탈잉 - 세상의 모든 재능
다회차 수업
06.20(토)
14:30~17:30
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온라인
상세장소 : 협의 후 결정
06.20(토)
18:30~21:30
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강남
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기본적으로 토즈 등의 모임 대여 장소를 이용합니다. (장소 대여료가 발생될 경우, 각자 비용을 부담합니다.)
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₩22,000원 / 시간
₩264,000 / 총 4회 12시간
Daniel
토토프렌즈
[6월반]Python 실무 LevelUp [시각화+웹 크롤링+머신러닝+초간단AI]
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  • 3시간/회
  • 최대인원:2~8
  • ₩22,000/시간

튜터정보

  • 한양대학교 전자컴퓨터공학부
- 기업에서의 다양한 실무 경험과 풍부한 교육경험을 토대로 학생들의 실력향상에 집중합니다.

✔️비전공자에 대한 풍부한 교육 경험
- 파이썬 기본부터 AI (인공지능) 입문 - 왕초보부터 실무자 수준의 지도 경험(R/Python)
- 초등학생 코딩 교육(지도했던 초등학생 정보 올림피아드 대회 수상-눈높이교육)부터 한 분야의 전문가(실무수준)까지 Python 교육 경험
- Kaggle 데이터분석 대회 - 지도학생 메달권 입상(약 3000여팀중의 7%, 10%이내) - 은메달, 동메달
- 데이터 분석 대회 - 지도학생 국내 대회(Dacon) 순위 입상

✔️실무 경력

실무경험
- KT 메신저 앱 고객 데이터(로그) 분석 및 통계
- 영상 통화 고객 데이터(로그) 분석
- [해외-미국] 홈페이지 기술지원, 제품 품질 관리
- [해외-일본] 신제품 빅데이터 수집 및 분석 프로그램 업무 경험
- [해외-일본] 영상 처리 및 의료(Health)기기 정보 수집 및 데이터 분석 프로그램 연구개발
- [해외-일본] 쇼핑몰 관련 솔루션 개발 경험
- [해외-일본] 통신 기업 엔지니어 경험(시스템 엔지니어)


✔️교육 경력
(현) 책 집필 및 번역, 프리랜서로서 교육(기업, 대학 등), 방통대 통계학과 재학중
(전) 데이터 사이언티스트 실무자 양성 과정 담당 진행 (코딩 기본(R/Python), 데이터 수집 및 분석, 머신러닝,딥러닝, DB/SQL)
(전) 현대 모비스 기술연구소, 삼성중공업 기술연구소 사내 직원 특강.
(전) 빅데이터 대학원 인공지능 입문 파이썬 과정 - 남서울 대학교
(전) 비전공자 파이썬 실전 입문 - 한경대학교
(전) 초보자를 위한 데이터 분석 입문(Python 과정) 진행 - 인공지능 아카데미
(전) 영재 교육원 Python, 앱 제작과정, 자료구조 알고리즘 과정 진행

(1) 아는 것만큼 중요한 것은 수강생의 수준에 맞춰 가르치는 능력도 중요합니다. (교육 경험)
(2) 다양한 기업에서 다양한 실무를 경험했습니다.
(배움에 어떤 부분이 중요할까? 어떻게 실무적으로 쓰일 수 있을까? 중요한 부분에 집중.)
(3) 좋은 학생을 만나, 지금까지 한 팀을 이루어 좋은 결과를 함께 만들었습니다.

수업소개

*** 배움은 곧 미래에 대한 가장 중요한 투자입니다.
*** 전문가와 함께 하므로 배움의 시간을 줄이는 것이 곧 비용과 시간을 줄이는 것입니다.

프로그래밍의 지식이 기본 상식이라 말하는 시대가 가깝게 다가왔습니다.
초등학교 때부터 코딩 수업을 하며, 고등학교에서는 인공지능 과목을 신설하여 가르친다고 합니다.
빅데이터와 인공지능(AI)가 여러분 옆에 와 있습니다.
만약 나의 업무 역량을 위해 프로그래밍을 시작하신다면 첫 시작하기에 좋은 언어는 바로 Python입니다.
이왕 배운다면 기본부터 다양한 실습을 통해 엑셀 데이터 다루기, 웹 데이터 수집, 시각화, AI(인공지능)까지 경험해 보면 좋겠습니다.
*** 이 수업은 적정한 가격으로 초보자가 파이썬 기본부터 AI 까지 다루는 전반적인 경험해볼 수 있는 차별된 유일의 수업입니다.

그리고 초보자들이 겪는 시행착오를 줄일 수 있도록 첫 시작이 좋은 스타트가 되기를 소망합니다.
꼭 필요한 내용을 중심으로 배우면 좋겠습니다.
실제로 업무 경험과 교육 경험, 그리고 실제 교육의 성과가 있는 사람에게 배우면 좋겠습니다.
*** 이 수업은 다양한 현업의 업무 경험(개발)과 초보자 교육 경험(Python 및 데이터분석)이 누구보다 많은 사람이 가르치는 차별된 수업입니다.

* 비전공자도 할수 있을까?
처음 시작 프로그래밍을 몰랐던 분들이 함께 했었습니다.
개인적인 경험을 토대로 열의와 성실한 배움의 자세가 있다면 여러분도 할 수 있습니다.
*** 예를 들면 이 수업을 통해 왕초보라도 열정적인 자세로 4주의 과정을 통해 실제 업무에서 프로그램을 만들어 자신의 며칠간의 업무을 단 10-20분만에 줄이는 성과를 만들어낸 차별된 수업입니다.(소수 그룹의 수업이기에 가능합니다.)

* 코로나로 인해 위기 극복 할인 이벤트를 개인으로 3개월간 진행합니다.(4월~6월)
* 위기극복 할인 이벤트(3개월) - 20%할인

수업 시작전 10일전 기준까지 신청 하신 분 대상 추가 5%로 할인 적용합니다.
(할인의 경우, 메시지 창 커스텀 결제 필요하므로 문의 주세요.)

- 학생 및 취업 준비생은 추가 10% 할인을 적용합니다.
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[06월 수업 일정]
* 6월 온라인 반은 한 클래스 2명까지만 받습니다. 이후 마감합니다.

[온라인 수업] 매주 토요일
토요일 오후 2시 30분 ~ 5시 30분(6/20, 6/27, 7/04, 7/11)

[오프라인 수업] 6월 수업 오픈합니다.
토요일 오후 2시 30분 ~ 5시 30분(6/20, 6/27, 7/04, 7/11)

* 오프라인 수업은 코로나로 인해 다음과 같은 수칙을 지킵니다.
* 강사 및 수강생 전원 마스크 필참.(개인 마스크 준비 필요)
* 수업 강의실 내에 손소독제를 비치합니다.
* 강의실 입장과 끝나고 나갈 때 손소독을 하고 입장과 퇴장.
(번거럽더라도 오프라인 수업 참여하시는 분은 확인 후, 신청을 부탁드립니다.)

* 신청 후, 구글 행아웃(zoom 등)을 이용, 온라인 수업이 가능한 분을 대상으로 합니다.(온라인 수업의 경우)
* 단 왕초보자의 경우는 파이썬 기본 OneDay수업을 후, 참여를 부탁드려요. 문의를 주세요.
* 온라인 수업은 일반 대학교 강의처럼 다수가 아닌 1:2이내의 수업으로 집중도가 오프라인 수업과 비슷합니다.

* 비전공자 및 프로그래밍 왕초보자의 경우,
가능하다면 미리 자료와 학습 가이드를 드리고 수업을 준비할 수 있으면 좋겠습니다.
좀 더 수업을 통해 얻어가는 것이 많아지도록 수업 듣기전 1-2주 전 신청을 부탁드립니다.

[위치 및 장소] :
(오프라인의 경우)강남역 스터디 공간을 사용합니다. 수강 시작전 일주일 전 공지해 드립니다.
(온라인 경우) 온라인 수업에 방해받지 않는 집중할 수 있는 장소

[사전 준비]
(1) 개인 노트북 준비 필요(없을 시, 문의 부탁드립니다)
(2) 구글 gmail 계정 필요

### 이 수업은
(1) 초보자에게 시간과 비용을 줄이는 수업
- 비전공자가 파이썬을 배우고 시각화, 데이터 처리, 웹 데이터 수집, 인공지능 경험하고 배우기까지 얼마나 걸릴까요?(6개월~1년?)
- 그리고 그만큼의 시간 투자를 통해 초보자의 실력이 향상되었다고 말할 수 있을까요?
- 전체를 전반적으로 알기에 초보자에게 꼭 필요한 내용 중심으로 전달할 수 있습니다.
- 초등학생부터 일반 대학교 교수님까지 다양한 분과 다양한 사람을 가르쳐본 경험으로 초보자가 겪는 시행착오를 줄일 수 있습니다.

(2) 실습과 이론의 균형 있는 중심 수업
- 실습을 중심으로 합니다. 하지만 이론 또한 튼튼히 세워가도록 실습 과제와 더불어 기본 파이썬 기본 요약 정리를 매 시간 함께 합니다.

(3) 파이썬 기본부터 다양한 실습 중심의 활용의 수업
- 파이썬 시작부터 딥러닝까지 알차게 경험해 볼 수 있는 수업
- 데이터 시각화, 데이터 수집 부터 분석까지, 캐글 대회, 머신러닝, 딥러닝
-> 파이썬이 어떻게 활용되는지를 제대로 알 수 있어, 앞으로의 학습 방향에 많은 도움이 됩니다.

(4) 효율적이고 집중적인 학습을 위한 소규모 그룹 수업
- 함께 하면서 서로 모르는 부분과 그리고 동기부여와 도전을 줍니다.
-> 강사가 집중 지도가 가능하도록 적정 인원까지만 수업에 함께 합니다. 그렇기에 왕초보도 가능한 수업입니다.

(5) 매 수업의 과제를 통해 학습하고자 하는 이들에게 동기부여를 제공하는 수업

(6) 데이터 분야를 이해하고 시작하기에 전체 그림을 그려볼 수 있는 수업
-> 데이터는 우리 현실에 피할 수 없고, 앞으로 데이터를 이해할 수 없다면 이 시대를 따라갈 수 없기에 초보자라도 알면 큰 힘이 됩니다.

---- 우리가 배워볼 내용들.
(1) 파이썬 기본 문법
(2) 데이터 시각화(Seaborn)
(3) 데이터 처리(Pandas)
(4) 웹에 대한 이해를 위한 나만의 웹 페이지 만들기
(5) 웹 데이터 수집(BeautifulSoup)
(6) 웹 데이터 자동화으로 가져오기
(7) 텍스트 데이터 간단한 분석 및 시각화
(8) 머신러닝 - 내게 주어진 데이터로 미래를 예측해 보기
(9) 딥러닝 - 내게 주어진 이미지 데이터로 인공지능을 이해하는 프로그램 만들기

✔️(FAQ)
Q : 아무것도 모르는 비전공자, 초보자인 저도 할 수 있을까요?
A : 하나 하나 꼼꼼하게 설명을 드리고, 참여자 분들이 이해할 수 있게 눈높이를
맞춰서 설명드립니다. 초등학생부터 다양한 비전공자 분들을 대상으로 교육 경험을 가지고 있습니다.
그리고 많은 처음 시작하시는 분들이 열의을 가지고 잘 따라왔습니다.(개인 시간을 투자하지 않는다면 왕초보자의 경우 비추천)

단, 초보자의 경우, 좀 더 열심히 해 주셔야 합니다.

Q : 완전 왕초보는 어떻게 해야 할까요? 조금 걱정이 됩니다.
*** 전혀 프로그래밍 개념이 없다면,
*** 수업을 듣기 전에 2-3시간 원데이 수업 참여를 통해 본 수업 들어오시기 전에 파이썬 기본을 정리할 수 있습니다.

Q : 어떤 분들이 수업을 참여하나요?
A : 프로그램 완전 왕초보(원데이 수업 후 듣기를 권장)부터 현업 전문가까지 참여

Q : 지금까지 수업을 들었던 분들은 어떤 분들인가요?
A : 그리고 취업을 준비하고 있거나 데이터 분석 영역으로 이직을 준비하고 계신 분, 현업 데이터 분석가, 데이터 분석 랩

(+)수강생 분야 : 논문 연구, 데이터 분석팀, IT 및 데이터 관련 기업 영업 및 기획, 취업 준비생, 쇼핑몰 CEO, 의료분야, 서비스 기획팀, 관련분야 예비 대학원생, 산업 공학 분야 대학생, 디지털 마케팅, 데이터 관련 대학원생, 이직 준비 등

Q : 장소는 보통 어디인가요?
A : 오프라인의 경우, 강남 스터디 룸을 이용합니다. 온라인의 경우는 개인의 학습 장소

Q : 1:1 수업은 안하시나요?
A : 기본적으로 그룹 수업을 합니다. 그룹 수업의 경우, 수강생간의 동기부여와 함께 공부하는 자발적인 자율 스터디를 운영합니다.

Q : 왕초보를 위한 원데이 수업은 언제 그리고 어느정도 비용이 드나요?
A : 원데이 수업을 이 수업을 준비하기 위한 파이썬 기본 수업입니다. 수강생과 협의 후, 진행하게 됩니다.
왕초보이지만 혼자서 독학하실 수 있는 분은 꼭 추천하지 않습니다. 하지만 왕초보이며 이 수업을 참여하기 원하신다면
수업을 위해서 꼭 들으시기를 추천드립니다. 꼭 상담을 부탁드립니다.
수업 일주일 전, 수업 신청자를 대상으로 최소한의 비용(2시간:10000원)으로 진행합니다.
그외 1:1 수업을 원하시면 추가 비용이 듭니다.


* 수업 취소는 1회차까지 듣고 취소가 가능합니다.
2회차 이후 환불이 어려울 수 있으니 참고 부탁드립니다.

개인적인 사정으로 수업에 빠지시는 경우는,
그룹 수업으로 인해 개개인의 보충 수업은 일정을 맞추기 어렵습니다.
본 수업에 집중하기 위해 여러가지 이유로 개별 보충 수업이 어려운 부분을 양해를 부탁드립니다.

수업대상

  • [수업대상]
    - 파이썬 기본문법을 간단한 프로그램을 만들어보면서 정리하고자 하시는 분들.
    - 웹 데이터 수집의 기본부터 자동화까지 실습을 통해 경험해 보고자 하는 분들.
    - 자연어 처리 분야에 대해 알고자 하시는 분들
    - AI의 기본이 되는 머신러닝과 딥러닝을 실습을 통해 알아가고자 하는 분들.
    - 파이썬을 이용한 데이터 시각화와 데이터 처리를 알아가고자 하는 분들
    - Kaggle 대회(데이터 분석 및 머신러닝 대회)에 입문하고 싶으신 분들
    - 데이터 사이언스에 대한 이직을 고민하고 계신 분들
    - 데이터 분야의 시작부터 전반적인 활용까지 경험해 보고 싶은 분들.
    파이썬 기본 -> 데이터 수집 -> 데이터 시각화/처리 -> 데이터 분석 (머신러닝, 딥러닝)

    * 프로그래밍 완전 초보자의 경우는 파이썬 기본 원데이 수업 수강후, 수강이 가능합니다.(문의 해 주세요.)
    왕초보자 수강 가능 체크 - 아래 2가지 가능하면 가능합니다.
    (1) 수업외 시간을 수업 내용으로 복습에 시간 투자 가능.
    (2) 수업외 열의를 가지고 참석 가능.

    * 들으셨던 수강생분들의 직무를 살펴보면 다음과 같습니다.
    - 논문 관련 연구(교통, 국문, 기계, 경영, 의료)
    - 데이터 분석팀 Python 역량 추가
    - 관련 업무( 마케팅, 영업 파트, 기획 파트)
    - 1인 CEO
    - 컨설팅 업무
    - 개발팀 Python 역량 추가
    - 대학원생(산업공학과, 통계학과)
    - UX 디자이너
    - 연구원 등

    ✔️일정이 맞는지 미리 문의를 부탁드립니다.

    * 이런 분들은 이번 수업에 적합하지 않습니다.
    - 왕초보자의 경우, 수업외 시간투자가 어려운 분들.
    - 어느정도 머신러닝 이론에 대해 이해하고 계신 분.
    - Kaggle 대회를 1-2개 적극적으로 참여해 보신 분.
    - 수업 이외에 시간 투자가 어려운 분은
    (기타 개인적으로 이야기 후, 수업 신청 후, 수업에 적합하지 않은 것으로 판단되시는 분은 첫 수업 전 이야기를 드릴 수 있습니다.)

    --> 꼭 신청 전에 수강자의 수업 커리큘럼과 수업 대상이 적합한지 문의를 부탁드립니다. 신청 후, 수업의 수강이 안될 수 있습니다.
    학생분과 취업 준비생은 신청전에 미리 이야기를 부탁드립니다. 약간의 할인이 적용됩니다.

    [해당 인원(2-8명)이 부족할 경우, 다음달로 수업이 미뤄질 수 있습니다. 양해 부탁드립니다.)

커리큘럼

1회차

✔️ 기본부터 시작
1-1 Python 기본 및 데이터 수집
(가) Python에 대한 기본 이해(변수 및 if, for문 이해)
(나) Python 기본 및 라이브러리 이해

1-2 실전 웹 데이터 수집
주식시장 데이터, 뉴스 데이터, 영화 정보, 쇼핑몰 제품 정보
(가) 직접 만들어보자. 나의 웹 페이지(웹에서 접속 가능한 페이지 만들기)
(나) 웹 데이터 수집(웹 스크래핑, 웹 크롤링) 이해
(다) [실전 입문] 주식 데이터 가져오기
(라) [실전 입문] 네이버 영화 정보 수집하기

2회차

✔️ 나의 웹페이지 만들기부터 실제 데이터 수집까지
2-1 Python 기본 및 데이터 수집
(가) Python에 대한 기본 이해(자료형 - 리스트, 튜플, 딕셔너리 이해)

2-2 실전 웹 데이터 수집 및 처리
2-3 웹 수집 자동화 Selenium 알아보기 (개발 환경 만들기)
웹 페이지 만들기, 주식시장 데이터, 뉴스 데이터, 영화 정보, 쇼핑몰 제품 정보
실전 프로젝트 목록 (아래 목록중 수강생의 수준에 따라 2-3개 수행)
[실전 입문]
[마케팅] 영화 댓글 수집, 쇼핑몰 제품 정보 가져오기, 유튜브 댓글 가져오기
[언어 연구]웹 페이지 영어 지문가져오기, 논문 리스트 및 요약 내용 및 연도 가져오기
... 등

* 다음시간 Pandas(데이터 처리) Overview(Pandas)

3회차

3-1 웹 데이터 수집 자동화
(가) 마케팅 활용을 위한 연관 검색어 수집 자동화
(나) 트렌드 분석을 위한 랭킹 키워드 수집 자동화

3-2 데이터 분석 입문
(다) 머신러닝 기본 이해
(라) 데이터 분석 실전 입문(캐글 대회 입문)

✔️ 데이터 분석을 이해해보자. 그리고 실제 업무 활용을 어떻게 할지의 시작.
--- 데이터 분석은 어떻게 할까?
--- 텍스트 데이터는 어떻게 분석할가? 웹 데이터 수집의 자동화는 어떻게?
--- 마케팅 활용은 가능한가?
--- 데이터 수집을 통해 트렌드를 정보를 파악할 수 있을까?

4회차

✔️ 앞으로의 대세는 AI(인공지능)

4-1 파이썬 기본 다지기(함수와 모듈에 대한 이해 및 실습)
- 초간단 감정분석 프로그램 만들어보기

4-2 실전 데이터 분석(머신러닝), AI(딥러닝) 실전 입문
(가) 파이썬 실습을 통한 시각화 이해(음식 Tip, 항공 데이터 시각화, gapminder)
(나) 텍스트 마이닝 기본 및 시각화 이해(빈도 분석, 워드 클라우드)
(다) AI 기본 입문
(라) 직접 AI 딥러닝 모델을 만들고, 내 사진을 잘 맞추는지 알아보자.

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