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비전공자를 위한 데이터 추출부터 분석 활용 실습까지
모집 마감
모두의연구소
비전공자를 위한 데이터 추출부터 분석 활용 실습까지
브랜드: 모두의연구소, 과정명: 비전공자를 위한 데이터 추출부터 분석 활용 실습까지모집개요
프로그램 요약
온라인, 파트타임
으로 진행되는내일배움카드(KDC)
데이터분석
🎖️ 부트챌린지
입니다.선발절차가 없습니다.
🐤 완전 초보라 기초학습을 원하시는 분께 추천드리며,
- Pandas
- Numpy
- MachineLearning
- SupervisedLearning
- UnsupervisedLearning
- 데이터분석
- EDA
- Matplotlib
- DataVisualization
- Python
- 등을 배울 수 있습니다.
이 섹션에서는 부트캠프를 운영하거나 주관하는 회사의 정보를 카드 형태로 안내한다.
교육기관 정보
일정 & 수업
변경 가능성이 있으므로, 정확한 정보는 홈페이지에서 확인해주세요.
- 모집마감
- 2025.12.30 18:00모집 마감
- 수업일정
- 2025.12.31 ~ 2026.03.30약 3개월 여정
- 요일시간
- 개별 자유 학습 / 일2시간 학습 권장
- 모집정원
- 40명
- 수업방식
- 사전녹화 VOD 강의
- 학습장비
- 개인 PC 필요
- 수업형태
- 온라인
💡 이번 일정을 놓치셨다면?
이 교육과정은 약 1주 마다 개강하니 참고하세요.
이런 분들이 신청하면 좋아요.
- 01“파이썬을 데이터 분석에 활용해 보고 싶어요.”
- 02“데이터 분석을 배우다 보니 통계 지식이 부족한 것 같아요.”
- 03“데이터 분석에 머신러닝 모델을 사용해 보고 싶어요.”
이렇게 성장할 수 있어요.
- 01데이터 분석가 또는 인공지능 개발자로 가기 위한 첫걸음 완성!
- 02파이썬 설치부터 파이썬을 활용한 미니 프로젝트까지 직접 경험해 보며 내재화할 수 있어요.
- 03딥데이터 분석 프로세스에 따라 중요한 통계 및 확률 이론을 스스로 설명할 수 있어요.
수강료 & 지원금
- 내배카
- 내일배움카드가 필요해요.💳
- 훈련비
- 총 450,000원
- 지원금
- 405,000원 (훈련비 90%)
- 자부담
- 45,000원 (훈련비 10%)
💡 이 교육은 KDC(K-Digital Credit) 과정이에요.
KDC 과정은 국민내일배움카드 지원 한도와 별도로 1년간 50만원의 K-디지털 크레딧으로 수강할 수 있습니다. 훈련비의 10%는 자비부담금이며, 나머지 90%는 크레딧 잔액에서 차감됩니다. 크레딧이 부족해도 크레딧 잔액이 1원 이상 남아있다면, 훈련비의 10%를 자비부담하고 수강할 수 있습니다. (예시) 크레딧 잔액이 10만원이고, 수강을 희망하는 과정 훈련비가 30만원인 경우 크레딧 10만원 사용 + 자부담 3만원(훈련비의 10%)만으로 수강 가능
💡 참고 링크
수강 후에 주어지는 혜택이에요.
- 01강의 및 자료 평생 소장 언제든 복습 가능
- 021:1 Q&A 지원 담당 멘토가 직접 답변
- 03수료증 발급 이력서·포트폴리오 활용 가능
이런 프로젝트를 해요.
- 👤 개인프로젝트
추가설명
이런 프로젝트를 경험할 거예요
- 데이터 분석 프로젝트 : 스터디 까페 매출 데이터 분석하고 운영 전략 제시하기
- 라이브러리 프로젝트 : FIFA 데이터 기반 현재 최고의 국가대표팀 가려내기
- 통계 프로젝트 : 타이타닉 데이터 분석을 통한 생존 예측하기
- 머신러닝 프로젝트 : Airbnb 가격 예측하기
커리큘럼
교육과정의 커리큘럼 정보를 안내한다.
커리큘럼
- 파이썬과 환경설정
- 파이썬으로 세상에 인사하기
- 파이썬 용어들
- 파이썬 용어와 친해지기
- 자료형(1)
- 숫자형과 문자열 다뤄보기
- 자료형(2)
- 리스트와 튜플 다뤄보기
- 자료형(3)
- 딕셔너리, 집합, 불 그리고 변수까지 다뤄보기
- 조건문
- 파이썬으로 조건문 만들어보기
- 반복문
- 자동으로 반복해주는 반복문 만들어보기
- 함수
- 파이썬에서 함수 만들고 사용해보기
- 함수 활용하기
- 배웠던 함수 알차게 활용해보기
- 프로젝트 실습
- 전화번호 가리기 프로그램
- 리스트 평탄화
- 10 이하 숫자만 곱해주는 함수 만들기
- Hello Data World!
- 데이터 분석과 코딩의 중요성
- 데이터 분석 ABC
- 데이터와 데이터베이스의 기본 개념
- 거북이와 함께 하는 파이썬 기초
- 자료형태와 자료구조, 제어문
- 파이썬을 더 매력적으로!
- 기초 라이브러리 소개
- 우리 기업의 판매상태는 어떨까?
- 데이터 전처리와 기초 분석
- 우리 기업의 매출이 왜 감소할까?
- EDA를 통한 데이터 분석
- 우리 기업의 고객은 왜 떠나갈까?
- 데이터 결합과 집계
- 우리 기업의 VIP는 누구인가?
- 빈도 분석과 RFM
- 우리 기업의 VIP고객들은 어떤 게임플레이를 하고 있을까?
- 상관 분석과 군집 분석
- (프로젝트) 모두카페 꼼꼼히 살펴보기
- 스터디카페 매출 데이터 분석 및 운영 전략 수립
- NumPy 기초
- Python과 NumPy 비교 및 주요 메소드 학습
- pandas 1편
- Dataset Description 이해, 결측치 제거
- pandas 2편
- 데이터 전처리 및 EDA 진행
- Matplotlib 시각화
- matplotlib을 활용한 다양한 시각화
- 입문 프로젝트: 코로나19 데이터 분석
- Pandas를 활용한 분석 실습
- 프로젝트: 최고의 국가대표팀 선정
- FIFA 데이터를 활용한 분석
- 데이터 분석 확률/통계
- 확률/통계의 중요성과 범위 이해
- 데이터란?
- 데이터 종류, 샘플링, 추정 방법 이해
- 데이터 마이닝(전처리)
- 전처리 방법 학습
- 데이터 마이닝(시각화 + EDA)
- 탐색적 데이터 분석 방법 학습
- 특성 엔지니어링
- 변수 추출 및 선택법 학습
- 데이터 분석
- 통계 기반 데이터 분석 방법
- 분석 결과 해석
- 검정 및 평가 방법 학습
- 타이타닉 프로젝트
- 전처리부터 모델링, 평가까지 전 과정을 실습
- 심화탐구 프로젝트
- 타이타닉 데이터의 분석 결과 해석
- 머신러닝 시작하기
- 룰기반과 머신러닝 비교 및 프로세스 학습
- 데이터 핸들링1
- Pandas로 데이터 불러오기, 저장, 추가 등
- 데이터 핸들링2
- 삭제, 결측치 처리, 정렬, 그룹핑 등
- 사이킷런 살펴보기
- 전처리, 모델 학습 및 평가까지 실습
- 지도학습(분류)
- 분류 모델 실습, 하이퍼파라미터 튜닝
- 지도학습(회귀)
- 회귀 모델 실습, 규제 적용 및 성능 향상
- 비지도학습
- PCA, K-means, 덴드로그램 등 학습
- 자연어 처리
- 비정형 데이터 기반 머신러닝 실습
- 이미지 처리
- 딥러닝 기반 이미지 분류 실습
- 머신러닝 프로젝트
- Airbnb 가격 예측 프로젝트 진행