엑셀로 시작하는 데이터 과학
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기간 2018년 2월 3일 ~ 4일
2일간 총 12시간
일정 토요일, 일요일 오후 1시 ~ 오후 7시 (6시간씩 총 12시간)
준비물 메모리 4GB 이상의 노트북
2010 Professional plus version 이상의 엑셀
장소 위키아카데미 제2강의실
수강인원 20명
수강료 36만원
조기등록할인 30만원(1월 30일까지)

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교육과정 소개

데이터의 중요성은 점점 더 커지고 있습니다. 앞으로는 데이터를 효율적으로 수집하고 적절히 활용할 수 있는 능력이 기업 뿐만 아니라 개인의 생산성을 크게 좌우하는 핵심 역량이 될 것입니다.

  데이터 분석이라고 하면 일반적으로 파이썬, R, C# 등의 어려운 프로그램 언어를 떠 올립니다. 하지만, 이러한 언어들은 데이터를 이해하기 위한 도구들에 지나지 않습니다. 데이터 분석을 위해 활용할 수 있는 도구는 무수히 많이 있습니다. 따라서 제대로 된 분석을 위해서는 도구보다는 데이터와 데이터 분석 자체에 대해서 이해하고 이를 활용할 수 있는 자신만의 방법을 찾는 것이 필요합니다.

  본 강의는 데이터의 특성에 대한 올바른 이해를 바탕으로 다양한 데이터를 효율적으로 수집하고 연결하여 데이터로부터 실질적인 가치를 만들어 내는 것을 목표로 합니다. 이번 강의를 통하여 복잡한 데이터로부터 현황을 이해하고 필요한 분석 프로세스를 구축할 수 있는 역량을 키울 수 있습니다. 또한 프로그래밍 지식 없이도 사용 가능한 머신러닝 프레임워크를 통해 머신러닝에 대해 이해하고 머신러닝 알고리즘을 적용한 선호도 및 예측 분석을 통해 다양한 알고리즘을 적용하여 머신러닝 기법을 실행하는 방법도 배울 수 있을 것입니다.

수강대상

데이터 과학에 입문하려는 학생, 일반인

프로그래밍 언어보다는 데이터 자체에 대한 분석이 필요한 직장인

데이터 시각화 및 머신러닝 알고리즘의 기초에 대해 알고 싶은 직장인

강사소개

김보겸 강사님

경력 신한은행 근무
월드비전 Finance팀
월드비전 Uganda KOICA project manager.
월드비전 국제사업 전략팀 Finance Unit
저서 엑셀을 활용한 데이터 과학 실무 입문 (2018, 위키북스)

수강생을 위한 특전

엑셀을 활용한 데이터 과학 실무 입문 도서 증정

엑셀을 활용한 데이터 과학 실무 입문 도서 증정

커리큘럼

Day 01.

데이터 분석 시작하기 (코스피 데이터 크롤링해서 분석하기)

01.

데이터의 특성 이해하기


데이터 분석을 위한 데이터의 특성을 이해합니다. 변수와 테이블에 대한 이해를 바탕으로 데이터를 정형화하는 방법을 학습하고 엑셀 고급 기능을 통해 필요한 데이터를 필터링하는 ‘쿼리’에 대해서 본격적으로 학습합니다.

  • 정형 데이터(Structured Data)와 비정형 데이터(Unstructured Data)
  • 테이블과 변수 이해하기
  • 엑셀 고급필터링을 활용한 쿼리 만들기
   
02.

데이터 수집 (엑셀을 활용한 웹 크롤링)


데이터 분석의 재료가 되는 데이터를 효과적으로 수집하는 방법을 배웁니다. 많은 데이터가 저장된 웹으로부터 필요한 데이터를 수집하고(웹 크롤링) 정형화하는 기법을 학습합니다. 이를 위해 데이터 처리에 특화된 엑셀 애드인 프로그램인 파워쿼리(엑셀 2016부터는 기본 기능으로 포함) 함수와 M 코드를 활용합니다.

  • 오픈 API 활용하여 코스피 시장 배당 순위 가져오기
  • RSS 활용하여 기업별 뉴스 데이터 가져오기
  • 데이터 수집 자동화하기
   
03.

데이터 분석 기초


엑셀을 활용한 고급 데이터 분석 기법을 배웁니다. 엑셀의 가장 기본적인 데이터 분석 방법인 피벗 테이블에 대해서 이해하고 대용량 데이터를 연결하여 분석할 수 있게 해주는 엑셀 애드-인 프로그램인 파워피벗에 대해서 학습합니다. 또한 엑셀 추가기능인 ‘분석도구’를 사용하여 기본적인 통계분석을 실행하는 방법에 대해서도 학습합니다.

  • 파워 피벗 활용하여 데이터 연결하기
  • 대용량 데이터 피벗팅
  • 엑셀 고급 분석 기능 활용하여 기업별 배당 성향 분석하기
   
Day 02.

머신러닝 활용 프로세스 구축하기(할인 쿠폰 발송 대상자 선정하기)

04.

데이터 수집


다양한 형태로 저장되어 있는 로컬 또는 온-프레미스 데이터를 효과적으로 수집하는 방법을 학습합니다. 파워쿼리의 쿼리편집기 기능을 활용해서 파일 형태로 흩어져 있는 데이터를 하나의 테이블로 통합하고 이를 자동화하는 기법을 배웁니다.

  • 로컬 데이터 수집 기초
  • 흩어져 있는 대리점별 매출 데이터 통합하기
  • 쿼리를 통한 데이터 통합 자동화
   
05.

데이터 시각화


복잡한 데이터의 변화와 패턴을 손쉽게 파악할 수 있게 해 주는 고급 시각화 모듈에 대해서 배웁니다. 이를 위해  강력한 무료 데이터 시각화 소프트웨어인 마이크로소프트 ‘파워 비아이’를 활용합니다.

  • 데이터 시각화 기초
  • 피벗차트 이해하기
  • 워드클라우드 보고서 만들기
   
06.

머신러닝 알고리즘 활용한 고급 데이터 분석


머신러닝의 기본 개념에 대해서 학습하고 실제 수집한 데이터를 기반으로 애저(Azure) 머신러닝을 활용하여 간단한 실험을 진행합니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘 활용법을 이해하고 다양한 형태의 데이터에 머신러닝 기법을 적용할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.

  • 머신러닝에 대한 이해
  • 머신러닝 적용을 위한 데이터 가공
  • 머신러닝 프레임 워크 애저(Azure) 머신러닝 스튜디오
  • 군집화(Clustering) 기법을 활용하여 할인쿠폰 대상자 선정하기
  • 머신러닝 알고리즘 활용법 이해하기
   

36만원 > 조기등록 할인가 30만원(1월 30일까지)