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컨텐츠 내용

  1. 수강신청
  2. 과정정보
과정 이미지
빅데이터 탐색적 데이터 분석 실무
빅데이터 탐색적 데이터 분석 실무 과정정보
신청기간 2021.06.11 - 2021.07.12
교육기간 2021.08.09 - 2021.11.26
교육시간 328시간
수강료 무료
과정소개

 

과정 소개

 

    - 본 과정은 취업에 필요한 실무 데이터 분석 기술을 다루는 교육과정입니다. 

   - 로컬 컴퓨터와 클라우드 환경에서 실습이 진행되는 실습위주의 강의입니다.

   - 직무에서 직면하는 실제 문제들을 다루고, kaggle를 통해 공공데이터등 실제 데이터들을 처리하는 

     방법을 배웁니다.

   - PythonPandas 등을 사용하여 수업을 진행하여 데이터관련 직무 및 실무에 대해 이해할 수 있도록 교육

     과정을 구성.

   - 교육생은 본인의 빅데이터 관련 과제들을 실습하게 되며, 이를 바탕으로 채용지원서 및 포트폴리오로 

     사용 가능한 Dashboard를 웹 페이지로 구성하게 됩니다.

   - 협약 기업의 데이터를 가지고 프로젝트를 진행 합니다.

   - 데이터 엔지니어 직무 멘토링을 진행합니다. 인터뷰 질문 및 답변 정리하여 향후 데이터 엔지니어로 취업

     하는데 도움이 되고자 합니다.

   - 과정의 목표는 실무에서 바로 적용할 수 있는 데이터 처리 기술을 익히는 것입니다.

  

과정 구성


본 과정은 데이터 분석 실무를 배우는 과정입니다. 데이터 관련 직무에 관심있는 취업준비생 또는 창업준비생들이 이 과정을 수료하게되면 데이터 처리 실무 처리 능력을 습득하게 되고 이와 더불어 데이터 시각화와 머시러닝, AI분야의 지식들을 습득하게 됩니다. 

 

실습환경은 클라우드 환경에서 진행되며 google colab환경에서 notebook을 활용하는 방법을 배웁니다. 주 학습과정은 Pandas로, 자료구조들과 연산자들을 활용해 자유자재로 데이터를 변환하고 처리하는 방법을 배우게 됩니다.


본 과정은 데이터 처리의 이론과 세부적인 내용도 다루지만 실무에 초점에 맞춰져 있습니다. 실습위주의 수업으로 교육생들이 수업시간에 실제 문제에 직면해 문제에 대해서 고민해보고 스스로 해결하므로써 실무능력을 끌어내 수강생들이 프로젝트에 접목하거나 각 분야의 도메인 지식과 결합하는등 바로 실무에 적용할 수 있게하는 것이 목표입니다.

 


강사 소개

 

    - 이름 : 유정환

   - 전공 : 컴퓨터교육과(학사), 임베디드소프트웨어(석사)

   - 주요활동이력 및 포트폴리오

     : LG전자 TV 사업부 WebOS개발

     : 컴퓨터비전, 블록체인, 데이터 엔지니어

     : 데이터 분석 및 처리, 데이터 파이프라인 구축.

     : 임베디드 소프트웨어, IoT 개발.

     : Flutter, Django, Express 웹/앱 개발

     : C/C++, Java, Python

     : 경력 10년

 

교육일정


   - 교육일정: 2021년 8월 9일 부터 2021년 11월 26일 까지

   - 교육시간: 월/수/금 09시 - 18시 (점심시간 1시간)

   - 교육장소: 싹(SSAC) 영등포 캠퍼스 또는 Zoom을 통한 비대면 강의

      주소: 영등포구 문래동6가 21 (선유로9길 30) - 문래역 도보 10분 거리


모집개요

 

   - 모집대상

     : 분야별 기초지식(레벨)을 갖춘 만 15세 이상의 서울시민(주소지 등록기준)으로

       과정 수료 직후 개발자로서 일자리(·창업활동을 하고자 하는 분

   - 모집규모: 10

   - 신청기간: 2021. 07. 12.()까지

   - 선발방법: 자격확인 - 자기소개서/기초테스트 - 면접을 통해 선발합니다.

   - 기초테스트: 2021. 07. 16(금)

   - 면접: 2021.07.19 ~ 2021. 07. 23.(예정)    

   - 교육진행: 2021.08.09 ~ 2021.11.26

     * 진행상황에 따라 변동될 수 있습니다.

   - 교육비

    - 무료예치금 8만원을 선납하고수료(교육 시간의 80% 이상을 이수 또는 교육시간의 30% 이상을 이수한 

        이후 조기 취업한 경우)후 반환

      과정별 진도율 5% 미만에 과정 이탈 시 반환하여그 이상의 과정 중 수료 기준에 미달하는 경우 예치금은 반환되지 않음

   - 수강신청

1) 수강신청서(링크첨부)를 먼저 작성 후

             수강신청서https://forms.gle/TiJveyLCLJjyXDSm7

2) 페이지 상단의 '수강신청하기' 버튼을 눌러서 수강신청.

        (위의 두가지를 모두 작성하셔야 수강을 하실 수 있습니다.)

 

   - 교육생 관리: 교육 교재 및 실습 코드는 교육생들에게 배포됩니다.

   - 과정문의: comeduschool@gmail.com

 

학습목표
- 데이터 형태 및 특성에 따른 데이터를 다루는 기술을 습득한다.
- 실무에서 필요한 데이터 분석 기술을 습득하고 업무에 적용할 수 있다.
- 직무시 직면하는 실제 문제를 해결할 수 있는 문제해결 능력을 기른다.
- Pandas, Scikit learn등 데이터 분석 툴을 습득하고 사용할 수 있다.
- AI ,머신러닝, 딥러닝을 업무에 적용하고 활용할 수 있다.
강의목차
차시 일시 강의명
오리엔테이션
1차시 2021-08-09 09:00~14:00 오리엔테이션
2차시 2021-08-09 14:00~18:00 빅데이터와 AI를 위한 Python 1
빅데이터와 AI를 위한 Python
3차시 2021-08-11 09:00~18:00 빅데이터와 AI를 위한 Python 2
4차시 2021-08-13 09:00~18:00 빅데이터와 AI를 위한 Python 3
5차시 2021-08-16 09:00~18:00 빅데이터와 AI를 위한 Python 4
데이터 직무의 이해
6차시 2021-08-18 09:00~18:00 데이터 직무의 이해 1
7차시 2021-08-25 09:00~18:00 데이터 직무의 이해 2
데이터 분석을 위한 Pandas
8차시 2021-08-20 09:00~18:00 데이터 분석을 위한 Pandas 1
9차시 2021-08-23 09:00~18:00 데이터 분석을 위한 Pandas 2
10차시 2021-08-25 09:00~18:00 데이터 분석을 위한 Pandas 3
11차시 2021-08-27 09:00~18:00 데이터 분석을 위한 Pandas 4
12차시 2021-08-30 09:00~18:00 데이터 분석을 위한 Pandas 5
13차시 2021-09-01 09:00~18:00 데이터 분석을 위한 Pandas 6
탐이적 데이터 분석과 Matplotlib
14차시 2021-09-03 09:00~18:00 탐색적 데이터 분석과 Maplotlib 1
15차시 2021-09-06 09:00~18:00 탐색적 데이터 분석과 Maplotlib 2
16차시 2021-09-08 09:00~18:00 탐색적 데이터 분석과 Maplotlib 3
17차시 2021-09-10 09:00~18:00 탐색적 데이터 분석과 Maplotlib 4
18차시 2021-09-13 09:00~18:00 탐색적 데이터 분석과 Maplotlib 5
19차시 2021-09-15 09:00~18:00 탐색적 데이터 분석과 Maplotlib 6
중간테스트
20차시 2021-09-17 09:00~18:00 중간 테스트
웹 데이터 활용하기
21차시 2021-09-27 09:00~18:00 웹데이터 활용하기 1
22차시 2021-09-29 09:00~18:00 웹데이터 활용하기 2
이미지 데이터 활용: OpenCV
23차시 2021-10-01 09:00~18:00 이미지 데이터 활용: OpenCV 1
24차시 2021-10-06 09:00~18:00 이미지 데이터 활용: OpenCV 2
25차시 2021-10-08 09:00~18:00 이미지 데이터 활용: OpenCV 3
26차시 2021-10-11 09:00~18:00 이미지 데이터 활용: OpenCV 4
머신러닝과 딥러닝
27차시 2021-10-13 09:00~18:00 머신러닝과 딥러닝 1
28차시 2021-10-15 09:00~18:00 머신러닝과 딥러닝 2
29차시 2021-10-18 09:00~18:00 머신러닝과 딥러닝 3
30차시 2021-10-20 09:00~18:00 머신러닝과 딥러닝 4
31차시 2021-10-22 09:00~18:00 머신러닝과 딥러닝 5
프로젝트 - 대시보드 구성하기
32차시 2021-10-25 09:00~18:00 프로젝트 - 대시보드 구성하기 1
33차시 2021-10-27 09:00~18:00 프로젝트 - 대시보드 구성하기 2
34차시 2021-10-29 09:00~18:00 프로젝트 - 대시보드 구성하기 3
35차시 2021-11-01 09:00~18:00 프로젝트 - 대시보드 구성하기 4
36차시 2021-11-03 09:00~18:00 프로젝트 - 대시보드 구성하기 5
협약 기업 프로젝트 - 실제 업무 데이터 분석
37차시 2021-11-05 09:00~18:00 협약 기업 프로젝트 - 실제 업무 데이터 분석 1
38차시 2021-11-08 09:00~18:00 협약 기업 프로젝트 - 실제 업무 데이터 분석 2
39차시 2021-11-10 09:00~18:00 협약 기업 프로젝트 - 실제 업무 데이터 분석 3
40차시 2021-11-12 09:00~18:00 협약 기업 프로젝트 - 실제 업무 데이터 분석 4
데이터 직무의 이해
41차시 2021-11-15 09:00~18:00 자기소개서 작성하기 1
42차시 2021-11-17 09:00~18:00 자기소개서 작성하기 2
파이널 테스트
43차시 2021-11-19 09:00~18:00 파이널 테스트