 
			- 분야데이터사이언스 
- 강의자김현중 
- 수료증발급 
- 신청기간1970-01-01 ~ 1970-01-01 
- 학습기간2024-03-04 ~ 2024-05-03 
- 학습언어한국어 (ko) 
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)
[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 | 
[교수자소개]
연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수
연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수
연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수
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- 수료조건영상 100% 시청, 퀴즈+시험응시
- 분야데이터사이언스 
- 강의자김현중 
- 수료증발급 
- 학습시간27시간 00분 
- 학습기간2024-03-04 ~ 2024-05-03 
- 학습언어한국어 (ko) 

 
		
							 
		
							 
		
							 
		
							 
		
							 
		
							