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    299

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  • Video Contents

    5957

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9 Course(s)

Professor

Hyunjoong Kim, JONGHO IM, Park Taeyoung

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (기초)   [학습대상] 관련분야의 배경지식이 없는 비전공자   [학습목표] 데이터 수집 및 전처리, 분석, 시각화에서 문제해결 및 의사결정까지 이어지는 프로세스를 경험   [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수   [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   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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12

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데이터사이언스 교육과정(기초) 7기
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(기초) 7기

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) 금융 트랙   [학습대상] 금융 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분   [학습목표]     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수     [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 5 인공신경망 박재우 Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목 3시간 6 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 7 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 8 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가?  3시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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3

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데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 금융 트랙
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 금융 트랙

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 금융 트랙   [학습대상] 금융 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분   [학습목표]     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수    [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 2 A/B 검정, 평균 비교, 이벤트 분석 강승호 두 시안의 비교, Change point 탐지 3시간 3 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안 3시간 4 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 5 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 6 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간 7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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1

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데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 금융 트랙
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Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 금융 트랙

Professor

-

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) 마케팅 트랙   [학습대상] 마케팅 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 실제 성과에 기여할 수 있는 새로운 마케팅 프로세스가 필요한 분 분기별 매출 상승률같은 데이터 요약은 할 줄 알지만, 데이터를 바탕으로 이를 증명하거나 발전된 인사이트를 도출하기가 어려운 분 고객의 구매가능성을 예측하는 모델구축을 해보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 5 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 6 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 7 A/B 검정 강승호 두 시안의 비교, chhange point 탐지 3시간 8 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 마케팅 트랙
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Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 마케팅 트랙

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 마케팅 트랙   [학습대상] 마케팅 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 실제 성과에 기여할 수 있는 새로운 마케팅 프로세스가 필요한 분 분기별 매출 상승률같은 데이터 요약은 할 줄 알지만, 데이터를 바탕으로 이를 증명하거나 발전된 인사이트를 도출하기가 어려운 분 고객의 구매가능성을 예측하는 모델구축을 해보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 2 인공신경망 박재우 Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목 3시간 3 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가? 3시간 4 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(Missing value)처리방안 3시간 5 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 6 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 7 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층 신경망, CNN RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 마케팅 트랙
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Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 마케팅 트랙

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) ICT 및 제조 트랙   [학습대상] ICT 및 제조 분야에 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 빅데이터들을 이용하여 맞춤형 생산전략을 도출하고 싶은 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수   연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 5 인공신경망 박재우 Multi-layer Perception, 딥러닝의 기초과목 3시간 6 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 7 A/B 검정 강승호 두 시안의 비교, chhange point 탐지 3시간 8 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 ICT 및 제조 트랙
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Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 ICT 및 제조 트랙

Professor

-

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) ICT 및 제조 트랙   [학습대상] ICT 및 제조 분야에 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 빅데이터들을 이용하여 맞춤형 생산전략을 도출하고 싶은 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수     [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 2 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가? 3시간 3 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 4 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안 3시간 5 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 6 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 ICT 및 제조 트랙
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 ICT 및 제조 트랙

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) 의약학 트랙   [학습대상] 의약학 산업으로 취업/이직을 목표로 하시는 분데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분질병에 의한 생존여부에 영향을 미치는 인자를 탐색하는 방법이 궁금하신 분질병과 약품간 연관성에 관한 데이터 분석 방법을 배우고자 하시는 분유병 가능성을 예측하는 모델을 구축해 보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 5 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 6 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 2시간 7 A/B 검정 강승호 두 시안의 비교, chhange point 탐지 3시간 8 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 의약학 트랙
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Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 의약학 트랙

Professor

-

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 의약학 트랙   [학습대상] 의약학 산업으로 취업/이직을 목표로 하시는 분데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분질병에 의한 생존여부에 영향을 미치는 인자를 탐색하는 방법이 궁금하신 분질병과 약품간 연관성에 관한 데이터 분석 방법을 배우고자 하시는 분유병 가능성을 예측하는 모델을 구축해 보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수     [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 인공신경망 박재우 Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목 3시간 2 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가? 3시간 3 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 4 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안 3시간 5 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 6 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간 7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 의약학 트랙
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Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 의약학 트랙