비전공자를 위한 데이터 사이언스 입문

6,000명이 선택한 DS school의 데이터 사이언스 입문 강의를 원하는 장소, 원하는 시간에 1:1 과외처럼 학습할 수 있습니다.

기간
4주
모집인원
100명
참가비
월 4만9100원
59만원

스터디를 완주하면 5만원 환급

구매하면 원하는 일정에 바로 학습을 시작할 수 있는 스터디입니다.

진행 방식 자세히 보기

FOR WHO

이런 분들을 위한 스터디예요!

업무 중에 데이터분석의 필요성을 느낀 비전공자

데이터 분야로 커리어를 시작하고 싶은 취준생

데이터 분야로 커리어를 전환하고 싶지만 확신이 들지 않는 직장인

GOAL

스터디 학습목표

실무에 필요한 데이터 사이언스 실력을 기를 수 있습니다.

데이터분석을 위한 파이썬, 파이썬 패키지 등을 다룰 수 있습니다.

공신력 있는 캐글 경진대회에서 상위 점수 획득, 데이터 사이언스 실력을 인정받을 수 있습니다.

HOW TO

스터디는 이렇게 진행 됩니다.

각 레벨마다 제공되는 동영상 강의로 공부합니다.

각 레벨마다 제공되는 동영상 강의를 보며 학습합니다. 궁금한 점이 생기면 튜터에게 궁금한 점을 질문 할 수 있습니다.

레벨이 끝날 때마다 과제를 제출하고 통과하면 다음 레벨로 이동해 학습합니다.

각 레벨별로 제공되는 영상을 시청하고 과제를 수행 한 후 튜터에게 제출하면 다음 레벨 학습을 할 수 있습니다.

1:1 학습 전담 튜터가 학습을 도와드립니다.

공부를 하다가 막히거나 궁금한게 있을 땐 1:1로 배정된 전담 튜터에게 언제든 도움을 받을 수 있습니다.

개인 일정에 맞춰 스터디 시작일을 정할 수 있습니다.

구매일이 아니라 학습을 위해 슬랙에 가입한 날부터 학습 기간이 계산됩니다.

슬랙 가입/스터디 참여방법

슬랙 가입 방법 및 스터디 참여방법은 여기를 눌러 확인 해주세요.

PEOPLE

스터디코치를 소개합니다.

강성희


  • 현) DS School 대표 강사

  • 현) 미래창조과학부 소프트웨어 마에스트로 멘토

  • 전) 네이버 기술투자프로그램 D2 Startup Factory 파트너


  • DS School 데이터 사이언스 강의

  • 현대자동차, SK텔레콤, 삼성전자, 한국타이어, IBM, 경기스타트업캠퍼스 출강

  • Kakao 데브온 강연 '구루와의 만남'

  • 연세대학교, 포항공과대학교, DGIST(대구경북과학기술원), 이화여자대학교 특강

  • Technical Consultant - Delight.io(YC10W), Noom, ZOYI

  • XGBoost 등 다양한 오픈소스 라이브러리에 공헌

스터디코치 한마디

실무에 필요한 데이터분석을 직접 실습하는 스터디입니다. 스터디가 끝나면 글로벌 데이터 사이언스 경진대회, 캐글에서 상위 10% 점수를 받을 수 있습니다.

스터디 신청하기

[DSX스터디파이] 데이터 사이언스 입문

월 4만9100원 6개월 할부시
59만원 29만5000원
스터디 완주시 5만원 환급!
반값할인 남았어요.

꼭 읽어주세요 👀

  • 카드사 포인트/ 선불/ 기프트카드로 결제하면 환불이 불가능하기 때문에 결제수단으로 사용하실 수 없습니다.
  • 온라인 스터디 시작 하루 전까지는 100% 환불해드립니다. 취소/환불약관 보러가기
  • 단, 일부 상품(제휴, 패스 등)의 경우 별도의 취소/환불 규정이 적용될 수 있습니다. (하단 상품상세설명 또는 FAQ 참조)
  • 환급액은 스터디를 결제하신 방식과 동일하게 지급됩니다.
  • 환급액과 상관없이 [개인정보 수집 이용 및 제 3자 제공에 동의]에 동의를 해주셔야 환급을 받으실 수 있습니다.
  • 스터디 환급액이 5만 원을 초과할 경우, 환급액을 기준으로 제세 공과금 22%를 차감한 뒤 지급합니다.
  • 환급 신청은 환급조건을 달성한 수료일로부터 반드시 60일 이내에 신청해주셔야 환급액이 지급됩니다.

자주 물어보는 질문 FAQ

신청 및 기타 문의는 카카오톡으로 문의 주세요.

CURRICULUM

커리큘럼 안내

[학습 방법]
  • 각 레벨마다 제공되는 동영상 강의로 공부합니다.

  • 레벨이 끝날 때마다 과제를 제출하고 통과하면 다음 레벨로 이동해 학습합니다.

[환급 기준]
  • 모든 레벨의 과제를 4주 안에 제출하면 환급

Level 1. 엑셀로 캐글 경진대회 문제 해결하기

글로벌 데이터 사이언스 경진대회 캐글(kaggle.com)에 참가해 스프레드시트 정적분석을 활용, 문제를 해결합니다.


학습 내용
  • 인공지능 알고리즘

  • 스프레드시트의 정적분석을 활용한 문제 해결

실습 내용

Level 2. 데이터분석을 위한 파이썬 학습하기

스프레드시트로 문제를 해결하면서 알고리즘을 파악했다면 본격적으로 데이터를 분석하기 위해 파이썬을 학습합니다.


학습 내용
  • 프로그래밍 언어 파이썬(Python) 학습

  • 인공지능/머신러닝 알고리즘 시연 케이스를 통해 데이터분석 예측에 대한 전반적인 이해

실습 내용
  • 스프레드시트로 풀었던 타이타닉 문제를 파이썬으로 해결

Level 3. 판다스(Pandas), 씨본(Seaborn) 학습하기

파이썬의 데이터분석 패키지인 판다스와 데이터 시각화 패키지인 씨본에 대해 학습해 데이터분석에 적용합니다.


학습 내용
  • 파이썬 데이터분석 패키지 판다스(pandas) 학습

  • 파이썬 시각화 패키지 씨본(seaborn) 학습

실습 내용
  • 판다스로 실제 데이터를 불러와 데이터분석하기

  • 타이타닉 경진대회의 데이터 시각화

Level 4. 파이썬으로 데이터 분석하기

1주 차에 스프레드시트로 해결했던 캐글의 문제를 파이썬을 활용해 다시 해결해봅니다.


학습 내용
  • 파이썬의 싸이킷런(scikit-learn)의 머신러닝 알고리즘 의사결정나무 학습

  • 캐글 상위 5% (예측 정확도 81.818%) 도달 노하우

실습 내용
  • 파이썬으로 타이타닉 문제 재도전

  • 의사결정나무 알고리즘을 활용 캐글 점수 상위 25% (예측 정확도 78.947%) 도전

Level 5. 데이터분석 실제 활용하기

데이터분석 경진대회인 <Bike Sharing Demand>에 참가해 문제를 해결하고 ‘탐험적 데이터분석'에 도전합니다.


학습 내용
  • 데이터 분석 결과를 알고리즘에 적용하는 탐험적 데이터분석(Exploratory Data Analysis)

실습 내용
  • 새로운 경진대회 <Bike Sharing Demand> 참가

  • 자전거 대여 스타트업 Capital Bikeshare의 고객 데이터를 활용, 2011년-2012년의 시간당 자전거 대여량 예측

Level 6. 머신러닝 알고리즘 활용하기

의사결정나무(Decision Tree) 알고리즘과 이를 개선한 알고리즘을 활용해봅니다.


학습 내용
  • 머신러닝 알고리즘에 분석한 데이터 적용

  • 예측 모델의 성능 개선을 위한 분류/회귀 개념 이해

  • 회귀 버전의 의사결정나무 적용

  • 랜덤 포레스트(random forest) 알고리즘 사용

실습 내용
  • 학습 결과물을 직접 캐글에 제출에 점수 확인

  • 의사결정나무 알고리즘을 개선해 새로운 알고리즘 테스트 진행

Level 7. 캐글을 거치지 않고 모델 성능 검증하기

먼저 모델을 검증하는 두 가지 방식인 Hold-out Validation과 Cross Validation을 학습한 뒤 검증한 모델이 개선 되었는지 알아보기 위한 회귀(Regression) 문제에 대한 측정 공식인 Mean Absolute Error(MAE), Mean Squared Error(MSE), Root Mean Squared Error(RMSE) 등을 학습합니다.


학습 내용
  • 모델 성능 검증 방법 Hold-out Validation 학습

  • 모델 성능 검증 방법 Cross Validation 학습

  • 회귀문제에 대한 측정 공식 학습

실습 내용
  • 캐글에 모델 예측값을 제출하지 않고 모델 성능 검증

Level 8 - 캐글 최상위권 성적 도전하기

캐글 경진대회 상위 5%(캐글점수 0.39010)에 도달하는 것을 목표로 데이터분석 과제를 실행합니다. *캐글에서는 상위 5% 진입한 사람들을 프로 데이터 사이언티스트로 간주합니다.


학습 내용
  • Bike Sharing Demand의 공식 측정 공식 Root Mean Logarithmic Error 이해

  • 하이퍼패러미터(Hyperparameter) 이해 및 모델 튜닝

  • 데이터 사이언티스트 직무 로드맵 및 노하우

실습 내용
  • 캐글 최상위권 성적(0.39010)에 도전

*캐글 상위 5%에 진입한 사람에겐 캐글에서 공인하는 은메달 마크가 부여되며, 데이터 사이언티스트로서의 능력을 인정받게 됩니다.

참가자 후기

DS스쿨의 데이터 사이언스 입문반 온라인 수업 이후 가장 큰 변화는 커리어가 바뀌었다는 것입니다. 이력서에 이렇게 적었어요.

“판다스, 파이썬과 같은 데이터 사이언스 툴과 데이터 사이언스에 이해력 있음" 면접관들이 이 이력에 관심을 두고 질문을 많이 해주셨고 제가 데이터를 만져봤다는 이유 하나만으로 저를 굉장히 인정해주셨습니다. 실제 데이터 사이언스가 저를 어필하는데 매우 많은 도움을 줬고 덕분에 이직에 성공했습니다. 그래서 저는 데이터 사이언스가 이제 없어서는 안 될 필수 업무 능력이라는 것을 몸소 느끼게 되었습니다.

전혜연 님, 컨설팅회사 재직 중

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DS스쿨 강의는 직접 실습해보는 시간이 많아요. 강의 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 직접 다뤄보면서 “아 이럴 땐 이렇게 해야겠구나"라는 감을 얻었어요. 실무를 경험해보는 것과 모르는 걸 질문했을 때 바로바로 조언을 받을 수 있는 것이 정말 좋았어요. 강사님 말을 듣고 확신이 생겼습니다.

“엄청난 전문지식이 없어도 컴퓨터가 이해할 만큼의 정보를 넣어주면 데이터 사이언스를 할 수 있구나!” 이 강의를 듣고 데이터 사이언스 분야로 취업하기 위해 딥러닝 수업도 신청했습니다. 여러분 두려워하지 마시고 일단 데이터 사이언스 입문반 수업에서 데이터를 다루고 실무를 배워보세요.

류경민 님, 데이터 사이언스 분야 취업준비생

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데이터분석 분야로 이직하기 위해 타 학원에서 데이터 사이언스 기초반 수업을 들어봤지만 글로 연애를 배운 느낌이었어요. 실제로 일할 때 배운 내용을 적용해서 업무를 수행하기엔 어려움이 있었어요. 그래서 DS스쿨의 데이터 사이언스 입문반을 다시 들었습니다.

제일 좋은 건 실무에 사용할만한 데이터를 사용해 실습한다는 것입니다. 잘 가공된 데이터만 다루는 게 아니라 가공 전 데이터를 사용해 실무에서 접할 어려움을 미리 다루며 해결책을 찾는 것이 정말 좋았습니다. 이직을 원하는 회사한테 과제를 받았을 때 DS 스쿨에서 배운 내용을 실제로 많이 사용했고 실무에도 더 잘 적용할 수 있게 되었습니다. 그리고 커리어 전환에 대한 확신도 가지게 되었습니다.

류지형 님, 데이터분석 직무로 이직 준비 중

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사람이 한정된 시간에 방대한 데이터를 갖고 그 안에서 규칙을 찾는 것은 어렵다고 생각합니다. 하지만 데이터 사이언스는 그것을 가능하게 해 줘요. 그런 의미에서 저는 방대한 데이터들 속에서 규칙을 찾기 위해 예측값을 뽑아내고 그것을 활용해 캐글 경진대회에 참가하며 등수를 올리는 수업 과정이 상당히 재밌었어요.

사실 수업을 듣는 중간까지도 데이터 사이언스가 제 업무에 어떤 도움이 되겠다는 생각이 명확히 들진 않았는데 데이터 사이언스 입문반 수업을 완강하고 나니 제 업무에 적용할 수 있겠다는 확신이 생겼어요. 이 수업이 길라잡이가 돼준 거죠.

강영준 님, 반도체 테스트 엔지니어

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사실 저는 회계를 하면서 재밌다고 느낀 적이 없었어요. 그런데 데이터 사이언스는 회계랑 다르게 분석적으로 생각해야 하더라고요. 매우 많은 분야에서 사용될 수 있고 엄청난 가치를 만들 수 있다는 것도 매력적으로 느껴졌어요.

원래는 회계를 전공했으니 회계로 진로를 정해야겠다고 생각했는데 강의를 들으면서 비전공자도 할 수 있는 것이 많으니 회계와 관련이 없더라도 데이터분석 쪽으로 진로를 정하고 싶어 졌습니다.

저도 처음에 비전공자는 데이터 사이언스를 절대 못할 거라고 생각했어요. 그런데 막상 해보니 정말 재밌더라고요. 진짜 해봐야 나에게 맞는 건지 아닌지 알 수 있어요. 여러분 해봐야 알아요!

윤홍준 님, 대학생, 회계 전공

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[DSX스터디파이] 데이터 사이언스 입문

월 4만9100원 6개월 할부시
59만원 29만5000원
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꼭 읽어주세요 👀

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자주 물어보는 질문 FAQ

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취소/환불 안내

이 스터디는 별도의 모집기간 없이 구매와 동시에 공부를 시작할 수 있습니다.


교육 서비스 기간 - 총 12주
학습 기간 - 4주
복습 기간 - 5-12주

  • 참가자가 슬랙에 가입한 첫날부터 학습 기간이 계산됩니다. (참가자가 슬랙에 가입하는 동시에 학습이 시작됩니다)

  • 슬랙 스터디 채널에 가입하기 전에 환불 신청하면 100% 환불해드립니다.

  • 환불은 학습 기간에만 가능합니다. 복습 기간은 추가 서비스 기간으로 환불이 불가능합니다.

  • 참가자가 학습 기간 내에 과제 제출을 완료할 경우에만 환급금을 드립니다.

  • 환급에 실패하더라도 학습 기간 이후 복습 기간동안 충분히 공부를 이어갈 수 있습니다.

  • 복습 기간에는 환급금을 제외하고, 학습 기간과 동일한 교육 서비스를 받으실 수 있습니다.


*교육 서비스 기간 : 학습 기간과 복습 기간을 합친 총 기간
*학습 기간 : 학습시작일 기준 4주(28일)
*학습 시작일 : 학습을 위해 초대받은 슬랙에 가입한 첫날
*학습종료일 : 학습시작일 기준 28일째 되는 날
*복습기간 : 학습기간(4주) 와 별도로 참가자가 복습할 수 있게 추가적으로 서비스를 제공하는 기간