Python으로 배우는 '데이터 사이언스 입문'

필수 선수과목: 프로그래밍 기초

데이터에 대한 이해와, 데이터를 다룰 수 있는 능력은 여러분에게 엄청난 경쟁력이될 것입니다. 수학, 통계 지식이 전혀 없어도 괜찮습니다. 실무에 쓰이는 실습을 통해 역량을 키워보세요!

코드잇

수강 기간
3개월 (93일)
평균 8시간/1주에 학습 권장
수업 구성
동영상 + 노트 + 과제
수강료
108,000원
아이비리그 출신 강사
다트머스 대학교 컴퓨터 과학 전공 출신 강사님이 강의를 제작합니다.
효과적인 콘텐츠
핵심적인 내용을 담은 5분 내외의 간결한 영상 강의와 꿀팁 노트를 제공합니다.
재미있는 실습 과제
게임같은 과제를 통해 스스로 컴퓨터적 사고력과 문제 해결능력을 기릅니다.
동료와 함께하는 커뮤니티
동료 수강생 분들 간 질문과 답변을 주고 받으며 함께 성장합니다.

데이터 사이언스를 배워야 하는 이유

모든 산업은 ‘데이터’를 중심으로 움직입니다. 영화, 음악, 쇼핑, 심지어는 선거까지 분야를 막론하고 데이터의 중요성은 나날이 커지고 있습니다.

이제는 선택이 아니라 필수입니다. 이미 데이터는 사업과 서비스의 성패를 가르는 역할을 하고 있습니다. 데이터를 활용하는 능력을 길러 미래를 이끌고, 여러분의 가치를 높여보세요!

Python으로
데이터 사이언스를 다루는 이유

아직도 R로 데이터 사이언스를 배우시나요?
이미 대세는 Python입니다!

통계 / 데이터 분석을 위해 만들어진 R과 달리, Python은 프로그래밍의 전반에 쓰이는 언어로 웹과 연계하여 새로운 가치를 창출할 가능성이 열려 있습니다. 가장 쉽고 직관적인 Python으로 데이터 사이언스의 전과정을배워보세요.

출처: Google 트랜드

코드잇 데이터 사이언스 수업이
특별한 이유

수학, 통계 지식이 전혀 없어도 OK!

수학을 꼭 잘해야 데이터 분석을 할 수 있다? 지식이 전혀 없어도 가능합니다. 꼭 필요한 수학적 개념은 강의에서 친절하게 설명합니다.

실무적인 능력을 바로 획득!

교육 후에 남는 것이 없는 교육은 NO! 데이터 사이언스의일부분을 수박 겉핥기식으로 배우는 많은 교육 기관과 달리, 데이터 사이언스의 전과정을 실무적인 프로젝트로 깊이있게 다룹니다.

데이터 사이언스의 전과정을 마스터!

직접 데이터를 모으는 것부터 정리하고 분석하는 것까지 전 과정을 다룹니다. 그래서 배우고 나면 ‘스스로 할 수’ 있습니다.

데이터 사이언스에만 집중이 가능!!

코드잇에서는 ‘Python 프로그래밍 기초’ 강의 후 ‘데이터 사이언스 입문’ 강의를 제공하여, 다른 것은 신경쓰지않고 오로지 데이터 사이언스에만 집중이 가능합니다.

159,000원

108,000

고품질의 강의를 합리적인 가격으로
배울 수 있는 기회
놓치지 마세요!

데이터 사이언스의 프로세스

코드잇에서는 데이터 사이언스의 A - Z
전 과정을 다룹니다!

1. 문제 정의하기

“해결하고자 하는 문제가 무엇인지 정의합니다.”

#목표설정 #기간설정 #평가방법 설정 #필요데이터설정

어떤 나라에서 노벨상을 많이 창출하고, 왜 그런지 알고 싶습니다.

2. 데이터 모으기

“문제를 해결하기 위한 데이터를 확보합니다.”

#웹크롤링 #자료모으기 #파일읽고쓰기

노벨상을 정리한 사이트에서 정보를 자동으로 긁어 옵니다. 나라별 IQ, 학력수준, 정부의 연구비 지원 등 여러 정보를 함께 모읍니다.

3. 데이터 다듬기

“데이터를 분석할 수 있는형태로 다듬고 변형합니다.”

#데이터관찰하기 #데이터오류제거 #데이터정리하기

여러 사이트에서 긁어 온 정보를 가공하여, 분석이 가능하게끔 나라별로 정리합니다.

4. 데이터 분석하기

“데이터의 특징을 파악하고, 결과와 의미를 도출합니다.”

#데이터파악하기 #데이터변형하기 #통계분석 #인사이트발견 #의미도출 #의사결정

특정 국가의 노벨상 빈도와 IQ, 학력수준, 정부의 연구비 지원 등 여러 변수의 상관 관계를 정리하고, 인과관계가 있는지 등을 분석합니다.

5. 데이터 시각화 및 커뮤니케이션

“도출한 결과와 의미를 가장 적합한 방식으로 시각화하여 커뮤니케이션합니다.”

#다양한시각화 #커뮤니케이션 #리포트

PyChart나 BarGraph 등 여러가지 방법을 활용하여 데이터를 정리합니다.

아이비리그 출신 강영훈의
쉽고 명확한 강의!

"여러분이 데이터 사이언티스트라는 직업을 택하지 않더라도, 데이터에 대한 이해와 데이터를 다룰 수 있는 능력은 엄청난 경쟁력이 될 것입니다. 데이터 사이언스는 데이터를 통해 가치를 더할 수 있는 일이 무엇인지 찾아내고, 데이터를 이용하여 중요한 문제를 해결하는 분야입니다.

데이터 분야는 개발 뿐만 아니라 기획, 마케팅, HR 등등 이제 어느 곳에서나 꼭 필요하기 때문에 점점 수요가 늘어나고 있습니다. 코드잇과 함께 데이터 사이언스의 A - Z까지의 전과정을 배워보세요. 수학, 통계 지식이 전혀 없더라도 괜찮습니다.

이 강좌는 여러분을 멋진 데이터 사이언스의 세계로 이끌 것 입니다."

강영훈 강사
공동 제작
  • Dartmouth College
    Computer Science 전공
  • 코드잇
    CEO, Co-Founder
  • 더벤처스
    Software Engineer
  • Swift School
    Python 마스터 클래스 강사
  • Samsung HumanTech Paper Award
    인공지능 연구를 통해 수학/전산 부문 동상
  • CISSE International Conference
    논문 발표 및 출판
  • ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences
    논문 발표
손동욱 강사
공동 제작
  • 고려대학교
    전기전자 공학부/심화 전공
  • 상명대학교
    뮤직테크놀로지학과 석사 과정
  • 코드잇
    Content Director
  • LG전자
    Software Engineer
이영준 강사
공동 제작
  • 고려대학교
    신소재 공학부 전공
  • 코드잇
    Software Engineer
  • 효성 Digital Innovation
    기획

커리큘럼

Python으로 배우는 데이터 사이언스 입문

전체 커리큘럼 보기

수업 목표

Python을 통해 크롤링 > 클리닝 > 시각화 > 분석에 이르는 데이터 사이언스의 전 과정을 학습합니다. 실습 및 프로젝트를 통해, 데이터에 대한 이해와 함께 문제해결능력을 기릅니다.

수업 대상

  • - 데이터 사이언스를 배워 직접 내 업무에 활용하고 싶은 분
  • - 데이터 사이언티스트 / 데이터 분석가로 성장하고 싶은 분
  • - 데이터 홍수의 시대에서, 데이터에 대한 탄탄한 이해로 미래를 이끌어나가고 싶은 분

필수 선수과목

프로그래밍 기초
  • 데이터 사이언스 시작하기

    데이터 사이언스를 배워야하는 이유부터, Numpy, Pandas 등 데이터 사이언스의 대표 라이브러리까지! 데이터 사이언스의 기본을 탄탄히 쌓아봅시다.

    #Python #Numpy #Pandas
  • DataFrame 다루기

    데이터 사이언스의 코드는 Pandas의 DataFrame을 다루는 것에서부터 시작합니다. 다양한 과제와 퀴즈를 통해 DataFrame을 자유자재로 다룰 수 있도록 연습해 봅시다.

    #Pandas #DataFrame #Indexing
  • 시각화

    파일로만 저장되어 있던 데이터를 눈으로 직접 볼 수 있게 만들어 봅니다. 다양한 방식의 시각화를 통해, 리포팅과 분석에 적합한 시각화를 배워봅시다.

    #Matplotlib #LineGraph #Histogram #ScatterPlot #Seaborn #Heatmap
  • 분석

    데이터 분석은 결론을 도출하고, 의사결정에 중요한 역할을 합니다. 이미 우리 주변의 많은 것들이 데이터를 기반으로 움직이고 있다는 사실! 데이터를 이용해 우리의 고민을 해결할 수 있는 다양한 가능성을 알아봅시다.

    #인사이트 #통계 #데이터분석
  • 데이터 클리닝

    다 같은 데이터가 아닙니다. 데이터의 품질은 결과를 좌우합니다. 데이터를 자유자재로 변형할 수 있는 능력을 기르고, 좋은 데이터로 만들 수 있는 방법을 배워봅시다.

    #데이터클리닝 #전처리
  • 크롤링

    데이터 사이언스는 데이터를 모으는 것부터 시작합니다. 내가 원하는 데이터를 웹사이트 등에서 직접 얻을 수 있는 방법을 배워봅시다.

    #BeautifulSoup #HTML #CSS
  • 프로젝트

    데이터 사이언스는 여러분의 프로젝트에도 실제 적용할 수 있습니다. 가상의 프로젝트를 직접 처음부터 끝까지 해결하는 과정을 통해, 전체적인 데이터 사이언스의 프로세스를 다시 한번 실습해봅시다.

    #실습프로젝트 #데이터사이언스
  • 나만의 포트폴리오 만들기

    크롤링 -> 클리닝 -> 시각화 -> 분석에 이르는 데이터 사이언스의 전 과정을 모두 학습했습니다. 여태까지 배운 개념들을 응용해서, 나만의 데이터 사이언스 포트폴리오를 만들어보세요!

수업 평가 4.8!

진솔한 수강후기가 수업의 질을 증명합니다!

Hyun Kyo Jung
제가 처음으로 군대에서 컴공에 관심을 갖고 군대 선임의 추천에 코드잇에서 파이썬 강의를 듣고 이젠 복학하여 아예 전공을 바꿨습니다. 짧은 동영상 강의랑 이어지는 관련 과제를 통해 학습하는 것이 정말 효율적이였던거 같습니다~
JINU NOH
후기를 잘 남기지도 믿지도 않는 편이지만, 저에게 코딩의 재미를 알려준 코드잇에 감사의 마음을 담아 남깁니다. 저에게 속는 셈 치고 한 번 배워보세요.
나아람
전공자임에도 불구하고 기본적인 코딩조차 하지 못했었는데, 지금은 구현 방식이 머릿속에 맴돕니다. 다른 수업/책들 필요없습니다. 코드잇만 믿고 따라오세요!
seunghyun shin
모르겠다가 갑자기 이해가 되어 코드를 짰을 때 정말 감동받았습니다. 코딩이라는 게 진짜... 사고력의 끝판왕인거 같아요. 열정이 생겼습니다!

FAQ

첫째, 사전 예약 수업인 자료구조 수업은 12월 31일에 출시됩니다.
둘째, 프로필 > 내 수업 > 대기 중인 수업에서 각 출시일 이후, 원하는 때에 시작이 가능합니다.
셋째, 시작은 언제든지 할 수 있습니다. 1년 후, 2년 후, 3년 후 상관 없습니다. 언제든지 원하는 때에 시작 해주세요.
넷째, 사전 예약 당시에 추가 할인을 드리는 만큼, 환불은 불가능합니다.
다섯째, 신규 강의 완성이 지연될 시, 베타 버전 오픈 시점부터 완성되는 시점까지는 수강일이 차감되지 않습니다.
여섯째, 만약 신규 강의 완성이 출시 예정 일자보다 1달 이내로 지연되는 경우, 지연으로 인한 취소 및 환불은 불가능합니다. 단, 다른 강의로의 교환은 가능합니다.
마지막으로, 만약 신규 강의 완성이 출시 예정 일자보다 1달 이상으로 지연되는 경우, '①100% 환불 ②수강 기간 1개월 추가 ③강의 30% 할인 쿠폰 제공' 세 가지 중, 선택이 가능하시며 코드잇 사이트 우측 하단의 채팅창또는 yoonsoo@codeit.kr로 문의 주시면 처리해 드리도록 하겠습니다.

코드잇의 강좌는 어떤 형식으로 구성되어있나요?
첫째, 동영상 강의핵심 노트로 개념을 정리할 수 있습니다.
둘째, 배운 개념을 실습할 수 있는 과제와 프로젝트가 주어집니다.
셋째, 이를 제출하면 자동/수동으로 채점과 피드백을 받으실 수 있습니다.
넷째, 궁금하신 점은 언제든 커뮤니티에 질문을 올려, 동료 수강생 분들끼리 질문과 답변을 주고 받으실 수 있습니다.
마지막으로, 강의를 모두 마친 후 배운 내용을 응용하여 스스로 포트폴리오를 만들어보시는 것을 권장드리며, 이를 커뮤니티에 공유할 수 있습니다.
진도의 70% 이상을 이수하시면, 코드잇의 공식 ‘수료증’을 발급해드립니다.

고액의 학원을 다니고 몇년째 개발자로 일하고 계신 분들이 아주 기본적인 알고리즘 문제도 못 푸는 모습을 보고 충격을 받았습니다. 현재 한국의 프로그래밍 교육은 자격증이나 문법을 위주로 다루고, 사실상 가장 중요한 문제 해결 능력은 가르쳐주지 않기 때문에 이런 상황을 흔히 볼 수 있었던 거죠.
코드잇 수업의 목표는, 이 시대에 꼭 필요한 프로그래밍과 컴퓨터적인 사고력을 기르는 것입니다. 코드잇이 추천하는 과정을 따라 수업을 이수하면, 풀스텍 웹 개발, 모바일 어플 개발, 데이터 분석, 업무자동화 등 어떠한 분야로도 나아가실 수 있습니다.

대부분의 경우 3개월이면 여유롭게 수업을 이수하실 수 있습니다. 중간에 바쁜 사정이 있으면 바로 아래 질문에 있는 '중도 휴학 제도'를 활용해보세요! 만약 3개월 내에 다 끝내지 못하면, 1개월 단위로 연장할 수 있습니다!

1회에 한하여 중도 휴학을 할 수 있습니다. 휴학 가능 기간은 최대 4주입니다. 휴학 후 4주가 지나면, 자동으로 수업이 시작되며 수강 가능일이 차감됩니다. 강의를 듣는 도중 바쁘신 분들은, 휴학 제도를 이용해주시기 바랍니다.

데이터 사이언스의 A 부터 Z까지,
전과정을 다룹니다.

여러분의 미래에 엄청난 경쟁력을 가져다 줄
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잠시만 기다려 주세요.