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과학고,서울대 출신, 자격증다수보유! 데이터분석,Python,R,SQL 가르쳐드립니다.


클래스 전 숙지해주세요!
개인 노트북 지참 필수!
수업방식은 코로나로 인해 비대면 진행 혹은, 5인미만의 경우 용산에 있는 회의실에서 진행.
클래스 요약
통계 기본부터 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어가 되기 위한 기초과정부터 심화과정까지 알려드립니다. 클래스의 주요 목적은, 알기쉽게 또 스스로 공부하는 방법을 가르쳐드리는 것이 주 목적입니다. 코딩과 데이터는 스스로 찾아가고 지속적으로 공부해나가야 하는 겁니다. 그런 능력을 기를 수 있도록 하는게 클래스의 목적입니다.
이런 분들이 들으면 좋아요.
다년간의 과외 및 수업을 통해, 기업에서 데이터분석에 대한 요구가 증대되고 있음을 확인하였습니다. 이에, 많은 분들이 데이터 분석가로서의 걸음을 내딛고 계십니다. 실제로 국비교육을 통해 데이터분석가로서 회사에 입사하거나 하는 등 많은 분들을 봐왔습니다.
저는 이런분들을 위해 추천합니다.
Python이나 R 혹은 데이터분석에 대해서 어느정도 들어봤거나 기초가 있으신분
실제로 데이터분석 업계에서 일하시고 싶으신 분
회사내에서 데이터를 분석하는 업무를 맡게되신 분
위 세경우는 제가 실제로 가르친 분들입니다.
튜터님을 소개합니다.

최수빈
- 데이터분석준전문가(ADsP)
- 경영 빅데이터 분석사 2급
- 리눅스마스터 2급
- SQL개발자(SQLD)
- 네트워크관리사2급 필기
- 데이터아키텍쳐준전문가(DAsP)
안녕하세요?
빅데이터분석가이자 데이터사이언티스트로 일하고 있습니다!
현재 저는 회사내 빅데이터분석가로 일하고 있으며, 다수의 자격증을 취득하였습니다.
제가 진행한 프로젝트들의 결과들은 요청시 보여드릴 수 있습니다.
논문작성이나 회사 프로젝트등 머신러닝/딥러닝, 데이터분석 기법을 사용할 필요가 있다면 언제든 연락주시기 바랍니다. 데이터분석이나 머신러닝/딥러닝에 관한 교육을 진행중에 있습니다.
학력 전공
서울대학교·공과대학·졸업
서울대학교·공과대학 대학원·졸업
보유 자격증
데이터분석준전문가
SQL 개발자
데이터아키텍쳐준전문가
경영빅데이터분석사 2급
리눅스마스터 2급
네트워크관리사2 급 필기
경력 사항
서울대학교·공과대학·대학원생·2년.0개월
중견기업·빅데이터분석팀·사원·0년.8개월
네카라 중 한곳 재직중.
어떤 클래스 인가요?
데이터 분석과 관련된 전반적인 흐름 및 기초부터 심화까지 진행합니다.
수강생들의 요구사항을 먼저 확인 후,
Python, R 등의 Tool을 이용하여 데이터 분석에 기본이 되는 통계분석, 머신러닝, 딥러닝 방법론 등을 배웁니다.
주로 사용하게 되는 Tool은 파이썬이며, R도 병행하여 진행될 예정입니다.
수강생들의 진도에 맞춰, 자연어처리나 Tensorflow/Pytorch도 강의후반부에 진행할 예정입니다.
많은 과외와 수업을 해보았지만, 정해진 시간안에 모든 것을 가르치는 것은 항상 불가능하다는 것을 느꼈습니다.
구체적으로 어떤 블로그나 책등을 통해 공부하고 스스로 공부하는 방법을 수업 내 알게 하는것이 가장 중요하다고 생각합니다.
클래스 유의사항
개인노트북(맥이면 더 좋습니다)
클래스는 이렇게 진행됩니다.
Python, R, SQL등 수강생들의 기초적인 문법이해 점검
ML, DL에 대한 이해 점검
이후, 실제로 Jupyter Notebook이나 개발환경을 이용하여, 간단한 예제코드 설명
(타 개발환경설치를 1회차로 하는 수업과 달리, 수업 전 안내사항으로 개발환경설치법을 미리 공지합니다.)
데이터 분석의 두가지 통계분석과 ML에 대한 설명.
ML에서의 분류와 회귀 알고리즘 설명 및 이를 코드로 구현하는것이 얼마나 쉬운지 확인.
ML은 끝없이 공부해야하는 것이고 어떤 방법으로 공부할 수 있는지 확인.
2회차 수업의 연장선.
실제 데이터를 분석한다거나(튜터의 개인데이터) 어떤식으로 분석이 이루어지는지 데모 공유.
특히 빅데이터 관련 경진대회에서 수상자들이 사용한 기법을 확인.
데이터 분석에서의 자연어처리의 중요성이 점차 커지고 있음.
자연어처리의 기본적인 word2vec이나 TF-IDF 를 이용한 분석 설명.
(시간이 남는다면, Tensorflow혹은 Keras 설명)
실제 수강생의 리뷰입니다.
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