데이터사이언스 교육과정(기초) 19기

강좌소개

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (기초)

[학습대상]

관련분야의 배경지식이 없는 비전공자

[학습목표]

데이터 수집 및 전처리, 분석, 시각화에서 문제해결 및 의사결정까지 이어지는 프로세스를 경험

* 데이터 사이언스 전체 강좌 살펴보기 -> https://www.learnus.org/datascience/

본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다.

문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

강의영상 미리보기

커리큘럼

[커리큘럼]

구분	과목명	내용	강의시간 (실습포함)
1	데이터사이언스 소개	리서치 질문을 분석 목적(분류/예측/군집화)과 엮어서 기업 사례중심 소개 불량률 예측, 고객이탈, 수요예측, 고객 세분화, 추천 알고리즘 등	2시간
2	Python 프로그래밍	Python 소개 및 프로그래밍 실습 데이터 전처리 Python I/O 및 요약통계	4시간
3	탐색적 데이터 분석과 데이터 시각화	기초 EDA 및 인포그래픽스를 실제 사례를 가지고 소개 Python을 사용하여 결과와 함축적인 의미 위주로 소개	4시간
4	빅데이터 결합 및 응용	국내외 주요 빅데이터 자료 소개, 탐색 및 결합 방법을 소개	4시간
5	웹 크롤링과 텍스트 데이터 시각화	웹 크롤링 소개 네이버에서 특정 단어를 포함하는 웹 페이지의 크롤링 실습	4시간
6	데이터 모델링 입문	원인분석과 같은 해석력 위주의 통계 모형 실제 활용 사례를 중심으로 소개(수학적 작동원리 보다는 직관적 작동원리 중심)	4시간
7	머신러닝 입문	해석력 위주의 머신러닝 모형 강의 실제 활용 사례를 중심으로 소개(수학적 작동원리 보다는 직관적 작동원리 중심)	4시간
8	데이터사이언스 특강	실제 데이터사이언티스트의 경험담	1시간
			총 27시간

강의자

[교수자소개]

연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수

연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수

연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수

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