	4주 (6시간)
	130,000원		비적용
	교재없음	학습자 분들에게 제공되는 참고도서와 동일한 내용의 E-BOOK을 제공합니다.	없음
	별4.5개 평점 : 4.9 점 (5점 평가 기준입니다.)
	해당없음
* 3G(LTE)망 이용시 데이터 요금은 사용하시는 요금제에 따라 별도로 부과 될 수 있습니다.

현업 즉시 적용을 위해 '실습'에 포커스를 맞춘 데이터분석 과정!!!

데이터에 대한 관심을 넘어 분석Tool을 활용하여 데이터 분석을 해보고 싶거나
통계이론부터 학습하는 것에 어려움을 느끼는 분에게 적합한 과정입니다.

Point 1. 누구나! 데이터 분석을 해낼 수 있도록! '실행'과 '해석'에 초첨을 맞췄습니다.
어려운 통계 및 IT지식 없이도 데이터 분석을 할 수 있도록
실행과 해석에 필요한 이론과 모델만 다룹니다.

Point 2. Brightics Tool을 활용합니다.
Brightics는 삼성SDS에서 개발한 데이터 분석 플랫폼으로,
데이터의 전처리로부터, 시각화, 분석 모델링, 리포트의 작성까지
데이터 과학 전 과정에 활용할 수 있는 데이터 분석 도구를 제공합니다.

Point 3. Data Scientist 민간자격 ‘ProDS’ 인증을 대비할 수 있습니다.
‘ProDS’란 삼성SDS와 멀티캠퍼스가 공동 주관/시행하는 Data Scientist 민간자격으로
역량 수준별로 입문 ‘Associate DS’, 중급 ’DS’ , 심화 ‘Senior DS’의 3단계 자격 체계를 갖추고 있습니다.
본 과정은 Brightics Tool을 활용하여 입문 ‘Associate DS’를 대비할 수 있도록 구성되었습니다.

------------------------------------------------------------------------------------------------
본 과정은 통계학적 개념 및 이론의 이해 없이 데이터 분석을 바로 시작할 수 있는 실습위주의 과정입니다.
분석에 사용하는 기능 및 결과 해석에 필요한 내용에 대해서만 설명하기 때문에
실습 내용을 반복적으로 수행하면 기본적인 데이터 분석을 할 수 있습니다.
(단, 통계 개념 및 이론에 대한 학습을 하고 싶다면, 아래 과정을 먼저 수강해 주세요!)
어서와 데이터는 처음이지 - 기초 of 기초 데이터 개념
------------------------------------------------------------------------------------------------

해당 과정을 통해 Citizen Data Scientist가 되어보세요!!!
* Citizen Data Scientist: 조직 내에서 Domain에 대한 깊은 이해와 기본적인 분석역량을 모두 가지고 있어, 해당 비즈니스의 데이터 기반 업무 혁신을 리드하는 분석가.

※ 학습환경 제한: IE11 또는 Chrome browser 사용, 실습을 위해 Chrome browser 필수

- Brightics(브라이틱스)를 활용하여 기본적인 데이터 분석을 할 수 있다.
* 기본적인 데이터 분석: 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 효과검증(t-test), 상관분석, 미래예측(회귀분석)

전찬우

강사 약력

[학력/경력]
- Univ. of Iowa 경영정보학 석사
- 現 Same Page 대표
- 前 성균관대 데이터사이언스융합학과 겸임교수

[주요 프로젝트]
- BPR / Visioning
- Business Process 분석 및 ERP 구축
- SCM 분석 및 시스템 구축 (생산계획 최적화, 수요예측, S&OP, Collaboration Planning)

집필 저서

수료기준 : 총점 80점 이상시 수료 (단, 진도 80% 미만시는 수료불가)

평가항목
평가항목	진도율	중간평가	최종평가	리포트	액티비티 (참여도)	기타	총계
비율	100%	-	-	-	-	-	100%

* 유의사항 - 모든 평가항목에 응시하여야 수료가능

01. 브라이틱스? 브라이틱스! - 브라이틱스 소개 및 설치
02. 이걸로 뭘 하지? - 브라이틱스 사용법
03. 여정의 시작, 데이터 준비 - 데이터 업로드
04. 분석의 첫걸음 - 탐색적 데이터 분석: 기술통계
05. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다 - 데이터 정제
06. 데이터도 꿰어야 보배 - 데이터 통합, 형태변환, 정렬
07. 보이는 것을 믿는다 - 탐색적 데이터 분석: 시각화
08. 아는만큼 보인다 - 탐색적 데이터 분석 및 데이터 전처리
09. 세상의 흔한 이치 - 정규분포
10. 마포구와 영등포구는 비슷한가? - 가설 검정과 t-검정
11. 모든 구를 비교하면? - 분산분석
12. 연령은 멤버십 가입 형태에 영향이 있을까? - 카이제곱 검정(Chi-Square Test)
13. 구별 인구와 대여건수는 관계가 있을까? - 상관분석
14. 기온은 대여건수에 영향을 준다? - 회귀분석_수치형 변수
15. 그럼 강수 여부는 대여건수에 영향을 줄까? - 머신러닝: 다중회귀분석_범주형 변수
16. 대여건수가 500건이 넘을까? 넘지 않을까?! - 머신러닝: 로지스틱 회귀분석
17. 대여건수가 500건이 넘을까? 넘지 않을까?! - 머신러닝: 의사결정나무
18. 대여건수가 비슷한 시간대의 구들은 어디일까? - 머신러닝: 군집분석

처음하는 데이터분석, Brightics로 따라하기[스마트러닝]