잔재미코딩 dave Lee

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로드맵

가장 빠른 학습 로드맵

패키지에 포함된 강의 리스트

입문자에서 데이터 분석가/과학자 커리어까지
난이도를 높혀가며, 데이터 전분야 기술을 모두 다룬 로드맵입니다

네카라쿠배 데이터 기획과 개발 15년 현업 경험과
8년간의 온오프라인 IT 강의 경험으로
입문자에서 데이터 분석가/과학자가 될 수 있도록 꾸몄습니다!

데이터 과학, 데이터 분석 기본기를 쌓으려면 어떻게 해야 하나요?

먼저 IT 분야에서 데이터를 어떻게 다루는지, 그리고 데이터를 둘러싼 IT 환경을 이해해야 합니다. 이를 위해, 본 강의는 파이썬과 크롤링을 가장 먼저 익힙니다. 데이터는 웹에 가장 많습니다. 이를 자동으로 가져오는 기술이 크롤링입니다.
크롤링을 익히려면 현업에서 데이터 전분야에 사용하는 파이썬을 익혀야 합니다. 단순 크롤링 기술뿐만 아니라, 웹 환경, 데이터를 어떻게 IT에서 처리하는지, 또 가져온 데이터를 어떻게 정리하는지, 즉 전처리도 익힙니다. 이렇게 익히면, 데이터와 IT 분야에 감을 빠르게 잡을 수 있습니다.
이후에는 방대한 데이터를 처리하는 데이터베이스 기술을 익힙니다. IT 분야에서 데이터는 데이터베이스라는 프로그램을 통해 저장하고, 다룹니다. 데이터베이스는 크게 SQL 기반 데이터베이스와, 빅데이터를 처리하는 NoSQL 데이터베이스가 있습니다. 데이터베이스는 데이터베이스를 다루는 특별한 언어를 기반으로 다룰 수 있습니다. 대표적인 데이터베이스 언어가 SQL 이고, 현업에서도 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어가 SQL 입니다.

본 강의에서는 단순히 데이터베이스를 다루는 명령을 익히기보다, 실제 현업에서 사용할만한 복잡한 데이터베이스를 기반으로 다양한 문제를 통해 데이터 분석을 실질적으로 경험할 수 있도록 합니다.
다음으로 데이터 분석 분야에서도 경쟁력을 높이려면, 파이썬으로 데이터를 분석하고, 시각화하는 기법을 익혀야 합니다. 본 패키지는 첫 강의부터 난이도를 순차적으로 높이면서, 자연스럽게 적응할 수 있도록 만들었기 때문에, 파이썬으로 데이터를 분석하는 기법을 익힐 때 즈음에는 자연스럽게 프로그래밍에 익숙해질 수 있습니다. 파이썬으로 데이터 분석까지 가능하면, 데이터 분석가로 전문가 커리어를 쌓을 수 있습니다.
마지막으로는 머신러닝과 딥러닝 기본기를 쌓으면 좋습니다. 데이터 분석가라도 최근 현업에서는 인공지능 기술이 적용되는 경우가 많기 때문에, 관련 데이터 기술에 대해 핵심 기본기를 갖추고 있어야 합니다. 더군다나 데이터 과학자 커리어를 고려한다면, 관련 기술은 필수 입니다.

6개월 데이터 분야 커리어 스쿨에서 익히는 핵심 기술! 본 로드맵에서 모두 다룹니다

온라인이니까 더 상세하게, 처음 익히는 것처럼 차근차근,
난이도를 하나씩 높여서, 결국 전문가 레벨로 갈 수 있도록!

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데이터 분야는 IT 와 도메인 지식, 문과와 이과적 역량이 모두 필요합니다.

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특별한 전달력으로, 차근차근 난이도를 높혀가며, 익힌 기술은 반복해서 쓰도록!

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각 기술별로 각기 다른 강사를 통해
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환불 규정 및 1인 1계정 원칙: 주요 온라인 플랫폼과 동일

환불 규정
1) 강의 구매일로부터 1주일 이내이며 진도율 7% 미만일 경우 전액 환불이 가능합니다
2) 강의 구매일로부터 1주일이 넘었거나, 진도율이 7% 이상일 경우 환불이 불가합니다
3) 단, 강의 자료 챕터를 클릭한 경우, 환불이 불가합니다

1인 1계정 원칙
좋은 IT 강의를 계속해서 개선하고, 만들 수 있는 선순환 시스템을 구축하기 위해, 다음 사항은 엄격히 제한합니다
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