위치

요일

가능
시간
(날짜)

  • 오후 7시-10시 (2018-10-01)
  • 오후 7시-10시 (2018-10-08)
  • 오후 7시-10시 (2018-10-15)
장소 : 시간공방
추가비용 : 없음
궁금한 사항들은 아래 실시간 톡으로 편하게 문의주세요~ :)
₩25,000원 / 시간
₩300,000 / 총 4회 12시간
유병훈
유병훈
[10월 초 모집중] 데이터 수집과 자동화로 시작하는 파이썬 (입문)
  • 종로, 강남
  • 3시간/회
  • 최대인원:3~8
  • ₩25,000/시간

튜터정보

  • 서울시립대학교 도시공학과
입문강의인 만큼, 모든 수강생이 따라올 수 있도록 진행할 예정입니다.

어려운 프로그래밍 개념을 쉽게 설명드릴 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
비전공자로 시작해서 프로그래밍 부전공하였습니다.
비전공자로 시작한 만큼, 비전공자에게 어떤 부분이 필요한지 알고 있습니다.
빠르게 파이썬을 습득하여, 아래와 같은 실무영역에서 활용한 경험을 가지고 있습니다.

● (현) 외국계 컨설팅회사 근무, 글로벌 자문팀
- 다국적 기업을 고객으로 부동산 자문
- 자문을 위한 데이터 수집 & 자동화
- 여러 데이터 결합을 통한 의미 도출 & 비즈니스 의사결정

● (전) 크레딧 잡, 데이터 분석가
- 40~50만개 시계열 기업데이터 마이닝, 분석, 활용

● (전) 크레딧 하우스, 대표
- 전국 부동산 가격 데이터 분석

● 서울시립대 도시공학 전공, 전자전기 컴퓨터 부전공

수업소개

■ 수업시간 및 모집기간
[ 10월 평일반 - 월요반, 수요반 ]
시간: 오후7시 ~ 오후10시
평일반은 실시간 문의 남겨주세요.
비슷한 목적을 갖고 계신 분들이 일정인원 이상모이면 진행예정입니다.

[ 10월 주말반 - 토요반 ]
모집: ~9.30(일)
수업: 10.6(토) ~ 10.27(토)
시간: 오후 2시 ~ 오후 5시

[ 10월 주말반 - 일요반 ]
모집: ~9.30(일)
수업: 10.7(일) ~ 10.28(일)
시간: 오후 6시 ~ 오후 9시

장소 및 시간조율은 실시간문의 부탁드립니다.

■ 장소
평일반은 종각만 진행합니다.
주말반은 조율해서 진행합니다.

■ 3주 커리큘럼, 4주차 개인 자유프로젝트.
본 커리큘럼은 3주차에 끝내고, 4주차엔 클래스에 맞춘 주제로 수업을 합니다.

진도나 수업분위기가 좋은 경우엔 보너스 수업(머신러닝, 딥러닝, Kaggle 등 참가자 관심사 중에 제가 도울 수 있는 부분)으로 4회차 진행합니다~ 아니면 친목도모를 위한 뒷풀이...? 사실 수강자 분들끼리 친해지는 것이 파이썬을 계속 배워가는데 큰 도움이 됩니다. 직장인인 관계로 부득이한 사정으로 휴강시 보강이 있을 수 있습니다. 5주차 요일에 시간을 비워둬 주세요.

■ 활용할 수 있는 프로그래밍 수업
문법부터 배우는 수업은 이제 그만.
우리가 영어를 배울때 문법부터 배워서 영어 한마디 못하는데, 프로그래밍도 그렇게 배우실건가요?

학습에 가장 중요한 것은 "동기"입니다. "무엇을 할 것인가?"이죠.
파이썬 자체는 여러분의 동기를 만족시켜줄 "수단"에 불과합니다.
파이썬 자체를 배우기보단, 파이썬을 활용할 수 있는 능력을 자연스레 기르는데 목적일 둔 수업입니다. 수업 첫날부터 "데이터 수집"을 해보면서 자연스럽게 파이썬을 익힙니다.

■ 물고기 보다는 낚시하는 법
단순히 토이프로젝트로 끝나는 수업이 아니라, 여러분의 "수강동기"를 수강후에도 이어나갈 수 있는 수업을 해드리고 싶습니다.
데이터 분석에서 마주칠 수 있는 문제 상황과, 문제해결을 위한 "방법"과 "사고방식"을 알려드립니다. 물고기보단 낚시하는 법을 얻어가시는게 좋겠죠? :)

■ 데이터 분석가의 파이썬
같은 파이썬을 배우더라도, 데이터 분석가의 관점에서 짜는 코드와 프로그래머가 짜는 코드는 굉장히 다릅니다. 같은 한국말이더라도 시와 소설이 다른 것처럼요. 데이터를 다루는데 초점이 맞춰진 수업입니다.

■ 데이터 분석에 가장 적합한 최고의 조합으로 구성된 수업입니다.
"Python + Anaconda + Jupyter Notebook + Pandas"
네가지의 관계에 대해서는 첫수업에 가장 쉬운방법으로 이해할 수 있도록 설명해 드립니다.
세계적으로 데이터분석가들에게 가장 선호되는 필수적인 조합입니다.

수업대상

  • 추천
    1. 데이터 분석&파이썬을 문과생/비전공자
    2. 단순 데이터 수집 작업이 많으신 분
    3. 자신만의 분석 데이터를 가지고 싶으신 분
    4. 많은 데이터를 여전히 엑셀로만 처리하고 계신 분

커리큘럼

1회차

Part 1.

(개념) 여러분이 떠날 Python과 데이터분석이라는 광활한 모험에 "지도"가될 "큰 숲"을 그려드립니다.
- Python, Anaconda, Jupyter Notebook, Pandas 관계설명
- 데이터분석 환경세팅
- 데이터분석 과정 설명

(실습) 웹 크롤링 기초1
- "Requests"를 활용한 데이터 요청
- "BeautifulSoup"을 활용한 데이터 추출

(꿀팁) 주입식 프로그래밍은 그만! 향후에도 스스로 응용하기 위해서 필요한 꿀팁을 공유해드립니다.
- 데이터수집을 위한, 웹통신 개념
- 데이터수집을 위한, 개발자 도구 활용법

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Part 2.

(논의) 왜? 하는 지를 알고 해야 자신의 것이 됩니다. 아래 문장에 대해 생각해봅니다.
- 우리는 왜 프로그래밍을 쓰는가?
- 모든것은 필요에 의해 만들어 진다.

(실습) 웹 크롤링 기초2
- 반복
- 저장
- 데이터 확인

2회차

(개념) 정해진 일만 할 수 있는 사람은 "아마추어", 개념을 알고 예외적인 문제도 처리할 수 있는 사람은 "프로"라고 생각합니다. 스스로 학습하고 문제를 처리할 능력을 기르기 위해 데이터 수집 시 생기는 문제유형과 해결방법을 다뤄봅니다.
- 내가 원하던 데이터가 아니잖아...?
- 계속 반복해서 요청하니깐 데이터를 안주네...?
- 내가 알던 방식으로 요청하면 데이터를 안주네...?

(실습) 웹 크롤링 응용1
- 예외처리
- 재귀함수를 통한 제어
- 시간제어
- 과정 모니터링, 기록

(실습) 웹 크롤링 응용2 - 세상 모든데이터를 다 수집하기
- "Selenium"을 활용한 데이터 수집
- API를 통한 데이터 수집

3회차

(실습) 데이터분석 기초 - 수집했으니 데이터를 다뤄보기
- "Pandas"를 활용한 데이터 파악.
- "Pandas"를 활용한 데이터 전처리.
- "Seaborn"을 활용한 데이터 시각화 및 탐색(EDA)

4회차

(실습) 머시러닝 기초
- 머신러닝을 위한 데이터 준비하기.
- sklearn을 활용한 학습. 평가.

(프로젝트) 수강생 개별 멘토링 및 향후 학습방향 설정
- 데이터분석 / 머신러닝 / 텍스트 마이닝 등 다양한 분야가 있습니다.
- 수강생 목적에 맞는 향후 방향과 프로젝트 멘토링 해드립니다.
- 시간상 수업 내에서 프로젝트를 완성하지는 않고, 가이드를 드립니다.

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