다회차 수업
09.22(일)
13:00~16:00
| 강남
상세장소 : 강남역 5번출구 도보 5분!
09.24(화)
20:00~23:00
| 강남
상세장소 : 강남역 5번출구 도보 5분!
10.02(수)
19:00~22:00
| 종로
상세장소 : 광화문역 1번출구 도보 3분!
대관료는 한달 수업료에 포함되어있습니다!//강의의 퀄리티가 최고의 마케팅이라 믿고, 마케팅의 퀄리티는 데이터가 말함을 실천하는 현 재직 중 개발자 dj 입니다.
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₩24,200 ₩12,100원 / 시간
₩290,400 ₩145,200 / 총 4회 12시간

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datalab
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[#퇴사 후 이직] 빅데이터/머신러닝 쉽게 배우고 연봉을 올려보자!
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  • 3시간/회
  • 최대인원:1~15
  • 24,200 ₩12,100/시간

튜터정보

  • 신분 인증 됨
한국에는 빅데이터가 없습니다. 그렇게 많은 데이터를 수집할 수가 없으니까. 그래서 빅데이터 전문가도 없습니다. 하지만, 빅데이터에 가까운 데이터를 수집하고, 분석하는, 현 (쉿) 재직 중 데이터 개발자 김덕중, 소개드립니다. 편하게 DJ라고 불러주세요!

"안녕하세요, 김덕중입니다. 저는 사람의 시지각을 연구하였고, 뇌파 등 다양 한 데이터를 다루고 분석해왔습니다. 여러개의 IT기업들을 거치면서 업무를 빅데이터 분석, AI로 확장했습니다. 현재, 멀티캠퍼스 온라인 및 오프라인 집합교육 강사로 일하며 롯데보안팀, 동양생명, 화해 등 다양한 기업에서 강의, 컨설팅 및 외주개발을 하고 있습니다."

- 산업심리학 학사를 했는데, 지각심리학 석사까지 함
- 석사 수료중, 통계 수업의 조교 생활을 징하게 함
- 현 산업 AI 회사의 IoT 플랫폼 개발팀 팀장
- 팀원들이 회식자리를 마다하지않는 그 팀장
- 빅데이터 분석 및 머신러닝 실무 多
- 데이터 종류: 산업용 IoT 데이터, 센서, EEG/ERP, 아이트래커, 서버 log
- 분석 방법론: 중다 상관/ 회귀, MANOVA
- 머신러닝 경험: classifier, clustering, CNN, RNN, 시계열 분석/예측

수업소개

✔ 수업 목표

한달간의 수업 이후에 여러분의 실무에서 기본적인 데이터 분석이 가능하게 이끌어드리는 것이 본 수업의 목표입니다.

ⓐ 통계 기초 개념 이해
통계학자가 아니라, 실무진자가 데이터 분석을 위해 알아둬야할 핵심 내용들을 이해합니다.

ⓑ 데이터 분석에 대한 이해
(다른 강의에서는 잘 알려주지 않는) 이걸 언제 어떻게 왜 쓰는지, 데이터 분석을 위해 뭐가 제일 중요한지, 총체적으로 이해함으로써 업무적인 커뮤니케이션, 자체적인 응용이 가능하게끔 이끌어 드립니다.

ⓒ 기본적인 실무 업무
각 업무별로 기본적으로 필요한 작업들은 즉시 실무에서 해낼 수 있도록 합니다.


✔ 수업 내용

드립진 머신러닝 기초 수업을 통해 2가지를 배워가실 수 있습니다.

1. 데이터에 접근하는 방법
2. 회귀분석이라는 알고리즘. 회귀라는 방법론 중 하나가 “머신러닝”입니다.


1주차: 데이터를 다루려면? 무엇을 어떻게 배워야 하는가?

* 데이터 분석과 머신러닝의 차이
* 예측과 분류
* 이진분류
* 추천 알고리즘
* 차원축소


2주차: 통계의 기초

* 모집단과 랜덤 샘플링
* 정상분포와 편포
* 집중경향치
* 분산과 표준편차
* 기술통계 vs. 추론 통계


3주차: Z,T,F 분석

* 0가설검정
* 알파값과 p-value
* 실험설계
* 정규성, 독립성, 등분산
* Z,T,F 분석


4주차: 데이터의 유사성은 어떻게 따지는가? 예측은 어떻게 하는가?

* Pearson r 상관 기초
* 공분산
* 회귀의 기초
* 최소제곱법
* 회귀의 종류
* 회귀분석 vs. 머신러닝



✔ 수업 결과: 따라서, 이 수업을 듣고나면 이런 부분들이 가능해집니다.

1) 마케터
- KPI 데이터를 기반으로 비즈니스 목표를 설정
- 타겟 고객 선정을 직관에서 데이터 기반으로 분명하게 정의
- 마케팅 채널을 정량적으로 측정, 최적화
- 고객 행동 데이터에 대한 올바른 해석

2) 개발자
- 뭐부터 해서 어떻게 결과를 낼지 방향 설계
- 데이터 분석에 사용되는 수치, 용어에 대한 이해

3) 기획자
- 원할한 데이터 커뮤니케이션
- 서비스 기획 업무와 데이터 활용을 제대로 align 시킬 수 있음



✔ 수업 방식

1. 자신의 데이터를 직접 가지고 와서 토의하고 방향을 찾습니다. 강사가 가지고 오는 샘플 데이터를 가지고 들어봐야, 내 데이터는 또 다른 과정이 필요합니다. 결국 내가 뭐든 하고싶어 듣는거 아닙니까. 어떻게 방향을 잡아야되는지 가이드해주는 컨설팅을 해드립니다.

2. 강사 혼자 떠드는 수업이 아닌, 미국식 토론수업. 함께 머리 맞대고 생각합니다. 이 방식을 통해 진짜 내 머리와 입에 착 붙여놓고 수업이 종료됩니다.

3. 기본기부터. 말만 기본이 아님. 난데없이 프로그래밍부터 들이밀면서 하란대로 하고, 자신이 만들어놓고 뭘 만들었는지 모르고, 다시 혼자 해보라면 할수없는 그런 수업에 진저리가 남.

4. 다 먹고 살자고 일하는거고, 다 재밌으라고 뭐 배워보는거 아니겠어요. 본인이 이미 어느정도 실력을 갖춰서, 대단한 교수의 수업이 필요한게 아니면 기본기는 잠오는 교수한테 듣지 마세요. 드립력 찰진 조교한테 배우세요.



✔ 수업 일정
[기초 일요반 (23기)] 4월 7일, 14일, 21일, 28일 (일요일 오후 1시-4시) > 마감
[기초 화요반 (24기)] 4월 9일, 16일, 23일, 30일 (화요일 저녁 8시-11시) > 마감
[기초 일요반 (25기)] 5월 12일, 19일, 26일, 6월 2일 (일요일 오후 1시-4시) > 마감
[기초 화요반 (26기)] 5월 14일, 21일, 28일, 6월 4일 (화요일 저녁 8시-11시)> 마감
[기초 일요반 (27기)] 6월 16일, 23일, 30일, 7월 7일 (일요일 오후 1시-4시) > 마감
[기초 화요반 (28기)] 6월 18일, 25일, 7월 2일, 9일 (화요일 저녁 8시-11시) > 마감
[기초 일요반 (29기)] 7월 14일, 21일, 28일, 8월 4일 (일요일 오후 1시-4시) > 마감
[기초 화요반 (30기)] 7월 16일, 23일, 30일, 8월 6일 (화요일 저녁 8시-11시) > 마감
[기초 일요반(31기)] 8월 11일, 25일, 9월 1일, 8일 (일요일 오후 1-4시) @강남 > 5명 남음!
[기초 화요반(32기)] 8월 13일, 27일, 9월 3일, 10일 (화요일 저녁 8-11시) @강남 > 3명 남음!
[기초 수요반(33기)] 8월 21/28일, 9월 4일/18일 (수요일 저녁 8-11시) @광화문 > 2명 남음!

✔ 수업 장소: 서울 강남구 역삼동 강남역 5번 출구에서 5분 거리! or 광화문!



***



"머신러닝 / 빅데이터를 가르치는 수업은 많지만, 전문적인 분야를 드립지게 설명하는 수업은 이 수업이 유일합니다."

수업대상

  • 드립력으로 배우는 머신러닝, datalab에서는 기초-기초아니야-중급-고급 4가지 과정을 제공하며, 탈잉에서는 기초반만 제공합니다. 하지만, 기초반 수강 후 지속적으로 다음 단계로 연계 수업이 이어질 수 있음을 알려드립니다.

    1. 기초
    : 진짜 중요한데 아무도 안 가르쳐준다! "데이터분석(ft.머신러닝)을 잘하려면 뭐부터 해야하나요?"

    데알못, 데린이, 수포자, 문송합니다를 위한 진짜 밑바닥부터 시작하는 기초 통계 강의! 데이터분석, 머신러닝을 직접 해야 하거나, 요즘 핫하다는데 도대체 뭔지 궁금하거나, 커뮤니케이션을 위해 기본적인 이해만이라도 하고 싶은 분들을 위해 준비한 가장 기본이자 필수 과정.


    2. 기초아니야
    : 분석 툴이요? 엑셀만 할 줄 알면 되는 거 아니었나요;

    빅데이터 시대에 맞춰 대량의 데이터도 빠르고 정확하게! 프로그래밍 언어를 이용해 데이터를 다루는 기초아니야 강의 (ft. 파이썬 pandas, numpy)

    3. 중급
    : 머신러닝? 모델링? data fitting? 그놈의 머신러닝. 도대체 뭘 구체적으로 어떻게 학습한다는 거지?

    머신러닝의 가장 기초가 되는 단순 모델들을 이해하고 구현한다! Tensorflow를 이용한 모델링, 예측 및 분류 알고리즘의 기초를 다지는 강의.

    4. 고급
    : 딥러닝? 그게 그렇게 좋아? 잘 만들기만 하면 이런 것도 가능하다고?

    딥러닝의 개념부터, 숫자 인식, 인공지능까지. 요즘 가장 핫한 바로 그 녀석을 배워보자. Keras를 이용해 기계에 사람의 손글씨를 학습 시켜본다.



    ✔ 어떤 질문이던 환영합니다!

    Q. 머신러닝 관심은 있는데 정말 아무것도 몰라서 과연 내가 이걸 들어도 될까요?

    컴퓨터 전원 킬 줄 알고 와이파이 연결 할줄 아시면 이 수업 따라오시는데 전혀 문제 없습니다. 실제로 수강생분들의 70% 이상이 비전공자입니다.

    Q. 이걸 들으면 내가 어떻게 업무에 적용시켜서 써먹을 수 있을까요?

    마케팅이던 기획이던 개발이던. 본인이 어떤 업무를 하고 있던 현상을 통계적으로 접근하는 능력, 데이터를 기반으로 사고하고 분석하는 능력은 늘 강력한 보조 무기가 될거에요!

    Q. 데이터 분석쪽으로 이직이 가능할까요?

    실제로 수강생분들 중 쿠O, 넥O, 안O 등에서 기획, HR, 개발 쪽 업무를 하고 계시다가 데이터분석 분야로 이직하신 분들이 계십니다. 본 수업은 기초 - 기초아니야(실습) - 중급 - 고급으로 체계적인 커리큘럼 아래 기초부터 단단히 쌓아올라가실 수 있도록 설계되어있습니다.

커리큘럼

1회차

2회차

3회차

4회차

튜터영상

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