데이터사이언스 교육과정(응용2) 12기 마케팅 트랙

Class 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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