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과정요약

과정요약
강사	김덕중(DJ)
학습기간	1개월(3시간/11차시) / 청강기간 : 교육 후 12개월
난이도	초급
교육비	70,000원
평가항목	진도율 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료
1일 진도제한	없음
정원	1,000명
학습환경 정보	PC-모바일병행

과정소개

본 과정은 학문적 이해보다는 딱딱하지 않고 재미있게 설명하여 심도있는 데이터 분석으로 학습이 이어지도록 하는 것을 목표로 합니다.
따라서 데이터 분석에 입문하는 분들에게 적합한 개론수준의 강의입니다.

파이썬, R 까지 배웠는데
아직도 데이터만 보면 얼음이라구?
데이터 1도 모르는데
데이터 분석하려면 뭐부터 시작해야 하냐구?

언어, 기법 이전에 반드시 알아야 하는
통계학적 사고와 기초 개념
[어서와 데이터는 처음이지]시리즈에서 완전정복하자!
1. 어서와 데이터는 처음이지 - 기초 of 기초 데이터 개념
2. 어서와 데이터는 처음이지 - 효과 검증을 위한 기초 개념
3. 어서와 데이터는 처음이지 - 미래 예측을 위한 기초 개념

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본 과정은 데이터 분석의 꽃, 예측 모델링과 머신러닝을 위해
꼭 알아야 하는 기본 원리와 개념을 알아봅니다.
예측 모델링을 어떻게 접근하는지,
문제 상황에 따라 어떤 예측 모델을 이용해야 하는지,
회귀분석과 머신러닝의 차이는 무엇인지
비전공자의 눈높이에 맞춰 쉽게 알려드립니다.
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Point 1. 데이터 분석을 위해 꼭 알아야 할 기초 개념 제대로 뽀개자
개념을 제대로 잡고 싶은데 프로그래밍 언어, 분석 툴 사용법 강좌밖에 없어서 답답하셨나요?
본 강좌는오로지 기초 이론, 핵심 개념에 집중한 최초의 강좌입니다.

Point 2. 순도 100% 문과생의 눈높이에 맞춘 강의로 데.알.못 탈출하자
불필요한 수학 공식과 복잡한 용어는 1도 없다!
일상적 언어와 쉬운 예제로 어려워 보이는 개념도 세상에서 제일 쉽게 풀어드립니다.
또한 데이터 분석 시연을 통해 배운 개념이 어떻게 적용되는지 눈으로 확인해
뜬구름이 아닌 실전형으로 기본 베이스를 탄탄히 다질 수 있습니다.
※ 데이터 실습 링크 제공

Point 3. 온라인 최초! 실무로 다져진 데이터 분석가의 재미진 강의로 배우자
오프라인 플랫폼에서 쉽고 재미있는 데이터 강의로 인기를 끌고 있는
데이터랩 DJ의 강의를 온라인에서 독점 제공합니다.

※ 실제 오프라인 강의 후기
"강의에 대해서 한 문장으로 얘기하자면 '재밌다'입니다."
"통계 무지랭이 나조차 데이터 그래프를 보며 고개를 끄덕이게 만든 수업이었습니다"
"무작정 머신러닝 때려박기 식이 아니라 데이터의 원초적인 원리부터 파고들어 베이스를 잡게 되는 수업"

학습목표

상관 분석의 접근법과 기본 개념을 이해하고 설명할 수 있다.
전통적인 회귀 분석을 이용한 예측 모델의 원리와 개념을 이해하고 설명할 수 있다.
머신러닝의 기본 원리와 회귀 분석과의 차이를 이해하고 설명할 수 있다.
상관 및 회귀 분석과 관련된 결과 값을 해석할 수 있다.

학습대상

데이터 분석을 처음 배우는 비전공자/초보자
데이터 기초 개념을 다져서 업무에서 의미있는 분석을 시작하고 싶은 분
데이터 분석가와 커뮤니케이션 하기 위한 기초 개념을 다지고 싶은 분
언어 등의 테크닉은 알지만 막상 데이터를 받으면 어디서부터 시작해야할지 막막한 분
그 어떤 강의와 책으로도 데이터에 대한 이해 및 통계 개념이 안 잡혔던 분

강사소개

김덕중(DJ)

주요경력
: [학력/경력]; - (現) (주)오래 데이터분석팀 팀장; - (現) 데이터랩 대표 (데이터 기초 교육); - (前)스타트업 Ulala LAB IoT 플랫폼 개발팀 팀장; - 광운대학교 지각심리학 석사; [주요 프로젝트]; - 산업용 IoT 빅데이터 분석(2017~18); - 키오스크 결제 데이터 분석(2020)

과정목차 11

두 데이터가 유사한지 알아보려면?
01차시
많은 사람들이 오해하고 있는 그 단어! 상관분석

02차시
유사하다는 것은 무엇인가?(1) - 상관분석(pearson-r) 기초

03차시
유사하다는 것은 무엇인가?(2) - 데이터로 직접 확인하기

04차시
유사하다는 것은 무엇인가?(3) - 상관값에 따른 데이터의 관계성
데이터로 예측을 하려면?
05차시
오해하지 말자 결과는 결과일뿐! - 상관값의 해석

06차시
예측을 해보자(1) - 회귀, Data-fitting, Modeling

07차시
예측을 해보자(2) - 최적의 선을 찾는 방법, 최소제곱법

08차시
예측을 해보자(3) - 회귀의 종류

09차시
아, 이제야 이해할 수 있다 - 회귀분석 vs. 머신러닝
예측 모델 만들기 실습
10차시
예측 모델 만들기 실습(1) - 전통적 방식의 선형 회귀 모델

11차시
예측 모델 만들기 실습(2) - 머신러닝을 이용한 선형 회귀 모델

수강후기 101

평균평점

4.5 / 5.0

4

양*호
2024.02.29

상관분석에 대한 기초 개념 제시
5

김*덕
2024.02.05

머신러닝의 어려운 개념을 최대한 쉽게 설명하고 있습니다. 처음에는 뭔소리인지 잘 이해가지 않았는데 다른 머신러닝 강의를 듣고 다시 이 강의를 들으니 얼마나 쉽게 설명하고 있는지을 알 수 있었습니다.
5

정*헌
2023.08.02

데이터 기반 분석시 상관 관계와 회귀 분석에 대해서 개념을 잡을 수 있었다. 회귀 분석을 통해서 상관 관계를 보는 것이지 꼭 인과 관계가 찾아지는 것이 아니라는 것이 중요하다. 그리고 데이터 분석 시 왜 이 데이터를 분석하고, 무엇을 알고 싶은가 정의하고, 데이터 전처리로 의미있는 데이터로 만든 후 분석을 시작하는 것이 제일 중요하다. 그 외에도 데이터가 나온 것에 대한 분석력이 있도록 스터디가 필요하다.
5

성*훈
2023.05.26

내가 수강한 강의 중 무지한 수강자의 수준을 고려한 쉬운 해설, 지루함을 못느끼게 할 정도로 깔끔한 편집으로 최고의 완성도를 보여준 수작
5

이*규
2021.12.13

경험에 기초한 좋은 강의로 많은 도움