파이썬, R, SQL, 데이터 분석, 통계, 머신러닝에 대한 지식이 전무한 초보자들을 위한 수업입니다. 그렇기 때문에 파이썬 언어에 대한 깊이있는 내용보다는, 오직 데이터 분석에만 포커싱하여 진행합니다.

##### 1:1 수업은 별도 문의바랍니다 ##### # 제 수업은 수박 겉핥기입니다. 데이터 분석을 하기 위해서 기본적으로 알아야할 것들이 매우 많습니다. 아주 간단한 예측 모델을 만든다고해도 기본적인 코딩 실력과 통계적 지식이 필요하죠. 많은 초보자들이 느끼는 어려움 중 하나가, 이러한 기본적인 것들을 준비하는 것부터가 어렵다는 점입니다. 지루하고, 막히고, 아웃풋은 너무 단순하고, 이걸 배우고나서 어떻게 데이터 분석에 써먹을지 보이질 않습니다. 그래서 저는 반대로 가르칩니다. 코딩을 1도 몰라도 일단 예측 모델부터 만들어봅니다. 최소한의 기본적 코딩과 통계지식, 알고리즘 원리등만 간단히 가르치고 눈에 보이는 아웃풋을 만들어냅니다. 그리고 처음에 간단히 넘어갔던 것에 대해 한단계 한단계 더 깊이 파고드는 방식으로 진행함으로써, 흥미를 잃지 않게끔하고, 무엇을 하기 위해 이것들을 배우는지 매우 직관적으로 이해 가능하도록 하며, 그 원리를 이해하고자 하는 호기심을 자극합니다. 이 방법은 제가 Columbia에서 Tutor로 일할 때 사용한 방법이기도 하고, 최신 딥러닝 알고리즘인 FastAI의 개발자 Jeremy Howard가 가르치는 방식이기도 합니다. 제가 배울 때의 지루함과 답답함을 여러분께는 넘겨드리고싶지 않습니다. # 데이터 사이언스 고급과정은 없다! 제가 가르치는 과정에 초급, 중급은 있어도 고급과정은 없습니다. 이유인 즉, 데이터 사이언스는 어느정도 학습 궤도에 올라타면 그 다음부터는 스스로 학습할 수 있는 분야라고 생각합니다. 저 역시 지금도 새로운 알고리즘과 제가 미처 경험하지 못한 알고리즘을 꾸준히 공부하고 있습니다. 제가 한국에서 스스로 공부할 때 누리지 못한 풍부한 소스를 접하는 방법을 꾸준히 공유하여, 독립적으로 공부할 수 있는 상태로 만들어드립니다. # 이 과정을 듣는다고 전문가 될 수는 없습니다. 이 짧은 과정을 듣는다고 바로 데이터 사이언티스트가 된다는 허황된 소리는 하지 않겠습니다. 다만, 10주 혹은 10개월이 걸릴 수 있는 과정을 10회차로 단축시키는게 제 목표입니다. 앞서 말씀드린바와 같이, 이후에는 올바른 방향성을 잡고 스스로 발전할 수 있는 상태로 만들어서 학습 궤도에 안착시켜드립니다. # 진짜 현실적인 시각으로! 사실 데이터 사이언스의 범주는 상당히 광범위합니다. 저는 강의나 외주 프로젝트 중심이 아닌, 한국 및 미국에서의 Full-time Position으로 데이터 사이언티스트 경력을 바탕으로, 여러분들이 이런 기술을 어떤식으로 실무에 적용할 수 있는지 알려드립니다. 또한 전통적인 모델링 기법인 선형회귀나 의사결정 나무를 넘어서(초급), 실제 실무에서 쓰이는다양한Boosting Model이나 NLP에 대한 부분도 다룹니다(중급). # Casual한 강의 분위기 지금까지의 내용을 읽으시면서 느끼셨겠지만, IT 분야라고하여 절대 딱딱하고 지루하게 가르치지 않습니다. 대학시절 과외할 때부터 제 강의 스타일은 한결같이 캐쥬얼합니다. 온라인 수업이지만 같이 소통할 수 있고, 에너지를 느낄 수 있는 강의를 보여드리겠습니다. ### 현재 뉴욕에서 일하고 있기 때문에, 모든 강의는 온라인으로 진행됩니다.