
✔ 수업 목표
한달간의 수업 이후에 여러분의 실무에서 기본적인 데이터 분석이 가능하게 이끌어드리는 것이 본 수업의 목표입니다.
1. 개발자가 아니여도 알아야하는 데이터 분석 순서와 용어
2. 현업에서 사용중인 기술의 필요성 이해 (feat. 챗GPT, 파이썬, 엑셀)
3. 데이터 분석을 시작하기도 전에 꼭 갖춰야 할 데이터 기본기 숙지
4. 현업에서 바로 써먹을수있는 기본적인 분석 방법들 이해(ft. google colab)
✔ 수업 차별점
1. EBS 자장가 스타일은 꺼져주세요.
AI 시대를 살아남는 데이터 기본기를 드립력 찰지게 만들어줍니다.
2. 챗GPT 따로, 파이썬 따로, 엑셀 따로, google colab 따로,
데이터 분석 따로 배우는 시대는 끝났습니다.
데이터 분석이라는 큰 틀 안에서 이 도구들이 어떻게 이용 되는지
알려주는 강의는 지금까지 없었습니다.
3. 현업에서 당장 쓰일 수 없다면,
지식만 전달하는 강의는 필요 없습니다.
대기업에서 먼저 찾고, 600명 수강생을 5.0 만족도로 배출한
현 재직 중인 현업 전문가(제가) 직접 강의합니다.
✔ 수업 내용
1주차(개론) : 데이터 분석 뭐부터 해야하나요?
- 지금 현업에서 벌어지고 있는 데이터 분석의 찐 현실
- 대화가 안 통합니다 : 데이터를 다루는 사람과 커뮤니케이션 하는 방법
- 데이터를 기반으로 목적을 정의하는 방법 (*퀴즈)
- 데이터 분석가가 아니여도 알아야하는 데이터의 초초초 기본 용어
- 일반적인 분석 순서와 결과내기 가이드라인
2주차(툴 비교) : 왜 잘되는 엑셀 버려두고 챗GPT, 파이썬 인가요?
- 왜 챗GPT, 파이썬으로 난리인가요? : 엑셀의 한계와 최근 분석 툴과의 차이
- 이런것들 배우려면 뭐부터 해야되나요? : google colab으로 해보는 파이썬 분석 맛보기 (*실습)
- 데이터 분석가는 chatgpt를 어떻게 활용하는지 맛보기
- 이럴땐 그냥 엑셀 쓰세요 : 각 툴의 장단점
3주차(A/B 테스트) : 어떤 옵션이 더 좋을까요? 엑셀로 A/B 테스트 하기
- A/B 테스트 지금까지 잘못했다. 현업에서 제대로 테스트 하는 방법
- 어떻게 데이터를 모아야 하나요? : 가설검정 및 실험설계 (*퀴즈)
- 결과는 어떻게 해석 하나요? : 엑셀로 배우는 t-test 실습 (*실습)
4주차(예측) : 머신러닝으로 매출을 예측할 수도 있나요?
- 예측 전에 꼭 알아야할 상관관계 pearson-r (*퀴즈)
- 예측과 분류의 차이는 정확히 무엇인가요? : regression vs. classification
- 예측의 잘 되는지는 어떤 기준으로 판단하나요 : 최소제곱법과 RMSE
- 왜 여기에 머신러닝까지 이용돼는 건가요 : 머신러닝으로 해보는 선형회귀기초 (*실습)
✔ 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
기초일요반(62기): 10월 15일, 22일, 29일, 11월 5일 (일요일 오후 2-5시) > 5명 남음!
✔ 수업 장소: 강남/역삼역 (정확한 장소는 결제 후 안내 드립니다!)
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"데이터 분석력을 가르치는 수업은 많지만, 전문적인 분야를 드립지게 설명하는 수업은 이 수업이 유일합니다."