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데이터 사이언스 데이터 분석

데이터 사이언스 입문 부트캠프 대시보드

(5)
8개의 수강평 ∙  51명의 수강생
129,800원

월 25,960원

5개월 할부 시
지식공유자: 마소캠퍼스
총 74개 수업 (9시간 55분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변: 미제공
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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

코딩을 몰라도 엑셀이면 충분하다! 비전공자도 엑셀로 데이터 분석을 할 수 있으며, 통계부터 머신러닝, 그리고 파워쿼리까지 다루는 강의입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
업무에 실질적인 성과를 가져다주는 데이터 기반 의사결정
데이터 분석의 이해를 돕는 통계 학습
크롤링/피벗테이블로 대용량의 데이터를 신속하게 수집
파워쿼리/파워피벗으로 비정형 데이터 통합과 관리 가능
파워BI로 데이터 시각화 및 인사이트 파악

엑셀만으로도 할 수 있어요!
수포자도, 데알못도 시작하는 데이터 분석

🔬 필수 역량이 되어버린 데이터 분석

데이터, 인공지능, 머신러닝
4차 산업 혁명 시대 속에 살아가는 지금, 어떤 산업이든 막론하고 꼭 필요한 역량이 무엇일까요?
바로 데이터 분석 역량 입니다. 

-         신제품 예약 판매 결과를 보니 빨간색을 선호하는 사람이 무려 75%! 본격 판매할 물량을 빨간색 75%, 검정색 25%로 준비하면 될까?

-         10% 할인 쿠폰을 지급하니 매출이 3배 상승! 20%로 할인율을 높이면 예상 매출은 얼마나 될까?

-         최근 핫한 브랜드와 지는 브랜드가 뭘까, 요즘 트렌드를 한 눈에 알아볼 수 없을까?

직장인이라면 누구나 한 번쯤 해봤던, 답을 얻기 힘든 고민
데이터를 읽고 분석하는 능력이 있다면 더 이상 어렵지 않습니다.

이론과 실무는 거리감이 느껴지시나요?
실제 업무에 사용 가능할 지 잘 모르시겠나요?

그래서 저희 마소캠퍼스가 준비했습니다.
모든 개념을 함축하여 바로 적용할 수 있는
All in one 비즈니스 데이터 분석 강의 <데이터 사이언스 입문 부트캠프>

 

 

👍 이런 분들께 추천 드립니다

- 데이터 사이언티스트로 커리어를 쌓고 싶은 모든 분들
- 데이터 관련 개념들부터 비즈니스 데이터 분석까지 한 번에 끝내고 싶은 분들
- 수학이 아닌, 데이터 분석적 사고에 기반한 통계 기법을 배우고 싶은 분들
- 비즈니스와 관련된 데이터를 효과적으로 평가하고, 실행 가능한 데이터 분석을 하고 싶은 분들

마소캠퍼스의 <데이터 사이언스 입문 부트캠프>
수포자, 수학에 자신 없는 분들도 쉽게 배울 수 있도록 설계한 강의입니다.
또한 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 어려운 프로그램, 코딩이 아닌,
엑셀을 통한 데이터 분석을 진행합니다.

따라서 데이터 사이언스에 입문하고 싶은 누구나 손쉽게 데이터 분석을 할 수 있게 됩니다!

 

 

👀 강의 특징

어려운 개념만 늘어놓는 강의는 No!

선수 과목, 지식이 필요한 강의는 No!

현실의 비즈니스 문제를 엑셀로, 혼자, 간단히 분석할 수 있도록 역량을 키워줍니다.
비전공자여도 실무에 바로 쓸 수 있도록 핵심만 녹여냈습니다.
또한 우리에게 너무나도 친근한 <엑셀>을 활용한 데이터 분석이기 때문에
보다 쉽게 접근할 수 있습니다.
그리고 그 어디에서도 볼 수 없는, 진짜 실무에 적용 가능한 대량의 판매 데이터 세트를 제공합니다.

 

 

 

🏆 데이터 사이언스 입문 부트캠프를 듣고 나면

마소캠퍼스의 <데이터 사이언스 입문 부트캠프> 강의를 듣고 나면,
여러분은 9시간 30만에 데이터 분석을 실무에 곧바로 적용시킬 수 있습니다.

-         흩어져 있는 데이터를 수집&정리할 수 있는 데이터 전처리 능력

-         실무에 쓰이는 데이터도 척척 핸들링 하는 데이터 가공능력

-         복잡한 데이터도 읽기 쉽게 만드는 데이터 시각화 능력

-         확실한 성과로 이어지는 데이터기반 의사결정 능력

데이터 사이언스 입문 부트캠프와 함께 라면 일상 업무에서 가장 친숙한 엑셀을 활용하여,
데이터 분석에 완벽한 첫 발걸음을 내딛을 수 있습니다
.

 

📚 학습 내용 








 

💬 예상 질문 Q&A

Q. 엑셀이나 데이터 분석에 대한 선수 지식이 필요한가요?
A.
하나도 필요하지 않습니다. 본 강의는 비전공자, 엑셀 쌩초보자도 쉽게 강의를 따라올 수 있도록 친절하고 자세하게 설명합니다. 그러니 걱정 말고 일단 수강해보세요. 강의를 다 듣고 난 후에는 엑셀로 제대로데이터 분석할 수 있을테니까요!

Q. 통계를 하나도 모르는 수포자입니다. 수강에 어려움은 없을까요?
A.
전혀 없습니다. 수학적인 지식 없이도 통계와 데이터 분석을 이해하실 수 있도록, 핵심통계 강의를 함께 준비했습니다. 피어슨 통계와 베이즈 통계를 통한 데이터 사이언스 입문을 도전해보세요!

Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요?
A.
실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.

Q. 코딩도 해 본적 없는 데이터 분석 쌩초보인데, 가능할까요?
A.
당연히 가능합니다. 본 강의에서는 복잡한 코딩을 활용하는 것이 아닌, 흔히 사용하는 엑셀을 주로 활용하여 데이터 분석 능력을 키워드립니다.

 

 지식 공유자 소개

 

수강 전 확인해주세요!

-         실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.

-         강의의 사운드가 다소 작게 녹음되었으므로, 수강 전 강의의 [미리보기]를 확인해 주세요.

-         강의 교안 및 실습파일은 00번 교재 다운로드 센터 섹션에 존재합니다

 


이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
데이터 분석이 처음이신 분들
의미있는 성과를 내야하는 직장인 분들
데이터 사이언티스트로 커리어를 쌓고 싶은 분들
비즈니스 데이터 분석을 배우고 싶은 분들
데이터 분석적 사고에 기반한 통계 기법을 배우고 싶은 분들
데이터를 효과적으로 평가하고 실행 가능한 데이터 분석을 하고 싶은 분들
📚
선수 지식,
필요할까요?
실습 위주의 강의로, 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기 활용을 권장 드립니다.
Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천 드립니다.
데이터 분석의 기반 핵심 통계부터 차근차근 알려 드리기 때문에, 사전 지식은 필요 없습니다.

안녕하세요
마소캠퍼스 입니다.
마소캠퍼스의 썸네일

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

 

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

 

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

 

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

 

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

커리큘럼 총 74 개 ˙ 9시간 55분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
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섹션 1. 01. 메가트렌드와 데이터 분석
ds101 - 과정 개요 미리보기 03:28
ds102 - 메가트렌드 06:27
ds103 - 데이터 분석이란 06:49
섹션 2. 02. 현실 세계의 데이터 모델링
ds201 - 데이터 사이언스 프로세스 미리보기 10:35
ds202 - 데이터란 무엇인가 05:26
ds203 - 실습_ 자료의 정보화 05:16
ds204 - 1차 자료와 서베이 05:05
ds205 - 실습_ 데이터 수집 서베이 14:23
ds206 - 환경설정_ 파워쿼리 설치 10:24
ds207 - 2차 자료와 크롤링 03:58
ds208 - 실습_ 파워쿼리를 활용한 웹크롤링 03:06
섹션 3. 03. 데이터 분석과 통계 - 통계의 이해
ds301 - 기술 통계 미리보기 10:59
ds302 - 실습_ 데이터와 통계량 08:11
ds303 - 분산과 표준편차 13:55
ds304 - 표본과 모집단의 관계 06:58
ds305 - 실습_ 몬테카를로 실험 설계 및 실행 14:34
ds306 - 중심 극한 정리 05:16
ds307 - 실습_ 중심 극한 정리와 Pilgrim bank 표본 실험 14:38
ds308 - 표본 개수 의사결정과 Population Table 08:14
섹션 4. 04. 데이터 분석과 통계 - 추론 통계
ds401 - 논리적 추론과 피어슨 추론 미리보기 06:27
ds402 - 유의성 검정 원리 08:23
ds403 - 주요 유의 확률 계산 도구 소개 02:37
ds404 - 실습_ 유의성 검정 도구 엑셀 내장 분석도구 활성화 02:04
ds405 - 목적에 맞는 유의성 검정 06:53
ds406 - 카이제곱 검정이란 01:28
ds407 - 실습_ 카이검정_월마트 영수증 15:38
ds408 - T검정이란 01:55
ds409 - 실습_ T검정 이메일 모금 실험 19:32
ds410 - 회귀분석이란 03:07
ds411 - 실습_ 회귀분석 아프리카 구호 사업 12:15
섹션 5. 05. 데이터 전처리
ds501 - 데이터 전처리 입문 미리보기 03:06
ds502 - 실습_ 데이터 전처리 결측치처리 08:05
ds503 - 실습_ 데이터 전처리 데이터 클린징 05:01
ds504 - 실습_ 데이터 전처리 금액단위 변경 09:07
ds505 - 실습_ 데이터 전처리 텍스트 나누기 및 개체 삭제 06:55
ds506 - 실습_ 데이터 전처리 데이터 타입 오류 사례 06:41
ds507 - 실습_ 데이터 전처리 데이터 타입 오류 사례 06:29
섹션 6. 06. 데이터 분석 도구 활용
ds601 – 엑셀 데이터 관리 유형 이해 테이블 크로스탭 템플릿 미리보기 06:30
ds602 – 실습_엑셀 데이터 관리 유형 이해하기 07:52
ds603 – 실습_엑셀 Core 기능 표 등록 및 활용 방안 07:22
ds604 – 실습_엑셀 Core 기능 이름정의 및 활용 방안 16:27
ds605 – 실습_엑셀 에러 처리와 vlookup 활용 방안 11:24
ds606 – 실습_혼합 참조 이해와 민감도 분석 적용 방안 09:27
ds607 – 실습_소매점 판매 데이터를 활용한 비즈니스 분석 입문 08:45
섹션 7. 07. 주요 데이터 분석 도구 설명
ds701 – 주요 데이터 분석 도구 장단점 정리 06:48
섹션 8. 08. 비즈니스 데이터 분석 실무
ds801 – 주요 KPI의 이해 미리보기 02:21
ds802 – 실습_BSC 프레임워크 기반 분석 목표 KPI 도출 전략 07:07
ds803 – 실습_분석 대상 데이터 이해하기 07:19
ds804 – 분석 모델 기반 데이터 분석 입문 02:47
ds805 – 실습_Key Metrics 도출하기 07:02
ds806 – 실습_경향분석 Trend Analysis 14:17
ds807 – 실습_비교분석 Comparison Analysis 14:09
ds808 – 실습_순위분석 Ranking Analysis 16:23
ds809 – 실습_기여분석 Contribution Analysis 15:19
ds810 – 실습_빈도분석 Frequency Analysis 11:41
ds811 – 실습_차이분석 Variance Analysis 15:04
ds812 – 실습_파레토분석 Pareto Analysis 07:13
ds813 – 실습_상관분석 Correlation Analysis 14:59
ds814 – 실습_Interactive Dashboard 구성 07:38
섹션 9. 09. 머신러닝 입문
ds901 – 머신러닝이란 미리보기 04:43
ds902 – 베이즈 추론이란 02:25
ds903 – 실습_베이즈통계 빼빼로 데이에 초콜릿을 건넨 그 남자의 진정성 추정하기 15:51
ds904 – 실습_베이즈통계 단지 문제 해결 방식 10:21
ds905 – 실습_베이즈통계 스팸메일 필터 구현하기 10:37
ds906 – 베이즈통계_축차 합리성 10:32
섹션 10. 10. Azure ML을 활용한 머신러닝 실무
ds1001 – AzureML 이해와 서비스 가입 미리보기 03:06
ds1002 – 실습_Decision Tree를 활용한 신용평가 모형 개발하기 14:27
ds1003 – 실습_Linear Regression을 활용한 적정 집값 예측하기 08:24
ds1004 – 실습_Logistic Regression을 활용한 직원 이직 가능성 예측하기 08:57
ds1101 – 데이터 사이언스 프로세스 정리 04:35
섹션 11. 11. 데이터 사이언스 정리
강의 게시일 : 2021년 11월 29일 (마지막 업데이트일 : 2022년 10월 31일)
수강평 총 8개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
5
8개의 수강평
5점
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1점
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5
완전 기초부터 차근차근 너무 좋아요
2022-07-24
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5
데이터 사이언스에 대한 기초 이론을 쉽게 이해하는데 좋은 강의입니다.
2022-03-30
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5
유익한 강의입니다!!
2022-02-25
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5
요새 데이터가 중요해지는 건 알아도 공부할 엄두가 안 났는데 덕분에 쉽게 개념 잡고 갑니다~
2022-02-02
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5
엑셀로 진행하는 데이터 사이언스여서 입문자는 쉽게 따라할 수 있어서 좋았습니다
2022-02-04