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비전공자, 입문자를 위해 준비한 데이터 분석 올인원 패키지입니다.

데이터, 이제 유행이 아닌 시대의 흐름입니다.

패키지 하나로 엑셀부터 파이썬 입문, 머신러닝까지 모두 다루는 강의입니다.

이런 걸 배워요!

    • 흩어져 있는 데이터를 수집&정리! 데이터 전처리 능력
    • 실무에 쓰이는 데이터도 척척! 데이터 가공능력
    • 복잡한 데이터도 읽기 쉽게! 데이터 시각화 능력
    • 확실한 성과로 이어지는! 데이터 기반 의사결정 능력
    • 파이썬 핵심 패키지 정리를 통한 데이터 분석과 데이터 시각화 진행
    • 머신러닝의 지도학습과 비지도학습, 강화학습의 개념과 차이 이해
    • 파이썬 머신러닝 패키지 사이킷런에 대한 이해와 프레임워크 정리
    • 실전 사례와 사이킷런 실습을 통한 알고리즘의 핵심 이해
엑셀부터 파이썬, 머신러닝까지 데이터 분석의 모든 것
패키지 하나로 데이터 사이언티스트로 거듭나보세요!

이제 고민하지 말고 데이터 분석 시작해보세요!

이런 이유들로 시작을 망설이셨나요?

이것만 들으면 될 줄 알았는데… 다 흩어져 있는 강의에 질렸다!

인강 사이트는 많은데… 어디가 믿음직스러운 강의인지 잘 모르겠다!

데이터 분석, 이름만 들어도 어려워 보여서… 시작할 엄두가 나지 않는다!

PYTHON, R, C언어… 대체 어떤 걸로 시작해야 할지 모르겠다!

그.래.서 저희가 만들었습니다

학생 입장에서 생각해, 더 이상 고민하지 않도록

위 문제를 모두 해결해줄

Digital Transformation 완전정복 패키지

마소캠퍼스와 함께 올해는 정말로 데이터 분석 능력을 키워보세요

이런 분들께 추천드립니다

      • 코딩, 통계를 전혀 모르지만 데이터 분석에 입문하고 싶은 문과생
      • 데이터 분석 역량을 키워 직무 전환 하고싶은 분들
      • 엑셀과 데이터 분석으로 높은 성과, 매출 향상을 바라는 직장인
      • 데이터의 개념부터 비즈니스 데이터 분석까지 한번에 끝내고 싶은 분들
      • 복잡한 분석과 예측을 머신러닝을 활용하여 해결하고 싶은 분들
      • 파이썬 마스터를 통해 커리어 개발이직을 꿈꾸는 분들
      • 데이터를 기반으로 다양하게 분석하고 이를 기반으로 미래를 예측하고 싶은 분
      • 바로 쓸 수 있는 실습 중심의 파이썬 학습을 원하시는 분들

강의 특징

엑셀부터 파이썬까지 한번에 배우는정복 패키지 All in One
비전공자, 입문자를 패키지 하나로 끝낼 수 있도록 준비했습니다!

 

LV1 비즈니스 애널리스트

기초부터 응용까지, 배워서 바로 쓰는 실무 적용 엑셀
데이터 분석의 이해를 돕는 통계 학습으로 데이터 사이언스 프로세스를 전반적 이해하고
크롤링/파워쿼리/파워피벗으로 대용량의 데이터 수집, 비정형 데이터 통합 및 데이터 관계를 관리!
파워 BI로 다양한 탐색을 통한 데이터 시각화 및 데이터 인사이트 파악!


LV2 데이터 전략가

실제 시뮬레이션으로 배워서 바로 쓰는 데이터 기반 비즈니스 의사결정
Z분석/시계열 분석/KPI분석으로 실무에 사용하는 데이터 분석 방법 알아보기!
T검정/데이터 모델링/중심극한의 정리 기법으로 비용 절감을 위한 판매 채널 정비하고
회귀분석/민감도 분석/이익 파레토 분석으로 매출을 견인할 상품 선정 및 데이터 기반 전략적 의사결정까지!

 

LV3 데이터 사이언티스트

기초부터 응용까지, 배워서 바로 쓰는 실무 적용 파이썬
기본 문법/자료구조/함수와 모듈로 파이썬 객체지향 프로그래밍 입문하고
웹크롤링/스크래핑으로 똑똑하게 데이터 수집하고 시각화까지!
PANDAS를 활용한 기술 통계 이해, 데이터 시각화 및 실전 데이터 분석하고
사이킷런으로 실전 머신러닝 시작하고 실전 사례 해결까지!

 

마소캠퍼스만 믿고 그대로 따라오세요! 62시간 8분만에 데이터 사이언티스트로 만들어드립니다!

엑셀부터 파이썬까지, 데이터분석 올인원 패키지를 듣고 나면

마소캠퍼스의 <엑셀부터 파이썬까지, 데이터분석 올인원 패키지> 강의를 수강하면, 어려워 보였던 데이터 분석을 손쉽게 업무에 적용하실 수 있습니다.

 

– 엑셀 기초부터 크롤링/파워피벗/쿼리/BI까지는 물론 인사이트 도출까지, 엑셀을 단순한 툴이 아닌 데이터 분석 도구로 사용함으로서 합리적 의사결정 능력

– 실제 시뮬레이션으로 데이터 기반 의사결정을 통한 문제해결 인사이트 능력

머신러닝 학습을 통한 데이터 기반 의사결정 능력 함양

자신의 업무 역량을 뛰어넘는 SuperJobs로 전환할 수 있는 역량 확보

 

<엑셀부터 파이썬까지, 데이터분석 올인원 패키지> 강의를 수강하신다면, 내가 생각했던 한계를 벗어나고 AI시대 맞춤형 인재로 거듭나실 수 있습니다. 모든 기업이 원하는 인재로 거듭날 기회를 놓치지 마세요!

학습 내용

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예상 질문 Q&A

Q. 데이터 분석을 한번도 해본적 없는 초보입니다수강해도 괜찮을까요?
A. <엑셀부터 파이썬까지, 데이터분석 올인원 패키지강의는 비전공자, 입문자도 패키지 하나로 데이터 분석 입문부터 파이썬 머신러닝까지 쉽게 따라올 수 있도록 개설된 강의입니다. 강의 처음부터 차근차근 실습을 따라오신다면 초보자분들도 파이썬 머신러닝까지 쉽게 학습하실 수 있도록 구성하였습니다.

Q. 머신러닝과는 상관없어 보이는 문과생입니다단순히 호기심만으로 수강해도 괜찮은가요?
A.당연합니다머신러닝에 대해 배우고자 하는 의지만 있으시다면 누구나 수강 가능하십니다현재 일이 머신러닝과는 상관없어 보이더라도 머신러닝은 이제 우리 일상에 깊이 자리잡게 될 것입니다또한우리가 인식하지 못할 뿐머신러닝은 굉장히 다양한 분야에서 활용되고 있습니다분명 배워두면 어떤 직무든 업무 혹은 미래에 도움이 될 것입니다!

Q. 왜 다른 곳이 아닌 마소캠퍼스의 <엑셀부터 파이썬까지, 데이터분석 올인원 패키지>를 수강해야 하나요?
A. 마소캠퍼스의 <엑셀부터 파이썬까지, 데이터분석 올인원 패키지강의는 현업에서 업무 효율성을 훨씬 높여 줄 강의입니다단순한 지식 전달이 목적이 아닌여러분들이 현업에서 사용하실 수 있도록 실전 사례와 실습을 포함하여 구성하였으니 진짜 쓸모있는 데이터 분석 강의를 기초부터 실무까지 체계적으로 수강하고 싶으시다면 마소캠퍼스의 <엑셀부터 파이썬까지, 데이터분석 올인원 패키지>를 수강하세요!

지식공유자 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.

지식공유자가 알려주는 강의 수강 꿀팁!

♠ 이런 분들께 추천드려요!

♦ 파이썬을 활용한 머신러닝에 관심이 있으신 분
♦ 데이터를 기반으로 다양하게 분석하고 이를 기반으로 미래를 예측하고 싶은 분
♦ 복잡한 분석과 예측을 빠르게 해결하고 싶은 분
♦ 빠르고 정확하게 분석된 예측과 결과로 의사결정을 효율적으로 진행하고 싶은 분
♦ “창업/입사/직무전환/리스킬/탤런트 트랜스포메이션”을 꿈꾸는 분들

♠ 선수 지식, 필요한가요?

♦ Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천 드립니다.

♦ 실습 위주의 강의로, 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기 활용을 권장 드립니다.

안녕하세요. 마소캠퍼스입니다.

“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

데이터 분석과 통계 - 통계의 이해
[onc30] ds301 – 기술 통계 00:10:59
[onc30] ds302 – 실습_데이터와 통계량 00:08:11
[onc30] ds303 – 분산과 표준편차 00:13:55
[onc30] ds304 – 표본과 모집단의 관계 00:06:58
[onc30] ds305 – 실습_몬테카를로 실험 설계 및 실행 00:14:34
[onc30] ds306 – 중심 극한 정리 00:05:16
[onc30] ds307 – 실습_중심 극한 정리와 Pilgrim bank 표본 실험 00:14:38
[onc30] ds308 – 표본 개수 의사결정과 Poplulation Table 00:08:14
데이터 분석과 통계 - 추론 통계
[onc30] ds401 – 논리적 추론과 피어슨 추론 00:06:27
[onc30] ds402 – 유의성 검정 원리 00:08:23
[onc30] ds403 – 주요 유의 확률 계산 도구 소개 00:05:42
[onc30] ds404 – 실습_유의성 검정 도구 KESS 설치 FREE 00:04:48
[onc30] ds405 – 목적에 맞는 유의성 검정 00:05:37
[onc30] ds406 – 카이제곱 검정이란 00:01:28
[onc30] ds407 – 실습_카이검정_월마트 영수증 00:13:21
[onc30] ds408 – T검정이란 00:01:55
[onc30] ds409 – 실습_T검정 이메일 모금 실험 00:11:15
[onc30] ds410 – 회귀분석이란 00:03:07
[onc30] ds411 – 실습_회귀분석 아프리카 구호사업 00:10:31
데이터를 통한 미래 예측하기
[onc30] ds902 – 베이즈 추론이란 00:02:25
[onc30] ds903 – 실습_베이즈통계 빼빼로 데이에 초콜릿을 건넨 그 남자의 진정성 추정하기 00:15:51
[onc30] ds904 – 실습_베이즈통계 단지 문제 해결 방식 00:10:21
[onc30] ds905 – 실습_베이즈통계 스팸메일 필터 구현하기 00:10:37
[onc30] ds906 – 베이즈통계_축차 합리성 00:10:32
메가트렌드와 데이터 분석
[onc30] ds101 – 과정 개요 00:03:28
[onc30] ds102 – 메가트렌드 00:06:27
[onc30] ds103 – 데이터 분석이란 00:06:49
현실 세계의 데이터 모델링
[onc30] ds201 – 데이터 사이언스 프로세스 00:10:35
[onc30] ds202 – 데이터란 무엇인가 00:05:26
[onc30] ds203 – 실습_자료의 정보화 00:05:16
[onc30] ds204 – 1차 자료와 서베이 00:05:05
[onc30] ds205 – 실습_데이터 수집 서베이 00:14:23
[onc30] ds206 – 환경설정_파워쿼리 설치 FREE 00:10:24
[onc30] ds207 – 2차 자료와 크롤링 00:03:58
[onc30] ds208 – 실습_파워쿼리를 활용한 웹크롤링 00:03:06
데이터 전처리
[onc30] ds501 – 데이터 전처리 입문 00:03:06
[onc30] ds502 – 실습_데이터 전처리 결측치처리 00:08:05
[onc30] ds503 – 실습_데이터 전처리 데이터 클린징 00:05:01
[onc30] ds504 – 실습_데이터 전처리 금액단위 변경 00:09:07
[onc30] ds505 – 실습_데이터 전처리 텍스트 나누기 및 개체 삭제 00:06:55
[onc30] ds506 – 실습_데이터 전처리 데이터 타입 오류 사례 00:06:40
[onc30] ds507 – 실습_데이터 전처리 종합사례01 00:06:29
[onc30] ds508 – 실습_데이터 전처리 종합사례02 00:07:43
데이터 분석 도구 활용
[onc30] ds601 – 엑셀 데이터 관리 유형 이해 테이블 크로스탭 템플릿 00:06:30
[onc30] ds602 – 실습_엑셀 데이터 관리 유형 이해하기 00:07:52
[onc30] ds603 – 실습_엑셀 Core 기능 표 등록 및 활용 방안 00:07:22
[onc30] ds604 – 실습_엑셀 Core 기능 이름정의 및 활용 방안 00:16:27
[onc30] ds605 – 실습_엑셀 에러 처리와 vlookup 활용 방안 00:11:24
[onc30] ds606 – 실습_혼합 참조 이해와 민감도 분석 적용 방안 00:09:27
[onc30] ds607 – 실습_소매점 판매 데이터를 활용한 비즈니스 분석 입문 00:08:45
주요 데이터 분석 도구 설명
[onc30] ds701 – 주요 데이터 분석 도구 장단점 정리 00:06:48
비즈니스 데이터 분석 실무
[onc30] ds801 – 주요 KPI의 이해 00:02:21
[onc30] ds802 – 실습_BSC 프레임워크 기반 분석 목표 KPI 도출 전략 00:07:07
[onc30] ds803 – 실습_분석 대상 데이터 이해하기 00:07:19
[onc30] ds804 – 분석 모델 기반 데이터 분석 입문 00:02:47
[onc30] ds805 – 실습_Key Metrics 도출하기 00:07:02
[onc30] ds806 – 실습_경향분석 Trend Analysis 00:14:17
[onc30] ds807 – 실습_비교분석 Comparison Analysis 00:14:09
[onc30] ds808 – 실습_순위분석 Ranking Analysis 00:16:23
[onc30] ds809 – 실습_기여분석 Contribution Analysis 00:14:09
[onc30] ds810 – 실습_빈도분석 Frequency Analysis 00:11:41
[onc30] ds811 – 실습_차이분석 Variance Analysis 00:15:04
[onc30] ds812 – 실습_파레토분석 Pareto Analysis 00:07:13
[onc30] ds813-2 – 실습_상관분석 Correlation Analysis(파워BI 기반) 00:00:00
[onc30] ds814 – 실습_Interactive Dashboard 구성 00:07:38
머신러닝 입문
[onc30] ds901 – 머신러닝이란 00:04:43
[onc30] ds1001 – AzureML 이해와 서비스 가입 00:03:06
[onc30] ds1002 – 실습_Decision Tree를 활용한 신용평가 모형 개발하기 00:14:27
[onc30] ds1003 – 실습_Linear Regression을 활용한 적정 집값 예측하기 00:08:24
[onc30] ds1004 – 실습_Logistic Regression을 활용한 직원 이직 가능성 예측하기 00:08:57
데이터 사이언스 정리
[onc30] ds1101 – 데이터 사이언스 프로세스 정리 00:04:35
강의교재 다운로드 센터
[onc30] ds1201 – 교재 다운로드 센터 00:00:00
강좌 개요
[onc34] dsa001 – 과정소개_데이터 사이언스 실무 활용 과정 FREE 00:09:12
[onc34] dsa002 – Business Intelligence 프로세스 이해와 분석 환경설정 00:05:48
[onc34] dsa003 – 실습환경 구축1 파워BI 설치 00:04:30
[onc34] dsa004 – 실습환경 구축2 파워쿼리 설치 00:06:02
[onc34] dsa005 – 실습환경 구축3 파워피벗 활성화 00:02:55
엑셀 비즈니스 분석 실무 정리
[onc34] dsa101 – 엑셀 데이터 분석 핵심 관리 프레임워크 정리 00:22:19
[onc34] dsa102 – 물리 마스터 기반 데이터 분석 시작하기 00:05:08
[onc34] dsa103 – 분할된 데이터에서 분석용 마스터 데이터 구성하기 FREE 00:14:56
[onc34] dsa104 – 대시보드를 활용한 데이터 분석 실무 00:13:53
엑셀 데이터 모델링 분석 실무
[onc34] dsa201 – 데이터 모델과 데이터 모델링 00:03:15
[onc34] dsa202 – 논리 마스터 기반 데이터 분석 실무1 – 엑셀 데이터 모델 00:10:51
[onc34] dsa203 – 엑셀 파워피벗을 활용한 데이터 모델링 00:06:23
[onc34] dsa204 – 파워BI로 데이터 모델에 모델링 관계 설정 실습 진행 00:06:02
[onc34] dsa205 – 논리 마스터 기반 데이터 분석 실무2 – 엑셀 파워피벗 00:14:31
데이터 전처리 실무 - 파워쿼리 Basic
[onc34] dsa301 – 파워쿼리 이해하기 00:06:31
[onc34] dsa302 – 데이터 전처리가 어려운 경우 이해하기 00:02:04
[onc34] dsa303 – 표 변환 – 생산내역 – 엑셀 파워쿼리 00:09:32
[onc34] dsa304 – 적용된 단계 – 초과근무 수당집계 – 엑셀2013 파워쿼리 00:08:16
[onc34] dsa305 – 적용된 단계 – 초과근무 수당집계 – 파워BI 파워쿼리 00:07:13
[onc34] dsa306 – 연결 끊기 – 초과근무 수당집계 – 엑셀2013 파워쿼리 00:02:48
데이터 전처리 실무 - 외부데이터 핸들링
[onc34] dsa401 – 웹크롤링 실습 – 파워BI 파워쿼리 00:05:19
[onc34] dsa402 – DB 연결 및 자료 연동(Access) – 엑셀2013 파워쿼리 00:01:50
[onc34] dsa403 – Text 자료 연동 – 엑셀2013 파워쿼리 00:03:37
데이터 전처리 실무 - 쿼리편집기 정리
[onc34] dsa501 – 합치기 정렬 역방향열 – 식자재 납품 정보 – 파워BI 파워쿼리 00:07:42
[onc34] dsa502 – 채우기 열피벗해제 – 월별 전자제품 판매현황 보고서 – 파워BI 파워쿼리 00:11:05
[onc34] dsa503 – 예제의 열 – Product.csv – 파워BI 파워쿼리 00:03:39
데이터 전처리 실무 - 데이터 전처리 실무 사례
[onc34] dsa601 – 데이터자동갱신 – 업계판매보고서 – 파워BI 파워쿼리 00:08:32
[onc34] dsa602 – 폴더내 CSV 파일 통합 – 파워BI 파워쿼리 00:07:31
[onc34] dsa603 – 폴더내 엑셀 파일 통합 – 엑셀2013 파워쿼리 00:07:28
[onc34] dsa604 – 여러 형식의 데이터 통합 전략 수립 00:11:39
[onc34] dsa605 – 여러 형식의 데이터 통합 분석 실행 – 엑셀2013 파워쿼리 00:10:18
파워BI를 활용한 데이터 분석과 시각화
[onc34] dsa701 – 파워BI의 이해 00:06:26
[onc34] dsa702 – 도형맵을 활용한 지도 시각화 00:07:19
[onc34] dsa703 – 버블 플롯 그래프를 활용한 상관 분석 FREE 00:07:58
[onc34] dsa704 – 기본 그래프 컴포넌트를 활용한 시각화와 머신러닝 분석 00:04:48
데이터 사이언스 실무 활용 정리
[onc34] dsa801 – 데이터 사이언스 실무 활용 과정 정리 00:07:43
강의교재 다운로드 센터
[onc34] dsa901 – 교재 다운로드 센터 00:00:00
실습환경 구성
[onc00] dss101 – 엑셀 데이터 분석 도구 설정 00:01:22
[onc00] dss102 – KESS 데이터 분석 추가 기능 설정 FREE 00:02:23
[onc00] dss103 – 엑셀 해찾기(Solver) 추가 기능 설정 00:01:19
[onc00] dss104 – 엑셀 2013에서 파워쿼리 사용하기 00:00:00
[onc00] dss105 – 엑셀 2016에서 파워쿼리 사용하기 00:00:42
[onc00] dss106 – 엑셀 2019 & Office 365에서 파워쿼리 사용하기 00:00:54
[onc00] dss107 – E1 엑셀 Power Pivot 사용 환경설정 00:01:28
[onc00] dss108 – 엑셀 Power Pivot 사용 가능 버전 안내 00:01:16
[onc00] dss109 – 엑셀 개발 도구 활성화 하기 00:01:13
[onc00] dss110 – 엑셀에서 Power View 사용하기 00:03:52
[onc00] dss111 – 엑셀 2013에서 Power View 사용하기 00:01:58
[onc00] dss112 – 데이터 테이블 관계 설정 00:16:37
[onc00] dss201 – Power BI Desktop 사용하기 00:04:10
과정 개요
[onc36] dsm001 – 데이터 사이언스 매니지먼트 과정 개요 00:07:40
스토리 소개
[onc36] dsm201 – 스토리 소개 – Biz 상황 설명 00:04:33
비즈니스 현황 파악
[onc36] dsm301 – 비즈니스 현황 파악 00:00:34
[onc36] dsm302 – 지점별 판매데이터 취합과 데이터 개선 작업 00:16:17
[onc36] dsm303 – 공유 드라이브를 통한 지점별 데이터 자동취합 00:10:40
[onc36] dsm304 – 뉴욕지점 판매 매출을 원화 매출로 환율 자동 반영 처리 00:10:08
[onc36] dsm305 – 데이터셋 둘러보기 00:07:46
[onc36] dsm306 – 기술통계량 파악과 탐색적 데이터분석_EDA 00:11:43
[onc36] dsm307 – Z분석 00:13:10
[onc36] dsm308 – 시계열 분석 00:05:20
[onc36] dsm309 – 시계열 데이터 나눠보기 00:11:28
[onc36] dsm310 – KPI 분석 Template을 활용한 공변 관계 파악하기 00:14:57
[onc36] dsm311 – KPI 인터랙티브 대시보드를 통한 회사 현황 파악 00:14:35
[onc36] dsm312 – 추세선을 활용한 시계열 분석법 00:08:05
지점 실적 개선
[onc36] dsm401 – 저성과자 경고 – 매출액 기준 하위 8개 지점 경고하기 00:08:40
[onc36] dsm402 – 경기3지점의 이의제기 판별하기_일표본 T검정 00:17:05
[onc36] dsm403 – 성과가 뛰어난 지점 파악과 검정_부산2지점 00:10:59
[onc36] dsm404 – 부산2지점의 향후 실적 추이 예측_평균으로의 회귀 이해하기 00:15:45
[onc36] dsm405 – 부산2지점 판매채널의 특징 파악 00:14:27
[onc36] dsm406 – 부산2지점 판매채널의 특징을 모든 지점에 적용 가능 여부 판단하기 00:17:40
[onc36] dsm407 – 오프라인 판매 비중이 높은 제품군 파악하기 00:08:40
[onc36] dsm408 – 이익 개선을 위한 세탁기와 스마트폰 상품에 대한 판매채널 분석 00:13:40
[onc36] dsm409 – 대구지점 비용 구조 개선을 위한 판매채널 정비 전략 수립_해찾기 00:15:06
[onc36] dsm410 – 대구지점 실적 개선 계획을 위한 리프트 분석_묶음 판매 전략 수립 00:22:55
선택과 집중
[onc36] dsm501 – 서울3지점은 부산2지점을 이길 수 없을까_신뢰수준과 표본오차 00:09:25
[onc36] dsm502 – 서울3지점의 부산2 지점 벤치마킹 분석__판매포트폴리오 분석 00:16:05
[onc36] dsm503 – 서울3지점의 부산2 지점 벤치마킹 분석_목표대비 실적 분석 00:06:55
[onc36] dsm504 – 다양한 제품 카테고리에서 집중 판촉 대상 상품 선정을 위한 데이터 분석 00:22:46
[onc36] dsm505 – 가격대별 주력 판매제품 선정 00:12:29
[onc36] dsm506 – 대규모 판촉 행사 진행을 위한 할인율 민감도 분석 00:09:07
[onc36] dsm507 – 시나리오 기반 에어컨 판촉 전략 수립 00:05:13
[onc36] dsm508 – 가격 이외 에어컨 이익에 중요한 영향을 미치는 요인이 내재된 모델 찾아내기 00:08:40
[onc36] dsm509 – 전체 거래건수에서 적자 발생 거래 비율 도출하기 00:04:11
[onc36] dsm510 – 주방가전 카테고리에 대한 적자 제품 파레토 분석 00:12:39
[onc36] dsm511 – 주방가전 교차비율 분석 결과에 따른 전략 00:12:47
[onc36] dsm512 – 주방가전에 대한 제품 포트폴리오 관리 관점의 포지션 분석 00:10:30
[onc36] dsm513 – 화장품 냉장고 광고 노출 증대시 예상 판매량 도출 전략 00:05:04
고객 세그먼트 분류와 관리
[onc36] dsm601 – 매출과 이익이 높은 우수사원 명단 추출하기 00:11:04
[onc36] dsm602 – 고객관리 인사이트 발굴을 위한 우수 사원 선발 00:09:10
[onc36] dsm603 – 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_고객 유효 확률 적용하기 00:10:14
[onc36] dsm604 – 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_고객 이탈 리스크 00:08:13
[onc36] dsm605 – 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_ABC 등급 관리 00:09:20
[onc36] dsm606 – 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_VIP 및 VVIP 고객 관리 00:11:33
[onc36] dsm607 – RFM 분석 기반 추적형 리타겟팅 광고 대상자 선정하기 00:16:01
[onc36] dsm608 – 고객 구매 주기 분석을 통한 다음 구매일 예측하기 00:11:08
[onc36] dsm609 – 협업적 필터링을 활용한 고객 상품 추천 엔진 구현과 고객 상품 추천하기 00:05:52
전략적 의사결정
[onc36] dsm701 – 데이터 기반 사업전략 실행의 실적 검증_전략 실행은 매출에 도움이 되었는가 00:06:59
[onc36] dsm702 – 신규지점 오픈 전략_예상 매출 수립 00:07:33
[onc36] dsm703 – 신규 지점 임대 또는 구매의 경제성 평가 방법 00:10:38
[onc36] dsm704 – 신규 매장 오픈시의 소비자 선호 요인 분석_컨조인트 분석 00:13:42
[onc36] dsm705 – 판매량이 가장 늘어날 특가 판매 대상 상품 선정_가격 탄력성 00:09:52
[onc36] dsm706 – 시나리오 관리자를 통한 전략 수립 00:07:09
[onc36] dsm707 – 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 경영 의사결정 00:25:04
데이터 사이언스 매니저먼트 과정 정리
[onc36] dsm801 – 과정 마무리 00:01:50
강의교재 다운로드 센터
[onc36] dsm901 – 교재 다운로드 센터 00:00:00
파이썬 개요 및 설치
[onc31] py100 – 파이썬 데이터분석 과정 학습 범위 설명 00:02:27
[onc31] py101 – 파이썬 주요 패키지 소개 00:01:11
[onc31] py102 – 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트 FREE 00:10:47
[onc31] py103 – 주피터 노트북 개발환경 구축 FREE 00:03:51
[onc31] py104 – 주피터 노트북을 활용하여 파이썬 코딩하기 00:12:30
[onc31] py105 – 파이썬 프로그래밍 Overview 00:03:27
분기문과 반복문 이해하기
[onc31] py201 – 변수와 데이터 타입 00:20:30
[onc31] py202 – 입력문 00:17:23
[onc31] py203 – 출력문 00:21:51
[onc31] py204 – 입력문과 출력문 사례실습 00:11:49
[onc31] py301 – 연산자의 종류와 활용예제 00:21:30
[onc31] py302 – 조건문 if문 개념파악 00:06:45
[onc31] py303 – 조건문 if문 실습 00:15:21
[onc31] py304 – 조건문 elseif문 00:05:05
[onc31] py305 – 조건문 if문 실습 시험점수 합격판단 00:02:42
[onc31] py306 – 조건문 if문 실습 주사위게임 00:07:43
[onc31] py307 – 반복문 for문 개념파악 00:04:20
[onc31] py308 – 반복문 for문 기본실습 00:13:44
[onc31] py309 – 반복문 for문 사례실습1 00:07:11
[onc31] py310 – 반복문 for문 사례실습2 00:06:18
[onc31] py311 – 반복문 while문 개념파악 00:01:15
[onc31] py312 – 반복문 while문 실습 00:08:23
[onc31] py313 – break문, continue문 개념파악 00:01:35
[onc31] py314 – break문 실습 00:04:24
[onc31] py315 – continue문 실습 00:04:10
[onc31] py316 – break문 사례실습 00:05:48
파이썬 자료구조 이해하기
[onc31] py401 – 파이썬 자료구조 개념파악 00:04:30
[onc31] py402 – 리스트 개념파악 00:07:23
[onc31] py403 – 리스트 기본실습 00:20:06
[onc31] py404 – 리스트의 인덱싱과 슬라이싱 개념파악 00:03:18
[onc31] py405 – 리스트의 인덱싱과 슬라이싱 실습 00:08:19
[onc31] py406 – 리스트 값의 변경과 연산 개념파악 00:02:55
[onc31] py407 – 리스트 값의 변경과 연산 실습 00:07:20
[onc31] py408 – 리스트 조작함수 개념파악 00:02:25
[onc31] py409 – 리스트 조작함수 실습 00:15:21
[onc31] py410 – 리스트 조작함수 사례실습 – Index 00:05:01
[onc31] py411 – 리스트 컨프리헨션 개념파악 00:04:10
[onc31] py412 – 리스트 컨프리헨션 실습 00:03:13
[onc31] py413 – 리스트 컨프리헨션 사례실습 00:02:40
[onc31] py414 – 리스트 map함수 실습 00:05:33
[onc31] py415 – 튜플 개념파악 00:03:22
[onc31] py416 – 튜플 실습 00:19:49
[onc31] py417 – 딕셔너리 개념파악 00:03:52
[onc31] py418 – 딕셔너리 실습 00:14:51
[onc31] py419 – 딕셔너리 사례실습1 00:04:32
[onc31] py420 – 딕셔너리 사례실습2 00:02:03
[onc31] py421 – 딕셔너리 사례실습3 00:08:17
파이썬 함수와 모듈
[onc31] py501 – 문자열과 내장함수 개념파악 00:12:24
[onc31] py502 – 문자열과 내장함수 실습1 00:20:24
[onc31] py503 – 문자열과 내장함수 사례실습1 00:06:18
[onc31] py504 – 문자열과 내장함수 실습2 00:06:10
[onc31] py505 – 문자열과 내장함수 사례실습2 00:03:10
[onc31] py601 – 사용자 정의 함수 개념파악 00:17:33
[onc31] py602 – 사용자 정의 함수 실습 00:17:50
[onc31] py603 – 변수의 Scope 이해 개념파악 00:06:16
[onc31] py604 – 변수의 Scope 이해 실습 00:05:45
[onc31] py605 – 함수의 반환값 개념파악 00:00:40
[onc31] py606 – 함수의 반환값 실습 00:08:36
[onc31] py607 – 함수의 매개변수 전달방식 개념파악 00:00:52
[onc31] py608 – 함수의 매개변수 전달방식 실습 00:13:44
[onc31] py609 – 람다 함수 개념파악 00:00:56
[onc31] py610 – 람다 함수 실습 00:10:12
[onc31] py611 – 사용자 정의 함수 사례실습 00:08:14
[onc31] py612 – 사용자 정의 함수 로또추첨 알고리즘 개념파악 00:02:11
[onc31] py613 – 사용자 정의 함수 로또추첨 알고리즘 사례실습 00:11:44
[onc31] py614 – 모듈 생성 개념파악 00:13:04
[onc31] py615 – 모듈 생성 실습 00:08:21
[onc31] py616 – 모듈 생성 사례실습1 00:03:38
[onc31] py617 – 모듈 생성 사례실습2 00:09:17
파이썬을 활용한 파일처리
[onc31] py701 – 파일의 입출력 개념파악 00:07:33
[onc31] py702 – 파일의 입출력 실습 00:11:50
[onc31] py703 – 파일의 입출력 사례실습 00:05:12
[onc31] py704 – 파일의입출력 파일쓰기 실습 00:07:58
[onc31] py705 – 파일의 입출력 csv파일 입출력 실습 00:08:38
파이썬 예외처리 핵심정리
[onc31] py801 – 예외처리 try except문 개념파악 00:09:20
[onc31] py802 – 예외처리 try except문 실습 00:03:16
[onc31] py803 – 예외처리 에러 종류에 따른 에러처리 실습 00:05:29
[onc31] py804 – 예외처리_try except else finally_실습 00:04:01
객체지향 개념과 활용방안
[onc31] py901 – 파이썬 객체지향 프로그래밍 입문 개념파악 00:18:39
[onc31] py902 – 파이썬 객체지향 프로그래밍 입문 실습 00:12:35
[onc31] py903 – 객체지향 프로그래밍 생성자 개념파악 00:06:04
[onc31] py904 – 객체지향 프로그래밍 생성자 실습 00:05:22
[onc31] py905 – 인스턴스변수와 클래스 변수 개념파악 00:06:19
[onc31] py906 – 인스턴스변수와 클래스 변수 실습 00:07:07
[onc31] py907 – 상속과 오버라이딩 개념파악 00:08:37
[onc31] py908 – 상속과 오버라이딩 실습 00:20:22
파이썬 웹크롤링 데이터수집 자동
[onc31] py1001 – 웹 스크래핑 개념파악 00:07:11
[onc31] py1002 – url.request 모듈을 활용한 웹 스크래핑 – 네이버 주식검색 실습 00:21:26
[onc31] py1003 – Beautiful Soup을 활용한 웹 스크래핑 – 네이버금융 환율정보 조회 실습 00:14:52
[onc31] py1004 – Beautiful Soup을 활용한 웹 스크래핑 – 네이버 영화랭킹 가져오기 실습 00:14:17
[onc31] py1005 – 셀레니움을 활용한 웹 스크래핑 – 네이버 Top10 뉴스 검색 실습 00:21:39
워드클라우드 분석 기법 실무
[onc31] py1006 – Colab을 활용한 konlpy 설치와 형태소 분석 개념파악 00:04:39
[onc31] py1007 – Colab을 활용한 konlpy 설치와 형태소 분석 실습 00:17:46
[onc31] py1008 – 텍스트 마이닝 및 워드 클라우드 개념파악 00:04:52
[onc31] py1009 – 텍스트 마이닝 및 워드 클라우드 실습 00:22:55
[onc31] py1010 – 오픈 API를 활용한 데이터 수집 개념파악 00:01:44
[onc31] py1011 – 네이버 오픈 API 사용 개념파악 00:01:33
[onc31] py1012 – 네이버 오픈 API 환경설정 실습 00:06:59
[onc31] py1013 – 네이버 오픈 API를 활용한 블로그 데이터 수집 실습1 00:12:11
[onc31] py1014 – 네이버 오픈 API를 활용한 블로그 데이터 수집 실습2 00:29:11
[onc31] py1015 – 네이버 오픈 API를 활용한 블로그 데이터 워드클라우드 분석 실습 00:06:38
강의교재 다운로드 센터
[onc31] py1101 – 교재 다운로드 센터 00:00:00
파이썬 개발환경 만들기
[onc32] pyd001 – 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트 00:10:47
[onc32] pyd002 – 주피터 노트북 개발환경 구축 00:03:51
[onc32] pyd003 – 주피터 노트북 활용하여 파이썬 코딩하기 00:12:30
[onc32] pyd004 – 파이썬 프로그래밍 Overview 00:03:28
파이썬 분석 실무 과정 안내
[onc32] pyd101 – 파이썬 데이터분석 패키지 학습과정 및 개념파악 00:04:31
[onc32] pyd102 – 파이썬 데이터분석 과정 개념파악 00:03:37
파이썬 데이터분석 패키지 활용방안
[onc32] pyd201 – Numpy 개념파악 00:06:07
[onc32] pyd202 – Numpy 배열 실습 00:23:57
[onc32] pyd203 – ndarray 배열의 구조 변경 개념파악 00:02:41
[onc32] pyd204 – ndarray 배열의 구조 변경 실습 00:04:07
[onc32] pyd205 – ndarray 배열의 인덱싱 개념파악 00:02:44
[onc32] pyd206 – ndarray 배열의 인덱싱 실습 00:18:15
[onc32] pyd207 – ndarray 배열의 연산 개념파악 00:06:39
[onc32] pyd208 – ndarray 배열의 연산 실습 00:06:37
[onc32] pyd209 – numpy와 matplotlib을 이용한 시각화 실습 00:20:25
[onc32] pyd301 – Pandas 개념파악 00:04:42
[onc32] pyd302 – Pandas Series 활용 실습 00:17:36
[onc32] pyd303 – Pandas DataFrame 개념파악 00:03:54
[onc32] pyd304 – Pandas DataFrame 활용 실습 00:12:29
[onc32] pyd305 – DataFrame과 리스트 딕셔너리 Numpy ndarray간의 상호변환 개념파악 00:02:49
[onc32] pyd306 – DataFrame 상호변환 사례실습 00:09:43
[onc32] pyd307 – 데이터 셀렉션 및 필터링 개념파악 00:05:50
[onc32] pyd308 – 데이터 셀렉션 및 필터링 활용 실습1 00:16:24
[onc32] pyd309 – 데이터 셀렉션 및 필터링 활용 실습2 00:12:39
[onc32] pyd310 – DataFrame 데이터 추가와 삭제 개념파악 00:01:49
[onc32] pyd311 – DataFrame 데이터 추가와 삭제 실습 00:19:23
[onc32] pyd312 – 집합 함수 Aggregation 개념파악 00:01:43
[onc32] pyd313 – 집합 함수 Aggregation 활용 실습 00:10:25
[onc32] pyd314 – DataFrame 데이터 정렬 개념파악 00:00:42
[onc32] pyd315 – DataFrame 데이터 정렬 활용 실습 00:08:44
[onc32] pyd316 – 결손 데이터 처리 개념파악 00:04:47
[onc32] pyd317 – 결손 데이터 처리 실습 00:10:50
[onc32] pyd318 – DataFrame 데이터 타입 변환 개념파악 00:01:22
[onc32] pyd319 – DataFrame 데이터 타입 변환 실습 00:05:34
[onc32] pyd320 – DataFrame GroupBy 함수 개념파악 00:00:39
[onc32] pyd321 – DataFrame GroupBy 함수 활용 실습 00:08:46
[onc32] pyd322 – DataFrame 여러 개의 데이터프레임 합치기 개념파악 00:01:51
[onc32] pyd323 – DataFrame 여러 개의 데이터프레임 합치기 실습 – Join 00:09:08
[onc32] pyd324 – Pandas 데이터 입출력 개념파악 00:00:34
[onc32] pyd325 – Pandas 데이터 입출력 구현 실습1 00:06:49
[onc32] pyd326 – Pandas 데이터 입출력 구현 실습2 00:10:16
파이썬 데이터 시각화 실무
[onc32] pyd401 – 파이썬 데이터 시각화 개념파악 00:02:04
[onc32] pyd402 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 개념파악 00:04:03
[onc32] pyd403 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 실습1 00:12:07
[onc32] pyd404 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 실습2 00:11:36
[onc32] pyd501 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 개념파악 00:00:56
[onc32] pyd502 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 실습1 00:25:39
[onc32] pyd503 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 실습2 00:13:27
[onc32] pyd601 – Folium을 활용한 데이터 시각화 실습 00:09:26
Pandas를 활용한 데이터 분석 실무
[onc32] pyd701 – Pandas를 활용한 데이터 분석 개념파악 00:01:20
[onc32] pyd702 – Pandas를 활용한 네이버 환율정보 데이터 분석 실습 00:12:22
[onc32] pyd703 – Pandas를 활용한 기술통계 개념파악 00:10:03
[onc32] pyd704 – Pandas를 활용한 기술통계 실습1 00:14:34
[onc32] pyd705 – Pandas를 활용한 기술통계 실습2 00:18:45
[onc32] pyd706 – Pandas를 활용한 기술통계 실습3 00:07:08
[onc32] pyd707 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 개념파악 00:12:57
[onc32] pyd708 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습1 00:12:06
[onc32] pyd709 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습2 00:08:50
[onc32] pyd710 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습3 00:07:03
[onc32] pyd711 – Pandas를 활용한 시계열 분석 개념파악 00:00:50
[onc32] pyd712 – Pandas를 활용한 시계열 분석 입문 실습 00:05:36
[onc32] pyd713 – Pandas를 활용한 시계열 분석 삼성전자 주가 예측 실습 00:12:43
데이터 분석 실전 프로젝트
[onc32] pyd801 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 개념파악 00:01:32
[onc32] pyd802 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 데이터확보 사례실습 00:07:32
[onc32] pyd803 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 실습1 00:16:32
[onc32] pyd804 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 실습2 00:10:47
[onc32] pyd805 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 개념파악 00:04:44
[onc32] pyd806 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습1 00:16:37
[onc32] pyd807 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습2 00:19:46
[onc32] pyd808 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습3 00:04:11
[onc32] pyd809 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 개념파악 00:01:37
[onc32] pyd810 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습1 00:06:07
[onc32] pyd811 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습2 00:12:15
[onc32] pyd812 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습3 00:18:38
머신러닝의 이해
[onc32] pyd901 – 머신러닝 종류 개념파악 00:18:27
[onc32] pyd902 – 머신러닝 지도학습 비지도학습 개념파악 00:07:32
[onc32] pyd903 – 머신러닝 입문 실습 00:10:19
강의교재 다운로드 센터
[onc32] pyd1001 – 교재 다운로드 센터 00:00:00
데이터분석을 위한 파이썬 핵심정리
[onc33] pym100 – 머신러닝 실무 과정 설명 00:04:51
[onc33] pym101 – 파이썬 개발환경과 주요 패키지 소개 00:01:11
[onc33] pym102 – 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트 00:10:47
[onc33] pym103 – 주피터 노트북 개발환경 구축 00:02:38
[onc33] pym104 – 주피터 노트북을 활용하여 파이썬 코딩하기 00:12:30
[onc33] pym105 – 파이썬 프로그래밍 Overview 00:03:28
[onc33] pym111 – 파이썬 기본 지식 정리1 00:10:35
[onc33] pym112 – 파이썬 기본 지식 정리2 00:13:49
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