요일

가능
시간
(날짜)

  • 오후 7시-9시 (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.)
₩25,000원 / 시간
₩200,000 / 총 4회 8시간
Daniel
토토프렌즈
Python 함께 Level Up - 시각화+웹 크롤링+데이터분석+AI(딥러닝) 입문
  • 강남, 신촌홍대
  • 2시간/회
  • 최대인원:2~5
  • ₩25,000/시간

튜터정보

  • 한양대학교 전자컴퓨터공학부
비전공자에 대한 풍부한 교육 경험과 실적.
- 데이터 분석 분야 완전 왕초보부터 실무자 수준의 지도 경험(R/Python)
- 초등학교 3학년 코딩교육부터 빅데이터 대학원생 Python 입문 교육 경험
- 초등학생 5학년(프로그래밍 6개월 지도) - 정보 올림피아드 수상(동상, 장려상)

실무 경력
- 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)
(전) 빅데이터 대학원 인공지능 입문 과정(Python) - 남서울 대학교
(전) 초보자를 위한 데이터 분석 입문(Python 과정) 진행 - 인공지능 아카데미

수업소개

알파고 이후에 AI(인공지능) 그리고 빅데이터 기반 데이터 분석이 빠르게 다른 분야로 확대되고 있습니다.
그 중심에서 현재 많이 사용되고 있는 언어가 Python/R입니다.

(1) 현재 Python/R의 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
# 딥러닝을 이용한 주식 매매 분석 및 자동화
...

(2) 어떤 분이 대상이 될까요?
난 개발자가 아닌데, 어떻게 접근해야 할지?
또 어떻게 배워야 할지?
어떻게 도전할까? 생각하는 분들이 많습니다.
아니면 도전을 해보고 포기한 분도 있을 수 있겠죠?

그리고 내가 이 수업을 배워서 과연 내 업무에 앞으로 도움이 될까?
생각하는 분들도 있습니다.

-> Python과 R이 능숙해지면 아래 분야에 도움이 됩니다.
EXCEL로 데이터를 불러서 처리하는 데, 데이터가 많아 좀 더 빠른 처리를 할 수 없을까?
EXCEL 등의 반복되는 작업에 뭔가 조금이나마 자동화를 할 수 없을까?
웹의 정보를 수집해서 시각화 시키고 내 업무에 도움이 되는 기획을 할 수 없을까?
데이터 분석과 AI 알고리즘을 이해와 경험을 통해 무언가 아이디어를 만들 수 없을까?
내가 가진 데이터를 이용해서 예측을 할 수 없을까?
마케팅에 데이터분석(머신러닝)과 딥러닝을 접목할 수 없을까?

위의 질문에 조금이나마 도움이 되는 수업으로 만들고자 고민하며 함께 만들어가고 있습니다.


(3) 수업 난이도와 어떻게 진행이 되나요?
개인적으로 비전공자들을 완전 초보부터 딥러닝까지 초급 이후까지 가르쳐 본 경험이 있습니다. 지금도 그렇습니다.

수업 수강생들에 맞춰 커리큘럼 안에서 진행이 가능합니다.
실습을 위주로 진행하고 가능한 모든 실습을 끝까지 함께 하며 진행이 됩니다.

초보자의 관점에서 친절하게 알려드립니다. 그리고 좀 더 쉽게 이해하고 배울 수 있도록 이론만 전달하는 것이 아닌 실습을 통해 그리고 Kaggle의 실제 데이터를 갖고 함께 고민하며 배워갑니다.

(4) 좀 더 효율적인 수업을 위해 무엇을 준비해야 하나요?
단, 이 과정은 어느 정도 수업을 하시면서 Python의 공부가 필요합니다.
Python 수업의 부담의 줄이기 위해 가능한 Python 기본 공부는 동영상 강의를 알려드리고, 첫 수업에 이를 요약 정리하는 시간으로 갖습니다.

물론, Python 기본 내용은 수업을 진행해 나가면서 자세히 설명해 드립니다.
어느정도 Python을 이해하는 가에 따라 수업에서 얻어가는 부분이 많아집니다.

(* 혼자서 힘드신 분들은 이야기해 주시면 2명이상일 경우, 일정 및 비용 협의 후, 1회정도 수업 진행이 가능합니다.)

이 과정은 4회의 과정을 통해 바로 다 할 수 있는 과정이 아닙니다.
4회의 과정을 통해 전반적인 Python/R으로 할 수 있는 것을 경험해 보며, 초보자가 공부하기에 어려움을 겪는 시간을 줄여줄 수 있는 과정입니다.

Python을 이용한 다양한 프로젝트와 실습을 통해 아래 내용을 이해하고 알아갈 수 있습니다.

시각화 + 웹 크롤링(웹 정보 가져오기) + 데이터 분석 + AI(인공지능)-딥러닝

관심 있는 내용을 4주 과정을 묶었습니다.
4주 후에 아, 이런 것이구나 초보자가 좀 더 친숙하게 관심을 가지고 접근할 수 있게 돕는 과정입니다.

- 왕초보, 비전공자 분들도 인공지능의 시대에 Python언어를 이용하여 다양한 경험을 할 수 있도록 쉽게 접근할 수 있도록 기존의 비전공자 교육 경험을 토대로 하나 하나 차근차근 알려드립니다.

수업대상

  • 일정이 맞는지 미리 문의를 부탁드립니다.

    [11월반 예정] - 시각화 + 데이터분석 (Pandas + 머신러닝 기본)
    11/3(토), 11/10(토), 11/17(토), 11/24(토) - 신촌

    [10월반 예정] - 파이썬 기본 + 웹 크롤링 기본 + 머신러닝 입문 (초보반)
    10/18(목), 10/25(목), 11/1(목), 11/8(목) - 신촌

    11월 데이터 분석반 입문 반 , 10월 반 초보반(웹 크롤링, 시각화 입문) 1~2명 신청 가능합니다.
    위의 수업 이 후 문의 받습니다~
    ===== 수업 대상자 =====

    (1) Python/R 기본 문법부터 차근차근 시각화, 웹 크롤링, 데이터 분석, AI기본 알고리즘(딥러닝)에 대해 알아가고자 하는 분.

    (2) 데이터를 보유하고 있는 마케팅 담당자 또는 기획자 그외 Python 입문 대상자
    웹에서 데이터 분석과 딥러닝 알고리즘까지~

    (3) Kaggle(데이터 분석 대회)의 실제 데이터를 이용하여 미래 데이터를 예측해보고자 하는 분.

    (4) 이론과 실습을 통해 웹 크롤링, 머신러닝 기본 이론, 딥러닝을 경험해 보고자 하는 분.

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

    --> 꼭 신청 전에 수강자의 수업 커리큘럼과 수업 대상이 적합한지 문의를 부탁드립니다.

커리큘럼

1회차

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

[Python그룹은 Python 언어, R그룹은 R언어로 로 4주간 진행됩니다.] -

[해당 인원(2-5명)이 부족할 경우, 다음달로 수업이 미뤄질 수 있습니다. 양해 부탁드립니다.)

2회차

[웹에서의 데이터 가져오기 - 웹 크롤링 연습]

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

기타 추가적인 시각화 이해하기
(예) 금융정보가져오기, 영화 댓글 정보 가져와 시각화 해보기



3회차

[데이터 분석 입문 - 머신러닝 이해하기]
미국 스타트업 실제 자전거 대여 업체의 데이터를 이용한 자전거 대여 수 예측해 보기
- 머신러닝 알고리즘 이해하기
- Regression 모델 만들어보기
~ 훈련 데이터, 테스트 데이터 나누어 보기

4회차

AI(인공지능) 기본 알고리즘 이해 - 딥러닝

(가) AI 기본 이론이 되는 딥러닝을 이용한 손글씨 이미지 인식 구현해 보기
(나) 캐글 데이터 또는 실제 데이터를 수집하여 실제 문제를 풀어보기.

수강생과 협의하여 (가) or (나) 등의 내용을 선택하여 학습해 보기

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