머신러닝 기초를 다지는 데이터 사이언스 심화

데이터 사이언티스트로 일할 수 있는 실력을 쌓아주는 DS school 데이터 사이언스 심화 과정을 원하는 장소, 원하는 시간에 1:1 과외처럼 학습할 수 있습니다.

기간
12주
모집인원
100명
참가비
29만5000원
59만원

스터디를 완주하면 5만원 환급

구매하면 원하는 일정에 바로 학습을 시작할 수 있는 스터디입니다.

진행 방식 자세히 보기

FOR WHO

이런 분들을 위한 스터디예요!

엑셀 기준 100만 개 행 이상의 데이터를 효율적으로 다루고 싶은 실무자

데이터분석 분야에서 일하고 싶지만 실력과 경험이 부족한 데이터 사이언스 입문자

사내 데이터가 한정되어 있어 대용량 데이터를 다뤄보며 실력을 키우고 싶은 실무자

GOAL

스터디 학습목표

엑셀 기준 100만 개 행 이상의 대용량 데이터를 효율적으로 다룰 수 있습니다.

시간, 좌표, 주소값 등 실무에서 마주칠 수 있는 정보를 효율적으로 머신러닝 알고리즘에 적용할 수 있습니다.

현장에서 쓰는 머신러닝 알고리즘을 활용한 예측방법을 익힐 수 있습니다.

HOW TO

스터디는 이렇게 진행 됩니다.

각 레벨마다 제공되는 동영상 강의로 공부합니다.

각 레벨마다 제공되는 동영상 강의를 보며 학습합니다. 궁금한 점이 생기면 조교에게 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) 누적 5,000명이 선택한 DS school 대표강사

  • 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 한 마디

데이터분석은 실제 데이터를 활용해 직접 해보는 것이 실력을 쌓을 수 있는 가장 좋은 방법입니다. 실제 기업에서는 어떤 데이터를 어떻게 모아 어디에 중점을 두고 분석하고 있는지 실전 데이터분석 스터디에서 경험할 수 있습니다.

스터디 신청하기

[DSX스터디파이] 데이터 사이언스 심화

59만원 29만5000원
스터디 완주시 5만원 환급!
반값할인 남았어요.

꼭 읽어주세요 👀

  • 모든 스터디 참가 금액에는 부가세가 포함되어 있습니다.
  • 카드사 포인트/ 선불/ 기프트카드로 결제하면 환불이 불가능하기 때문에 결제수단으로 사용하실 수 없습니다.
  • 온라인 스터디 시작 하루 전까지는 100% 환불해드립니다. 취소/환불약관 보러가기
  • 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.

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 대용량 데이터를 활용해 예측모델 구현하기

판다스와 씨본 등을 활용해 데이터를 분석/시각화 하면서 데이터에서 인사이트를 도출한 뒤 샌프란시스코 범죄 경진대회에 참가해 대용량 데이터를 활용해봅니다.


학습 - 대용량 데이터를 활용해 예측모델 구현
  • 볼륨이 큰 데이터 활용

  • 탐험적 데이터분석

  • 날짜와 시간 컬럼 분석

  • 좌표 데이터분석

실습 - 샌프란시스코 범죄 경진대회 데이터 활용
  • 샌프란시스코 범죄 경진대회 참가

    2013-2015 샌프란시스코 범죄 데이터 활용, 특정 시간/ 장소에서 발견된 범죄의 종류를 구체적으로 예측하는 문제.

Level 2 정답과 측정공식을 이해한 뒤 구현가능한 최소 모델 만들기

샌프란시스코 범죄 경진대회의 데이터와 공식을 심층적으로 이해한 뒤 학습 내용을 토대로 가장 심플한 예측 모델을 구현합니다.


학습 - 정답과 측정공식을 이해한 뒤 구현가능한 최소 모델 만들기
  • Log loss라는 측정 공식(Evaluation Metric) 이해

  • 머신러닝 모델의 성능 개선에 필요한 과정 학습

실습 - 샌프란시스코 범죄 경진대회 데이터 활용
  • 샌프란시스코 범죄 경진대회 및 활용 데이터 심층 분석

  • 정답(Label)을 분석해 범죄 데이터 심층 분석

  • 학습 내용을 토대로 가장 심플한 모델 구현

Level 3 데이터 시각화와 하이퍼패리미터 튜닝 분석으로 상위권 도전

시간 데이터와 주소 데이터를 분석해보고 신뢰할만한 데이터인지 검증한 뒤 성능을 개선합니다. 이를 토대로 샌프란시스코 범죄 경진대회 상위 25%에 도전합니다.


학습 - 데이터 시각화와 하이퍼패리미터 튜닝 분석으로 상위권 도전
  • 시간 데이터 시각화

  • 데이터 신뢰도 분석 및 성능 개선

  • 주소 데이터 분석

실습 - 샌프란시스코 범죄 경진대회 데이터 활용
  • 샌프란시스코 범죄 경진대회 상위 25% 도전

Level 4 주소 데이터를 머신러닝 모델에 넣어 상위 10% 도전

대용량 데이터를 머신러닝 알고리즘에 활용하는 방법을 학습하고 까다로운 주소 컬럼을 분석해 머신러닝에 적용해봅니다. 학습 내용을 바탕으로 샌프란시스코 범죄 경진대회 상위 10%에 도전합니다.


학습 - 주소 데이터를 머신러닝 모델에 넣어 상위 10% 도전
  • 까다로운 주소 컬럼을 분석해 머신러닝에 적용

  • 대용량 데이터를 알고리즘에 활용하는 방법 ((학습 데이터 총 878,049개/ 데이터 종류 총 23,228개) - 머신러닝 알고리즘 튜닝

실습 - 샌프란시스코 범죄 경진대회 데이터 활용
  • 샌프란시스코 범죄 경진대회 상위 10% 도전

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[DSX스터디파이] 데이터 사이언스 심화

59만원 29만5000원
스터디 완주시 5만원 환급!
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꼭 읽어주세요 👀

  • 모든 스터디 참가 금액에는 부가세가 포함되어 있습니다.
  • 카드사 포인트/ 선불/ 기프트카드로 결제하면 환불이 불가능하기 때문에 결제수단으로 사용하실 수 없습니다.
  • 온라인 스터디 시작 하루 전까지는 100% 환불해드립니다. 취소/환불약관 보러가기
  • 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.

자주 물어보는 질문 FAQ

신청 및 기타 문의는 카카오톡으로 문의 주세요.

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 제외 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
*학습 종료일 : 학습시작일 기준 28일째 되는 날
*복습기간 : 학습기간(4주) 와 별도로 참가자가 복습할 수 있게 추가적으로 서비스를 제공하는 기간