
- 강사 김영선
- 수강기간 구매일로부터 30일
- 학습시간 7:36:50(20강)
- 강좌 파이썬으로 배우는 데이터 분석 심화 : AI & 머신러닝
76,000원
강좌소개
데이터 분석이 진짜 힘을 발휘하는 순간은?
비즈니스 문제를 해결하고, 실제 성과로 연결될 때!
하지만 숫자를 모아 보는 기초 수준의 데이터 분석만으로는 실무에서 매출을 올릴 수도, 고객을 이해할 수도 없습니다.
이제는 "실제 비즈니스에서 바로 쓸 수 있는 분석력이 필요한 때" 입니다.
그런데...
온라인 쇼핑몰에서 ‘충성 고객’을 찾아낼 수 있다면?
주식 시장 데이터를 분석해 수익을 예측할 수 있다면?
광고 효과를 정확히 측정하고, 예산을 최적화할 수 있다면?
데이터 분석을 이미 시작했지만,
더 깊이 있는 분석이 필요하신 분
파이썬 기초로 기본 데이터 정리는 가능하지만,
머신러닝을 활용한 예측 모델을 만들고 싶은 분
실무에서 광고 성과 분석, 매출 예측, 고객 행동 분석을 적용하고 싶은 분
데이터 분석 심화 과정은 단순한 이론이 아니라, 실제 데이터를 활용한 실전 분석을 다룹니다.
그.래.서
실제 업무에 바로 적용할 수 있는 내용들로 구성되어 있습니다.
· 실제 기업에서 사용하는 데이터셋을 활용한 실습 중심 학습
· 금융 데이터 분석, 마케팅 최적화, 고객 행동 예측 등 실무 프로젝트 진행
· 상관관계 분석, 트렌드 파악, 고객 행동 패턴 분석 능력 향상
· 주가 예측, 고객 세분화, 마케팅 최적화 등 다양한 예측 분석
· 광고 최적화, 마케팅 퍼포먼스 분석, 매출 예측 자동화 가능
학습 이후에 이렇게 할 수 있어요!
데이터를 효과적으로 가공하고, 핵심 인사이트 빠르게 도출 가능
학습 이후에 이렇게 할 수 있어요!
데이터에서 패턴을 찾아 고객 행동을 예측하고, 비즈니스 의사결정 가능
머신러닝 활용을 통해 광고 성과 분석, 매출 예측 등 실무에 바로 활용
학습 이후에 이렇게 할 수 있어요!
단순한 머신러닝 모델을 넘어, 실전에서 활용할 수 있는 고성능 모델 구축 가능
랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM 등 앙상블 모델을 활용하여 정확도 향상 가능
학습 이후에 이렇게 할 수 있어요!
머신러닝을 넘어 딥러닝 모델을 다룰 수 있는 기초 역량 습득
딥러닝을 활용한 이미지 분석, 추천 시스템 등 실무에 바로 적용 가능
학습 이후에 이렇게 할 수 있어요!
금융 데이터 분석을 통한 시계열 예측 모델 구축 가능
데이터를 기반으로 주가 변동성 예측 및 비즈니스 인사이트 도출 가능
학습 이후에 이렇게 할 수 있어요!
데이터 기반으로 고객 세분화 & 맞춤형 마케팅 전략 수립 가능
데이터 분석 역량을 제대로 증명할 수 있는 결과물 확보 가능
이 수업을 듣고 나면
실무에서 바로 활용할 수 있도록 데이터를 가공하여 인사이트를 도출하고,
머신러닝과 딥러닝을 활용한 광고 성과 분석, 매출 및 주가 예측, 고객 행동 분석, 맞춤형 마케팅 전략 수립까지 가능한 데이터 분석 역량을 갖출 수 있습니다.
기업에서는 단순히 데이터를 정리하는 사람이 아니라, 비즈니스 문제를 해결하는 분석가를 찾고 있습니다.
숫자 속에서 의미를 발견하고, 예측 모델을 활용해 더 나은 결과를 만드는 데이터 전문가.
이 강의를 듣고 나면, 여러분도 그렇게 성장할 수 있습니다.
이론을 넘어 실무에서 바로 활용할 수 있는 분석 스킬.
데이터를 활용해 비즈니스 성과를 만들어내는 법.
배운 내용을 포트폴리오로 증명.
한 단계 더 성장한 나의 커리어를 완성해 보세요!
강의목록
- 1강 데이터 분석 패키지 기본 패턴 1 24분 26초
- 2강 데이터 분석 패키지 기본 패턴 2 20분 27초
- 3강 데이터 분석 패키지 기본 패턴 3 (실습) 26분 07초
- 4강 탐색적 데이터 분석(EDA)의 이해 1 24분 45초
- 5강 탐색적 데이터 분석(EDA)의 이해 2 24분 22초
- 6강 머신러닝 개요 및 분류 알고리즘 1 30분 15초
- 7강 분류 알고리즘 2와 하이퍼파라미터 튜닝 19분 42초
- 8강 회귀 알고리즘과 평가 20분 33초
- 9강 군집화 알고리즘 23분 18초
- 10강 시계열 데이터 분석 20분 08초
- 11강 앙상블 학습 1 - 배깅과 랜덤 포레스트 20분 18초
- 12강 앙상블 학습 2 - 부스팅과 Gradient Boosting 14분 33초
- 13강 앙상블 학습 3 - LightGBM, CatBoost 23분 05초
- 14강 딥러닝 개요 및 기본 신경망 18분 40초
- 15강 딥러닝 모델링 실습 18분 22초
- 16강 프로젝트 1 - 금융 데이터 분석 및 예측 21분 28초
- 17강 프로젝트 1 실습 - 모델 성능 평가 및 최적화 22분 38초
- 18강 프로젝트 2 - 고객 행동 예측 및 세분화 20분 56초
- 19강 프로젝트 2 실습 - 모델링 및 시각화 15분 56초
- 20강 프로젝트 결과 발표 및 포트폴리오 제작 46분 51초