데이터 분석 입문반 (ML)
기수 13기
트랙 데이터 분석 (Data Analysis) Track
커리큘럼 16주
머신러닝을 처음 배우는 분들을 위해 실제 데이터를 사용하여 모델링을 진행합니다.
어떤 것을 배우나요?
- 데이터에 대한 이해, 데이터 개념 강의 진행 (ADsP, 빅분기, ADP 필기 수준 )
- Python Pandas를 이용한 기초 전처리 학습
- Python 문법을 데이터 분석 적용 및 복습
- Kaggle 데이터 분석 사례 및 모델링을 통한 Machine Learning Pipe-line 이해
이런 분께 추천합니다
- 실제 데이터를 통해 머신러닝을 다뤄보며 데이터 분석에 대해 깊게 배우고 싶으신 분
- 데이터 분석에 대해서 깊이 있게 공부하고 싶으신 분
- 실제 데이터를 통해 머신러닝을 다뤄보며 역량을 키워보고 싶으신 분
- 결측치와 평가지표 등 실제 업무에서 사용하는 내용을 배우고 싶으신 분
커리큘럼
- 1주차 데이터 분석 표준 프로세스 이해
- 2주차 파이썬 및 판다스 복습
- 3주차 데이터 시각화 기초 습득
- 4주차 단변량 분석 1
- 5주차 단변량 분석 2
- 6주차 이변량 분석 1
- 7주차 이변량 분석 2
- 8주차 이변량 분석 3
- 9주차 이변량 분석 4
- 10주차 데이터 전처리 1
- 11주차 데이터 전처리 2
- 12주차 머신러닝 모델링 개요
- 13주차 회귀 모델링
- 14주차 분류 모델링
- 15주차 기본 알고리즘
- 16주차 Review
수강 후기
학회 활동을 마친 후 목표 BDAI 학회 경험을 바탕으로 실무에 강한 데이터 분석가로 성장할 수 있었습니다.
또한, 다양한 데이터 분석 케이스 스터디와 토론을 통해 여러 관점에서 데이터를 해석하고, 자신의 의견을 논리적으로 표현하는 능력도 향상시킬 수 있었습니다.
후기도 보니 좋다고 생각하였고 특히 저 같은 비전공자가 많아서 커리큘럼이 세세하게 짜여 있다는 점이 선택하게 된 이유였어요!
꽤 많은 강연 홍보가 올라왔고, 취업에 도움되는 강연들도 많기에, 본인이 필요한 것을 찾아 들으면, 취준에 도움이 많이 될 것 같습니다.
BDAI 학회는 이론을 실무에 적용할 수 있는 프로그램과 프로젝트 기회를 제공하며, 같은 관심사를 가진 학생들과 함께 실력을 향상시킬 수 있는 환경을 제공합니다!
전처리에 대해 좀 더 배우고 싶으신 분은 “데이터 분석 전처리반 (판다스)” 수강을,
모델링에 대해 좀 더 배우고 싶으신 분은 ”데이터 분석 모델링반 (ML1)” 수강을 권장합니다.
