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  • 오후 7시~10시 (협의)
장소 : 협의 후 결정
추가비용 : 토즈 등의 장소 대여료가 발생될 경우, 각자 비용을 부담합니다
- 기본적으로 토즈 등의 모임 대여 장소를 이용합니다. (장소 대여료가 발생될 경우, 각자 비용을 부담합니다.)
₩20,000원 / 시간
₩240,000 / 총 4회 12시간
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Daniel
토토프렌즈
Python 레벨업-시각화+웹 크롤링 및 데이터 분석+머신러닝/딥러닝
  • 강남
  • 3시간/회
  • 최대인원:2~5
  • ₩20,000/시간

튜터정보

  • 한양대학교 전자컴퓨터공학부
비전공자에 대한 풍부한 교육 경험 - 무엇보다 중요하다고 생각합니다.
- 데이터 분석 분야 완전 왕초보부터 실무자 수준의 지도 경험(R/Python)
- 데이터 분석 대회 - 지도 학생 국내 대회 순위 입상
- 초등학생 코딩 교육부터 박사과정 학생까지 Python 교육 경험

실무 경력 - 우리가 배우는 내용이 어떻게 쓰일지 실질적으로 알 수 있습니다.
- KT 고객 로그 분석 및 통계
- 영상 통화 고객 로그 분석
- [일본] 신제품 빅데이터 수집 및 분석 프로그램 설계 및 기능 개선
- [일본] 영상처리 및 Health기기 디지털정보 수집 및 분석 프로그램 연구개발
- [일본] 쇼핑몰 및 일본 최대 통신회사 시스템 엔지니어
(기타)

교육 경력
(현) 빅데이터 실무자 양성 과정 담당 진행 (머신러닝,딥러닝 with R/Python, DB/SQL)
(전) 빅데이터 대학원 인공지능 입문 과정(Python) - 남서울 대학교
(전) 초보자를 위한 데이터 분석 입문(Python 과정) 진행 - 인공지능 아카데미
(전) 영재 교육원 Python, 앱 제작과정, 자료구조 알고리즘 과정 진행

수업소개

* 아래 내용을 잘 읽고 나에게 적합한 과정인지 신청하시기 전에 문의를 부탁드립니다.


# 수업에 앞서 읽어보기
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(1) WHY? Python을 배워야 할까?
Python이라는 언어를 들어보셨나요?
아니면 인공지능 알파고에 대해서는 알고 계신가요? 모르는 분이 없습니다.
그리고 사람들이 빅데이터 시대라고 말합니다.
국문학자, 음악을 전공한 분들이 파이썬을 공부하는 시대입니다.
이제는 비전공자가 프로그램을 알아야 하는 시대입니다. 앞으로 이런 추세는 모든 영역으로 확대될 것입니다.

****** 현재 Python의 적용분야
# AI를 이용한 음악 작곡,
# 그리고 여러분이 사용하고 있는 네이버 파파고, 구글 번역
# 우리가 흔히 방문하는 웹 페이지 또는 앱에서의 상품 추천
# 내 말에 자동으로 반응해 주는 챗봇
# 마케팅 분야의 고객의 그룹화, 선별 마케팅
# 현재 제품의 매출 및 고객 이탈 예측 및 분석
# 데이터 분석을 이용한 집값 예측 분석
# 인공지능(딥러닝)을 이용한 주식 매매 분석 및 자동화

(2) How? 어떻게 배워야 할까? 무엇을 배워야 할까요?
가. 프로그래밍 분야는 책을 사고 본다고 하지만, 어쩌다 에러를 만나면 정말 간단한 에러를 찾는데, 많은 시간을 보냅니다. 전문가가 옆에서 함께 하는 것이 시간을 줄일 수 있습니다. 오프라인 수업이 필요한 이유입니다.

나. 책을 정말 많이 보고 책에 있는 내용을 이해하지만, 막상 실제로 쓰려고 하면 어떻게 해야할지 모를 수 있습니다. 그래서 실제로 그래프도 그려보고, 웹의 데이터도 수집해 보고, 이것저것 해보면서 빠르게 배울 수 있습니다.

Python을 이용한 다양한 프로젝트와 실습을 직접 해보면서 배우는 것이 가장 빠르게 배우는 길입니다.


(3) WHO? 그렇다면 누구에게 배워야 할까? 전문가이지만 초보자에게 지식을 가르쳐본 경험이 있는 사람에게 배우세요.

(A) [교육 경험]교육을 처음 시작하고, 초등학생 4,5,6학년에게 Python이라는 언어를 가르키면서 참 고민을 많이 했습니다. 어떻게 Python이라는 언어를 초등학생에게 전달해야 할지 막막했습니다. 자신이 아는 것과 초보자의 수준에 맞춰 지식을 전달하는 것은 중요합니다. 그래서 가르쳐본 경험이 매우 중요합니다. 왕초보 초등학생 몇몇의 친구는 프로그래밍 대회에서 동상을 수상했습니다. 지금까지 다양한 대상들에게 교육을 했으며, 전문가 양성 빅데이터 과정을 진행하고 있습니다.

(B) [전문성] 기업과 대학교의 강의 경험이 있고, 다양한 분야의 현업 경험과 그리고 데이터 분석 대회에 열심히 참여하고 있습니다.
지도했던 학생들이 국내 데이터 분석 대회에 순위 입상하기도 했고, 현재도 데이터 분석 업계에서 관련 교육을 진행하고 있습니다.

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수업 소개
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(가) 쉽고 빠르게 접근하는 초보자 중심의 실습 중심의 수업
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(나) 파이썬을 배우고 실질적으로 접근할 수 있는 다양한 프로그램을 경험해 볼 수 있는 수업
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이 수업에서는
A. Python 기본(변수, 자료형, 제어문, 반복문)
B. 기본 라이브러리(Pandas, Matplotlib, numpy, Scikit Learn, keras)
C. 웹 크롤링 - 웹에서 정보 수집, 기사 수집, 영화정보 수집, 주유소 정보 수집
D. 영화 및 웹에서의 텍스트 데이터 수집 후, 기본 분석, 워드 클라우드(시각화)
E. 데이터 대회 입문(Kaggle 입문) - 머신러닝 기법을 이용한스타트업 실전 데이터 예측
F. 딥러닝 맛보기(Keras)
다룹니다.

주어진 시간에 최대한 집중해서 실습 위주의 수업을 꼭 필요한 내용만 진행합니다.
초보자의 눈높이에 맞춰 파이썬 기본부터 인공지능 입문까지 진행하는 과정입니다.

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(다) 처음 시작하는 분들에게 시간과 비용을 줄여주는 수업
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- 공부 시작~ 시각화를 위해 그래프를 그리는데 에러가 납니다. 3일동안 공부하다가 이 길이 아니라고 포기합니다.
- 온라인으로 강의는 이해하는데, 나중에 뭔가 하려고 하면 안됩니다.
- 설치만 하고 환경을 세팅하는데, 실패... 음..

처음 시작하는 분들에게는 시각화, 웹 크롤링, 데이터 분석, 머신러닝/딥러닝.. 이 모든 것이 정말 멀리만 느껴질 수 있고, 무언가 어렵게 느껴집니다. 그래서 무언가 시도를 하지만, 그리고 비싼 강의를 듣지만, 빠르게 진행되는 강의에 복사 붙여넣기 하지만, 실질적으로 해보는 것이 안됩니다.

동일한 경험을 한 사람으로서,
가능한 초보자들의 입문하는 데에 많은 시간을 줄여주는 수업이 되고자 노력합니다.
이 수업은 위의 내용을 수강생 한 분 한분이 직접 실행해보고, 확인합니다.

최대한 이해가 안되는 부분은 소수 정예로 진행하기에 이해하기 쉽게 설명하고 넘어갑니다.
이 수업으로 기본을 떼고 초중급으로 발돋음 할 수 있는 수업이라고 말할 수 있습니다.

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(다) 소규모 그룹 수업
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10-20명 대규모 그룹으로 하는 진행하는 수업이 아닙니다.
또한 질문을 주고 받으며 수업을 진행합니다.
소규모 그룹(2-7명) 수업으로 진행하며 수강생 한명 한명 이해할 수 있도록 진행합니다.

너무 깊은 필요 이상의 이론보다 실질적인 이론과 실습을 중심으로 접근합니다.
파이썬을 시작하고 뭔가 실용적인 배우는 많은 분들에게 시간과 비용을 줄이는 것을 목표로 둡니다.

(FAQ)
(A) 초보자인 저도 할 수 있을까요?
하나 하나 꼼꼼하게 설명을 드리고, 참여자 분들이 이해할 수 있게 눈높이를 맞춰서 설명드립니다. 처음 접하는 부분부터 실제로 쓰이는 코드까지 배우게 됩니다.

전혀 프로그래밍 개념이 없다면,
수업을 듣기 전에 3시간 원데이 수업 참여를 부탁드립니다.

학교에서 한번정도 프로그래밍 수업을 들어봤다. 수업 수강이 가능합니다만, 초보자라고 생각하면 1달동안 열심히 해 주세요.
내가 정말 왕초보라 생각되시는 분은 메시지로 문의해 주세요.

(B) 어떤 분들이 수업을 참여하나요?지금까지 참여하신 분들을 보면,
파이썬을 배우기 시작하거나, 또는 파이썬을 배웠지만 기본 문법을 배운 분들이 많이 참석했습니다. 그리고 취업을 준비하고 있거나 데이터 분석 영역으로 이직을 준비하고 계신 분들 등,
많은 분들이 참여했습니다.

관련 분야 : 논문 연구, 데이터 분석팀, IT 및 데이터 관련 기업 영업 및 기획, 취업 준비생, 쇼핑몰 CEO 등
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4회의 과정을 통해 Python으로 할 수 있는 것을 실전 실습을 통해 경험해 봅니다.
매일 이론만 공부하고 끝낸 초보 분들께는 좋은 기회입니다. 도전해 보세요.

수업대상

  • 6월 수업은 주중반(기본반)과 토요반(기본심화) 반으로 나눠 진행됩니다.
    6월에 Python 기본 심화반이 진행예정입니다.(6월반 일정 확정이 되면 6월 일정을 공지하도록 하겠습니다.)

    [수업대상]
    (A) 이 수업은 어떤 분이 대상이 될까요?
    - 수업은 파이썬 초보부터 어느정도 Python을 공부해 보신 분들을 대상으로 합니다.

    * 프로그래밍 완전 초보자의 경우는 파이썬 기본 원데이 수업 수강후, 수강이 가능합니다.(문의 해 주세요.)

    -> 들으셨던 수강생분들의 직무를 살펴보면 다음과 같습니다.
    논문 관련 연구(교통, 국문, 기계, 경영), 데이터 분석팀 Python 역량 추가, 관련 업무 영업 파트, 기획 파트, 1인 CEO, 컨설팅 업무, 개발팀 Python 역량 추가 등

    (B) 아래 질문을 가지고 계신 분들은 대상이 될 수 있습니다.
    ㅡ 난 개발자가 아닌데, 어떻게 접근해야 할지?
    ㅡ 개발자이지만 관련 업무로 인해 파이썬을 시작하려고 하는데, 빠르게 실습 위주 배우고 싶다.
    ㅡ 파이썬을 책을 사서 공부는 했는데 에러만 나면 해결할 수 없어 학습을 쉬고 계신 분
    ㅡ 파이썬을 배워서 무엇을 할 수 있는가?
    ㅡ 데이터를 어떻게 수집하고 어떻게 활용할 수 있을까?
    ㅡ 최근에 트렌드라고 하는데 머신러닝, 딥러닝(인공신경망)은 뭘까?
    ㅡ IT 기획자, 데이터 관련 분야 종사자~

    (C) 학습 후, 도움이 되는 분야
    웹의 정보를 수집해서 시각화 시키고 내 업무에 도움이 되는 기획을 할 수 없을까?
    머신러닝과 딥러닝은 뭔가? 요즈음 중요하다고 하는데..
    데이터 분석과 AI 알고리즘을 이해와 경험을 통해 아이디어를 얻을 수 없을까?
    내가 가진 데이터를 이용해서 예측을 할 수 없을까?
    마케팅에 데이터분석(머신러닝)과 딥러닝을 접목할 수 없을까?
    실제 기업의 데이터를 접하고, 데이터 분석 대회에 참석해 볼 수 없을까?

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    일정이 맞는지 미리 문의를 부탁드립니다.

    [6월반](파이썬기본반) - 파이썬 기본 + 웹 크롤링 기본 + 머신러닝/딥러닝 입문(초보반)
    (주1회 3시간)
    세부 일정은 문의 부탁드립니다.(수강생에 사정에 따라 변경이 될 수 있습니다.)
    06/04(화), 06/11(화), 06/18(화), 06/25(화)

    * 이런 분들은 이번 수업에 적합하지 않습니다.
    - 어느정도 머신러닝 이론에 대해 이해하고 계신 분.
    - Kaggle 대회를 1-2개 적극적으로 참여해 보신 분.

    [6월반] (파이썬 기본심화반)
    06/15(토), 06/22(토), 06/29(토), 07/06(토)

    --> 꼭 신청 전에 수강자의 수업 커리큘럼과 수업 대상이 적합한지 문의를 부탁드립니다.
    학생분과 취업 준비생은 신청전에 미리 이야기를 부탁드립니다. 약간의 할인이 적용됩니다.

    [해당 인원(2-7명)이 부족할 경우, 다음달로 수업이 미뤄질 수 있습니다. 양해 부탁드립니다.)

커리큘럼

1회차

[Python 기본 및 데이터 시각화]
(Python)
파이썬 기본 문법 이해 및 라이브러리 이해 (pandas, numpy, seaborn, matplotlib)
파이썬 기초부터 라이브러리까지 한걸음 한걸음 친절하게 설명.

(1) 파이썬 기본 - 꼭 필요한 부분을 중심으로 파이썬 기본 정리(리스트, 제어문, 반복문 등)
파이썬 기본부터 제어 반복문까지 요약 정리해 보기

(2) numpy, Seaborn 라이브러리의 활용(데이터 시각화)
가. 나의 첫 그래프를 python으로 그려보기
나. 데이터를 시각화를 통해 데이터를 이해하기
데이터 셋 : 팁과 식사비용 데이터 셋. 대표 데이터 셋(iris), 비행기 여객 월별 통계 데이터, 타이타닉 데이터 셋.

[시각화를 통해 알아볼 내용]
주말/주중에 언제 팁을 많이 줄까?
흡연자와 비흡연자의 팁과 식사 요금 비용 비교
iris 데이터 셋의 변수간의 관계 확인
비행기를 이용하는 월별 통계를 그룹화 시켜 이를 시각화(Heatmap)를 통해 확인해 보기.

(3) Pandas : 대표적인 데이터 분석 라이브러리
- Pandas에 대해 알아보기
- Pandas를 기본 이해를 위한 직접 주식 데이터를 만들어 Pandas의 기본 이해해 보기

2회차

[웹에서의 데이터 가져오기 - 웹 크롤링 연습]

(1) 웹 기본 문법 이해 - HTML 이해 및 간단한 웹 페이지 만들기
(2) 웹 페이지로부터 데이터를 가져와 보기
(3) 영화 댓글 정보 가져와 보기

기타 추가적인 실습
(예) 금융정보가져오기, 금융 뉴스 가져와 보기, 영화 댓글 정보 가져와 시각화 해보기

3회차

[웹 크롤링 더 나아가기]
- 웹 페이지 로그인이 필요한 사이트의 정보를 가져와 보기
- 웹 페이지를 자동으로 띄워서 정보를 가져와 보기
- 네이버 인기 키워드 데이터 가져와 보기

- 기본 웹 크롤링을 이해하는 분을 대상으로 동적 웹 크롤링 수업 진행.
(20개 지역의 주유소 정보 EXCEL 파일 가져오기 등)

[내가 가진 텍스트 데이터 간단한 분석해 보기]
- 텍스트 분석의 기본 개념 이해하기(형태소란?, 텍스트 분석의 절차, Konlpy소개 등)
- 텍스트 분석을 수행해 보기(형태소 분석, 빈도 분석)
- 텍스트 워드 클라우드를 통해 시각화 수행해 보기

4회차

[실전 프로젝트] - 머신러닝, 시각화, 데이터 처리, Kaggle 대회 입문
미국 스타트업 실제 자전거 대여 업체의 데이터를 이용한 자전거 대여 수 예측해 보기
- 머신러닝 입문자를 위한 소개
- Kaggle 대회 소개
- 나의 첫번째 캐글 대회 참여
- 머신러닝 기본 모델 만들어보기
- 데이터 시각화 및 처리 실제로 해보기
- 내가 만든 모델을 개선시켜보자. 좋은 변수 찾기, 변수 전처리등.

(2) 딥러닝의 소개
- AI(인공지능) 기본 알고리즘 소개 - 딥러닝

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