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회사명 : 더넥스트스쿨 주식회사 | 대표이사 : 정수덕 | 전화 문의 : 070-8865-1680 | 이메일 : support@dsschool.co.kr

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강사소개 및 커리큘럼

FAQ

Pricing

(이미지 클릭시 지도로 이동합니다)

네. 그렇습니다. 입문 과정은 전공자가 아니시라는 전제하에 진행합니다. 실제 과거 수강생들의 60%가 코딩을 한번도 해보지 않았다고 응답하신 분들이고, 전원 입문 과정 커리큘럼을 완주하셨습니다. 이렇게 수업을 제공하기 위해 강사님과 조교님들이 수업 진행 내내 옆에서 막힘 없이 수강하실 수 있도록 함께 합니다.

수학, 통계학, 프로그래밍 전공자가 아닙니다. 이해도도 거의 없고요.
입문 과정을 정말 비전공/비개발자도 따라갈수 있을까요?

Q

준비물은 무엇인가요?

Q

직접 사용하실 노트북을 준비해주시면 됩니다. 윈도우/맥 상관없이 편한 장비로 준비하시면 됩니다.

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  • 장소 : 해커도조(Hacker Dojo) 3350 Thomas Rd #150, Santa Clara

  • 입문반: 2/22(토), 2/23(일), 2/29(토), 3/1(일)
    09:00 ~ 14:00 (5시간씩 총 20시간) (마감)

  • 실전 ML반: 선착순 16명 마감

    • Feb 22, Feb 23, Feb 29, Mar 1 (마감)

    • 3/21(토), 3/22(일), 3/28(토), 3/29(일) (마감)
      14:00 ~ 18:00 (4시간씩 총 16시간)

  • 모든 강의는 한국어로 진행됩니다

입문부터 실전까지

Chief Data Scientist @ DS School

Partner @ Naver D2 Startup factory
Lecturer / POSTECH, DGIST, Yonsei Univ.

Technical Consultant :
Delight.io(YC10W), Noom, ZOYI

첫 수업부터 실습하기!
코딩 없이 엑셀만으로 타이타닉 사고의 생존자를 예측한다.

데이터 분석의 재미를 알았으면 도구들과 친해지자
파이썬 핵심 툴킷 실습하기!

이제 쓸 수 있다 파이썬!
실습한 툴킷을 활용해 스스로 데이터 분석해보기!

본격적으로 경진대회에 도전! 경진대회 상위권에 진입하기

강성희 / Sunghee Kang

입문반 1일차

입문반 2일차

입문반 3일차

입문반 4일차

Data Scientist @ Snap

Senior Applied Researcher /
Microsoft Web Search and AI

Ph.D. in Computer Science /
Univ. of Massachusetts, Amherst

  • ML Fundamental Concepts
  • Practical issues in applying ML
  • E2E ML workflow overview
  • Lab1: ML Concepts & Basics

김진영 / Jin-young Kim

실전반 1일차 : Concepts

실전반 2일차 : E2E ML Process

  • Data handling & exploration basics
  • Preparing data for ML
  • Basic modeling & evaluation
  • Model debugging
  • Lab2: Data Preparation

실전반 3일차 : Modeling & Evaluation Deepdive

  • Simple models
  • Ensemble models
  • Model optimization
  • Learning from Top Kagglers
  • Model Evaluation
  • Lab3: Model Optimization

실전반 4일차 : Advanced Topics

  • Deploying ML to production
  • ML trends in industry
  • Preparing for ML job search
  • Lab4: E2E Model Development

입문과

실전 ML 과정

  • 현재 직장에서 갑작스럽게 데이터 관련 업무가 주어져서 혼란스러운 분들.

  • 현재 직장에서 장기적으로 데이터 관련 업무를 병행하면 빠른 승진을 기대할 수 있는 분들.

  • 현재 하는 업무가 장기으로 큰 비전이 없다고 느껴져서, 데이터를 활용하는 유사 업무로 이직하고 싶은 분들.

  • 현재 인공지능과 관련 없는 석사, 박사, 또는 기타 연구소에 재직 중이지만, 본인의 연구에 데이터를 활용해서 더 큰 학문적 성과를 내고 싶은 분들.

  • 현재 취업을 준비하고 있지만, 지금 준비하는 분야가 아닌 데이터를 활용한 다른 분야로 취업하기를 원하는 분들.

  • 당장 데이터 관련 업무를 맡아야 하는 건 아니지만, 데이터라는 분야에 대한 지적 호기심이 있으며 트렌드를 빠르게 쫓아가길 원하는 분들.

비전공, 비개발직군을 위한 데이터 사이언스 입문 코스. 캐글 데이터 사이언스 경진 대회의 문제와 데이터를 교재 삼아 실습하고 필수 프로그래밍 툴킷을 배웁니다.

데이터에 대한 호기심과 필요성을 갖고 있지만, 데이터 분석을 해 본 적이 없는 비전공자를 대상으로 합니다. DS School의 입문반 수업은 수학적 지식이나 통계학적 지식이 전혀 없고, 프로그래밍 언어도 다뤄본 적 없는 초심자를 대상으로 합니다.

조금 더 구체적으로 설명하자면, 다음과 같은 고민을 하는 분들에게 입문반 수업을 추천합니다.

  • 프로그래밍은 물론, 전문적인 수학과 통계학 공부를 해 본 적이 없는 비전공자, 그것도 문과 출신.

  • 프로그래밍과 데이터에 관심이 많아서 공부를 해보았으나, 난이도가 너무 높아서 실패를 겪은 분들.

  • 업무상의 이유로 인해 빠른 기간 안에 데이터 관련 업무를 수행해야 하는 분들.

  • 현재 병행하고 있는 일이 있어서 예습과 복습에 많은 시간을 쓰기 어려운 분들.

  • 데이터 관련 공부를 할 때 본인이 잘 배우고 있는지 가이드를 해주는 사람이 없어서 곤란을 겪었던 분들.

위와 같은 고민은 하는 분 중에, 다음과 같은 상황에 부닥친 분들이 DS School 입문반 수업을 들으며 크게 만족하였습니다.

  • 이전에 데이터 분석을 해 본 분들. 가령 판다스(Pandas)와 싸이킷런(scikit-learn)을 다뤄본 경험이 있으며, 다뤄본 결과 이 정도는 독학으로 충분히 배울 수 있다는 확신이 드는 분들.

  • 독학으로 데이터 공부를 했지만, 큰 어려움 없이 업무에 활용 가능할 만큼의 지식을 습득한 분들. 가령 의사결정나무(Decision Tree)와 같은 인공지능 알고리즘의 동작 원리를 이해하고 싸이킷런(scikit-learn)에서 이 알고리즘을 직접 사용할 수 있는 분들.

  • 데이터사이언스 경진대회 캐글(Kaggle)에 참여했는데, 특정 경진대회에서 상위 25% 이상의 성적을 올린 분들. (단 튜토리얼성 경진대회는 제외)

  • 이전에 학교에서 인공지능 수업을 들어본 경험이 있거나, 인공지능 관련 학과 또는 연구실에 진학, 및 재직한 경험이 있는 분들.

반면 다음과 같은 경험을 가진 분들에게는 입문반 수업을 듣는 것을 추천하지 않습니다.

누적 8천명 수강!! 비전공자 대상 강의

프로그래밍과 데이터사이언스의 기초 지식이 있으나, 머신러닝 알고리즘을 제대로 써본 적이 없는 분, 내지는 머신러닝을 써보았으니 현업에 적용하는데 어려움을 겪고계신 분. 머신러닝 관련 커리어 시작을 위한 기초를 닦고싶은 분

다음의 분들에게 추천하고 있습니다.

  • 기초적인 프로그래밍 지식이나 경험을 보유하고 있으나, 머신러닝 알고리즘을 배워서 데이터 사이언스로 취업을 원하는 취준생 분들.

  • 현직 프로그래머나 데이터 분석가로 일하고 있지만, 머신러닝 알고리즘을 배워서 실전에 적용하고 싶은 분들. 내지는 머신러닝을 배운 뒤 데이터 사이언티스트로 이직, 전직을 원하는 분들.

  • 현직 데이터 사이언티스트로서 머신러닝 알고리즘을 사용하고 있으나, 대부분 시대에 뒤떨어진 알고리즘이기 때문에 좀 더 최신 버전의 알고리즘을 배우고 활용하고 싶은 분들. 내지는 최신 알고리즘을 쓰는 법은 알지만, 그 알고리즘의 이론과 구체적인 동작 원리에 대해서 자세히 알고 싶은 분들.

  • 강사분의 홈페이지에서 좀 더 상세한 소개를 보실 수 있습니다.

현업 전문가가 가르치는 실무 중심 강의

  • ML은 강력하지만 항상 올바른 솔루션은 아닙니다. 본 수업에서는 ML을 사용하지 않아야 할 때와 ML을 사용해야 할 때를 나누어 설명합니다.

  • 실제 데이터는 지저분하므로 다양한 전처리를필요로 힙니다. 본 수업의 상당 부분은 다양한 ML 관련 데이터 문제 및 솔루션에 전념합니다.

  • 기본 ML 모델을 작성하는 것은 쉽지만 모델을 디버깅하고 반복하는 방법을 이해해야합니다. 본 수업에서는 ML 모델에 대한 다양한 진단 및 디버깅 전략을 다룹니다

  • Kaggle은 실제 ML 프로젝트와는 다르지만, 훌륭한 학습 자료입니다. 본 수업에서는 Kaggle 데이터 셋을 광범위하게 사용하며, 최고의 Kaggle 경쟁 업체로부터 교훈을 얻습니다.

  • 끊임없이 변화하는 ML 분야에서 일하기 위해서는 평생 학습자로서의 준비를 갖추어야 합니다. 본 수업에서는 ML 분야의 최신 기술 동향을 소개하고, 이를 따라갈 수 있는 노하우를 소개합니다.

텍스트북에 나오는 이론 중심의 기존 수업과는 달리, 본 프로그램은 현업에서 부딛힐 수 있는 이슈에 초점을 맞추어 수강생들이 머신러닝 실무자로서 준비를 갖출 수 있도록 구성되었습니다.

입문과

실전 ML 과정

데이터 사이언스 부트캠프

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실무 머신러닝 수업을 따라갈 수 있는 최소한의 조건은 무엇인가요?

Q

기본적인 파이썬 프로그래밍 경험은 갖추셔야 실습을 따라가실 수 있습니다. 실습이 이루어지는 Jupyter Notebook에서 연습해 보시기를 권합니다. 머신러닝 기본 개념은 첫날 수업에서 다룹니다.

실무 머신러닝 수업을 더 잘 준비하는 방법이 있다면요?

Q

ML은 실로 다양한 분야에 활용되며, 분야별로 적합한 모델링 및 평가 방법이 다릅니다. ML을 어떤 분야 / 문제에 활용하고 싶으신지 생각해 보시면 내용이 더 쏙쏙 들어오실 겁니다.

실무 머신러닝 수업에서 딥러닝도 가르쳐 주나요?

Q

본 수업에서 신경망의 기초 및 장단점은 다루지만 CNN  RNN등 본격적인 딥러닝을 다루지는 않습니다. 하지만 수업을 듣고 나시면 딥러닝 공부도 훨씬 쉽게 하실 수 있을 겁니다.

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