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몇시에 퇴근할지 모르는 직장인이고, 데이터 분석에 관심이 있거나, 저처럼 제발 필요하거나. 하지만, 150만원 쓰기는 너무하잖아? 하신 그대를 위해서요. 그래서 요일도 시간도, 마땅히 뭐 하기 애매한 일요일 오후 2시부터 5시까지 막차 시간이 가장 다양하고 관대한 강남역에서. 우리 딱 20명만 모여서 세상 멍청한 질문 던지면서 배워봅시다. 세상 멍청한 질문은 세상에 없다고 믿는 제가 먼저! 멍청한 질문 던지며, 그런 환경을 만들어드릴게요. 클래스 유의사항 아, 노트북 필참입니다.
클래스 소개
커리큘럼
튜터 소개
리뷰
클래스 30초 요약
빅데이터, 인공지능(AI), ChatGPT 이런 화려한 아이들을 배우기 전에 기본적으로 알아야할 통계적 지식이 있습니다. 그래서, 그 이전에, "모두를 위한 인공지능" 이런 유투브 강의도 듣기 전에. 미적분 하기 전에 들어야할 1+1과 같은 강의를 내 옆에 앉은 친구가 가르쳐 주듯 드립지게 떠-먹여드리고자 합니다.

이런 분들께 추천하는 클래스예요

솔직히.. 당신이 앞으로 데이터 없이 살 수 있을 것이라 믿으시나요? AI 시대에 그 누구도 데이터의 기본도 모르고는 살아남을 수 없습니다 적어도 이 데이터를 챗GPT, 엑셀, 파이썬으로 어떻게 활용하는지? 알고는 있어야 하지 않겠냐는 말입니다. 1. 개발자, 데이터 분석가와 커뮤니케이션 해야하는 기획자, 마케터 2. 현업에서 데이터가 어떻게 챗GPT, 파이썬, 엑셀과 함께 활용되는지 감을 잡고 싶은 직장인 3. 데이터 분석 경험이 전무하지만 이제 시작해볼까? 하는 개발자, 분석가 꿈나무 4. 데이터 지표를 뽑아내거나 데이터 기반으로 보고서를 써야하는 실무자

제 클래스를 소개드리자면요,

클래스 상세 소개 이미지✔ 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!) *** "데이터 분석력을 가르치는 수업은 많지만, 전문적인 분야를 드립지게 설명하는 수업은 이 수업이 유일합니다."

클래스는 이렇게 진행됩니다

안녕하세요, 데이터 일반·통계 분야에서 활동하고 있는 J 튜터입니다

프로필 이미지

J 튜터

한국에는 빅데이터가 없습니다. 그렇게 많은 데이터를 수집할 수가 없으니까. 그래서 빅데이터 전문가도 없습니다. 하지만, 빅데이터에 가까운 데이터를 수집하고, 분석하는, 현 (쉿) 재직 중 데이터 개발자 김덕중, 소개드립니다. 편하게 DJ라고 불러주세요! "안녕하세요, 김덕중입니다. 저는 사람의 시지각을 연구하였고, 뇌파 등 다양 한 데이터를 다루고 분석해왔습니다. 여러개의 IT기업들을 거치면서 업무를 빅데이터 분석, AI로 확장했습니다. 현재, 멀티캠퍼스 온라인 및 오프라인 집합교육 강사로 일하며 롯데보안팀, 동양생명, 화해 등 다양한 기업에서 강의, 컨설팅 및 외주개발을 하고 있습니다." - 석사 수료중, 통계 수업의 조교 생활을 징하게 함 - 팀원들이 회식자리를 마다하지않는 그 팀장 - 빅데이터 분석 및 머신러닝 실무 多 - 대기업 강의 경험 多: 삼성전자, KT, 롯데 보안팀, 동양생명, 화해, 멀티캠퍼스, 사단법인창업진흥원, Ktis, DL
1 / 10

챗GPT+엑셀 활용 드립력으로 배우는 데이터 분석 기초

24,167/시간

12시간

290,004

그룹 클래스 · 2-5
4회 진행 · 1회당 3시간

일정이 없습니다.

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