽑고 분석하여, 데이터 기반 의사 결정이 필요한 분
- 이미 데이터 분석 경험이 충분하지만, 다른 산업의 데이터를 분석하여 새로운 시각과 인사이트를 얻고 싶은 분
- 당장 현장에서 데이터 분석(Data Analytics) 업무를 맡아야 해서 빠르게 현업 스킬 체화가 필요한 분
과정목차 24
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1 일차
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Chapter 1. 워밍업 & python 기초
- 강사 및 수업 소개, ICE Breaking
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Chapter 1. 워밍업 & python 기초
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- 아나콘다 설치 및 주피터 노트북에서 python 실행, 기초 문법
- 주피터 노트북에서 csv파일을 불러와 기초적으로 검색, 가공, 처리 및 저장)
- Kmong 소개, Kmong 데이터 설명, Kmong 과제 문제 시연
- Kmong 과제 실습
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- Kmong 과제 실습(pandas를 사용하여 데이터 전처리하기)
- Kmong 과제 풀이
- pandas 심화 문법을 활용한 데이터 처리 및 분석
- python 라이브러리인 pandas의 다양한 기능을 사용하여 주피터 노트북에서 데이터를 원활히 검색, 가공, 처리 및 분석
- Noom 소개 및 데이터 설명, Noom 과제 소개 및 시연
- Noom 과제 실습(pandas를 사용하여 데이터 전처리 및 분석하기)
- Noom 과제 실습(pandas를 사용하여 데이터 전처리 및 분석하기)
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- Noom 과제 풀이
- python에서 SQL 기초 문법을 사용하여 데이터 베이스에서 데이터 가져오기
- 기본적인 SQL query를 이해하며 사용
- DS School 소개 및 데이터 설명, DS School 과제 소개 및 시연
- SQL을 사용하여 DS School의 데이터를 불러와 pandas로 분석하기
- DS School 과제의 솔루션을 이해하며, python에서 sqlite3, SQL을 사용하여 DS School 데이터 베이스에서 데이터를 가져오기, pandas를 사용하여 DS School의 데이터를 분석
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Chapter 7. python 데이터 시각화
- matplotlib, seabrn을 활용한 데이터 시각화
- matplotlib, seabrn을 활용한 데이터 시각화
- Zigzag 소개 및 데이터 설명, Zigzag 과제 소개 및 시연
- matplotlib, seaborn을 활용하여 Zigzag 데이터 시각화 하기 및 pandas로 분석하기
- Zigzag 과제 풀이
- 앞으로 무엇을 공부해야 하는가, Q&A
수강후기 6
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3장*엽
2019.09.06
과정의 절반정도의 과정으 ㄹ다른 내용으로 바꾸어도 좋겠습니다. -
5******
2019.09.06
강사님이 좋았습니다. 좋은 강의 감사합니다. -
5******
2019.08.02
교육과정이 handson 중심이라서 좋았습니다. 실무에 매우 도움될 내용입니다. 강추 -
3양*호
2019.08.02
데이터 분석하는데 도움이 되었음 -
5******
2019.08.02
현업데이터를 활용해서 수업이 되어서 실제 회사에서 도움이 될것 같다.