Fast campus School

데이터 사이언스 Extension SCHOOL

비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 분석의 힘,
데이터 사이언스를 배우고 경쟁력을 갖추세요!

  • 컴퓨터적 사고방식

    기초부터 탄탄히 다지고 올라가는
    체계적인 커리큘럼

  • 커리큘럼

    이론부터 실습까지 모두 배우는
    데이터 전문가 맞춤 코스

  • 프로젝트

    실전 감각과 트렌드를 캐치하는
    실무자 특강

  • 오피스아워

    학습의 기초 체력을 기르는
    하드 트레이닝 시스템

데이터 분석 전문가를 꿈꾼다면
혼자 고민하지 말고 상담부터 받아보세요!

문의 박준영 매니저 (02-518-4834)

방대한 데이터 속에서 핵심 요소를 찾고,
새로운 비즈니스 인사이트를 도출해내는
데이터 분석 전문가 과정


    Extension SCHOOL

    패스트캠퍼스 Extension SCHOOL은 새로운 분야를 체계적이고 심도있게 배워 자신의 커리어 영역을 개발하고 확장하기 원하는 분들을 위해 태어났습니다. 빠르게 변화하는 디지털 시대에 맞춰 대학원에 준하는 여러 디지털 영역의 실질적인 직무 역량을 배양할 수 있도록 기초부터 심화까지 레벨별로 구성된 정교한 커리큘럼과 로드맵을 제시합니다.


  • 단계별로 차근차근

    차근차근 진학하는 단계별 구성을 통해 해당 분야의 기초 지식부터 심화 이론, 최신 기술과 트렌드까지 커리어 확장을 위한 전반적인 지식을 학습합니다.


  • 사전 지식 없이도

    해당 분야를 깊이있게 학습하고 싶지만 전공이 아니어서, 사전 지식이 없어서 가로막히셨나요? 익스텐션 스쿨에서는 입문자도 얼마든지 새로운 분야에 도전하실 수 있습니다.


  • 회사 다니면서

    익스텐션 스쿨은 평일 저녁과 주말에 진행하는 과정으로 직장과 병행하면서 장기적으로 다음 커리어에 대한 준비를 해나가실 수 있습니다.

Why
데이터 사이언스 Extension SCHOOL?

빅데이터, 머신러닝 등 데이터를 다루는 기술이 비즈니스의 성패를 가르는 중요한 위치를 차지하게 되었습니다. 기획, 마케팅 등 여러 직군, 여러 산업군에서 데이터 분석 역량을 가진 인재를 원하는 이유이죠. 이러한 흐름에 맞춰 데이터 분석을 체계적으로 배워 자신의 전문 영역을 쌓아 직업 경쟁력을 높이길 원하는 사람들의 니즈도 급증하고 있습니다.

  • #1. 데이터 사이언스를 체계적으로 배워 전문 영역을 구축하고 싶은 A씨


  • 이왕 공부할거라면 ‘데이터 사이언스 분야’를 심도있게 배워 데이터 분석 전문가로 경쟁력을 높이고 싶어요! 대학원 진학도 고려해 봤지만 실질적인 분석 역량이 아닌 개요 위주의 수업만 가득한 커리큘럼을 보고나니 ‘과연 비싼 등록금과 긴 시간을 투자해 배운만큼 실무에서 제대로 써먹을 수 있을까?’하는 의구심이 드네요.

  • #2. 데이터 분석 강의는 쏟아지는데, 어떤 강의를 뭐부터 들어야 할 지 고민인 B씨


  • 유망 직종으로 꼽히는 ‘데이터 분석가’에 도전해 보려고요! 간단한 분석 모델만 다루는 단과 강의, 수학이나 통계 등 관련 지식 없이는 들을 수 없는 머신러닝/ 딥러닝 같은 중급 레벨의 강의들을 혼자서 찾아 듣다보니 더욱 막막하고 어렵기만 합니다. 기초 이론부터 데이터 분석 실무에 적용 가능한 수준까지 체계적으로 가르쳐 주는 곳 없나요?

  • 데이터 분석을 공부하고 싶지만
    나에게 필요한 나에게 꼭 맞는 과정을 찾지못한 당신의 고민,
    데이터 사이언스 Extension SCHOOL이 해결해 드립니다!



✓ 데이터 분석에 꼭 필요한 내용만 배웁니다.

실무와 동떨어진 이론은 걷어내고, 데이터 분석을 위한 기초 수학/통계, 데이터 분석 이론 등 실제 데이터 분석을 위해 꼭 알아야 할 핵심만 배워서 실제 업무에 바로 적용할 수 있도록 합니다.



✓ 데이터 분석 기초부터 심화까지 체계적으로 배울 수 있는 학습 로드맵을 제시합니다.

기초가 탄탄해야 응용이 가능합니다. 단기에 배우는 스킬 위주의 툴 강의만 무작정 배우면 결국 기본기 부족으로 한계에 다다르게 됩니다. 데이터 분석을 위한 기초 지식부터 프로그래밍, 데이터 분석 툴, 데이터 분석 실습과 개인 프로젝트까지 1~3학기로 나눠 한단계 한단계 체계적으로 배우세요.

이런 분에게 추천합니다.


  • 데이터에 기반한 정량적 분석 역량을 강화하여 Data-driven 마케터/기획자/경영자를 꿈꾸는 모든 직군의 직장인

    유저 데이터를 분석하여 상품/서비스의 Pain point를 찾고, 데이터 마이닝을 활용하여 유저의 니즈를 파악하는 등 정성적 분석에서 더 나아가 데이터에 기반한 정량적 분석 역량을 강화하고 싶은 직장인들을 위해 준비된 코스입니다. 데이터 분석을 배워 현 직무에 적용하고자 하는 기획/ 전략/ 영업/ 경영 직군의 모든 직장인에게 자신있게 권합니다. 데이터 사이언스 익스텐션 스쿨에서 커리어 업그레이드 하세요!


  • 직장을 다니면서 데이터 분석가로 커리어 전환을 원하는 직장인

    데이터 분석가로 커리어를 전환을 꿈꾸지만, 직장을 그만두고 데이터 분석 공부에 올인하기에는 부담스러워 도전하지 못하고 있나요? 데이터 사이언스 익스텐션 스쿨은 직장인도 퇴근 후 데이터 분석가로 성장하기 위해 알아야 하는 핵심 이론과 프로그래밍을 실습과 프로젝트를 통해 빠르게 체화할 수 있습니다. 데이터 분석가의 꿈, 이제 망설이지 말고 도전하세요!


  • 데이터 분석을 배워 관련 직군으로 취업을 희망하는 대학생/ 취준생

    데이터 분석 직무로 취업을 원하지만, 관련 경험이 부족해서 취업에 실패하는 대학생/대학원생이 많습니다. 데이터 사이언스 익스텐션 스쿨에서는 실제 업무를 위해 필요한 이론 및 프로그래밍 역량을 강화하고, 취업을 위해 필요한 데이터 분석 포트폴리오를 완성하여 취업까지 이어질 수 있도록 도와드립니다.


  • 프로그래밍 스킬에 데이터 분석 능력을 더해 데이터 사이언티스트로 성장하길 원하는 개발자

    데이터 사이언티스트는 분석 역량과 프로그래밍 역량을 모두 갖추어야 합니다. 프로그래밍 경험이 있는 분이라면, 본 과정을 통해 확률론부터 머신러닝 이론과 실습까지 체계적으로 공부하여 분석 역량을 갖춘 데이터 사이언티스트로 성장하실 수 있습니다.

강의 특징


  • 수학/통계 전공 기초부터 프로그래밍,
    데이터 분석 툴, 실전 프로젝트까지 한 번에

    데이터 분석을 위한 기초 통계와 확률론, 선형대수 그리고 파이썬의 설치와 사용법 기초부터 시작합니다. 이론적 기반이 갖춰진 후에는 머신러닝, 클러스터링, 크롤링, SQL, Git 등 데이터 분석을 위한 프로그래밍 역량을 강화하고, 마지막으로 현업에서 활용 가능한 실습과 개인 프로젝트를 진행하여 취업을 위한 포트폴리오까지 한 번에 완성하실 수 있습니다.


  • 기초부터 심화 단계까지 체계적으로
    배울 수 있는 학습 로드맵 제시

    데이터 분석 독학이나 단과 강의로 공부해 봤지만, 무엇을 어떤 순서로 어떻게 배워야 할 지 몰라서 좌절한 경험 있으시죠? 데이터 사이언스 익스텐션 스쿨은 총 3학기로 구성된 학습 로드맵을 제시합니다. 데이터 분석 기초 부터 심화 단계까지 순차적으로 학습하여 최종적으로 실무에서 데이터 분석 능력을 발휘할 수 있는 데이터 분석 전문가의 역량을 갖추는 것을 목표로 합니다.


  • 현직 데이터 전문가의 실무자 특강까지

    데이터 분석 이론과 스킬을 실무에 효과적으로 적용하려할 때, 실제 데이터 분석 사례나 실무 환경을 이해하고 있다면 금상첨화겠죠? 데이터 사이언스 익스텐션 스쿨을 들으면 메인 커리큘럼에 실무자 특강까지 더하여 현직 데이터 전문가의 실무 노하우를 듣고, 최신 데이터 기술 트렌트까지 모두 챙겨가실 수 있습니다.


  • 하드 트레이닝 시스템으로 빈틈없이

    매주 학습한 내용을 정리하여 온라인으로 제출하면 이론 복습 클리어! 토요 수업 후, 그룹 및 개별 스터디를 통해 Git 커밋 과제를 수행하면 프로그래밍 파트까지 클리어! 직장인도 빈틈없이 따라 올 수 있도록 옆에서 세심하게 도와드립니다.

커리큘럼

학기별 학습 목표를 따라 체계적으로
빈틈없이 배우세요!

1 학기 : 데이터 분석을 위한 기초 수학/통계 및 파이썬 프로그래밍 기초 학습

2 학기 : 머신러닝 이론 및 실습, 데이터 분석을 위해 필요한 크롤링, SQL 등 프로그래밍 역량 강화

3 학기 : 현업에서 활용가능한 데이터 분석 실습 및 개별 프로젝트 진행 (주제 선정부터 분석까지)

  • 1학기 Beginner
    데이터 분석을 위한 수학/통계 및 파이썬 프로그래밍 기초 학습
    ✓ 기초 통계 개념을 통해 변수 사이의 관계 이해 데이터 분석을 위한 기초 통계

    1) 데이터 분석 개요
    2) 기초 확률론
    3) 검정 및 추정
    4) 상관분석과 분산 분석
    ✓ 기계학습 및 예측모형에 많이 사용되는 대표적인 회귀 모형인 선형회귀분석 및 로지스틱 회귀모형 학습 회귀분석

    1) 선형회귀분석
    2) 로지스틱 회귀 분석
    ✓ 개발 환경 구축 및 파이썬 프로그래밍 기초 Python Programming Basic

    1) 프로그래밍 기초
    2) Data Type
    3) Function
    4) OOP
    ✓ 데이터 처리를 위한 Pandas 및 선형대수 학습을 위한 Numpy, 데이터 시각화를 위한 Matplotlib 등 데이터 분석을 위한 Python library 학습 데이터 분석을 위한 Python

    1) Numpy/Scipy/Scikit-learn
    2) Pandas- Data type (DataFrame)
    3) Matplotlib
    2학기 Intermediate
    머신러닝 이론 및 실습, 데이터 분석을 위해 필요한 크롤링, SQL 등 프로그래밍 역량 강화
    ✓ 비즈니스 데이터를 활용하여 예측/분류를 위한 머신러닝 이론 학습 머신러닝

    1) 연관규칙분석
    2) 분류
    3) 인공신경망
    4) 서포트 벡터 미신
    5) 앙상블
    6) 군집화
    7) 텍스트마이닝
    ✓ 웹 사이트 데이터 수집을 위한 크롤링 기법 학습 크롤링

    1) 웹 구조의 이해
    2) 웹사이트 데이터 수집
    ✓ 실무에서 데이터 분석을 위해, 서버로부터 데이터를 입출력, 가공하기 위한 쿼리문 학습, 프로젝트 관리를 위한 Git 학습 SQL / Git

    1) SQL
    2) Git
    ✓ 앞서 학습한 내용을 분석 프로젝트에 적용하며 학습 내용 체화 데이터 분석 실습

    - 케글 데이터를 활용한 데이터 분석 실습 프로젝트
    3학기 Advanced
    현업에서 활용가능한 데이터 분석 실습 및 개별 프로젝트 진행
    ✓ 데이터 분석 실무 및 프로세스의 이해 분석 실무에 대한 이해

    1) 분석 주제/문제 예시
    2) 분석 진행 프로세스
    3) 데이터 사이언스 팀 구성 및 포지션별 역할
    4) 분석 환경 및 시스템 특성
    5) 소프트 스킬/역량
    ✓ 데이터 분석을 위한 데이터 수집 및
    전처리 과정 학습
    데이터 수집 및 처리 시스템 소개

    1) Aparche Spark & Modules 소개
    2) AWS Service 소개
    3) 클라이언트 로그 설계 사례

    실습
    - Json 및 Text 형태의 로그 데이터 Parsing
    - SQL 및 Numpy, Pandas를 통한 전처리
    ✓ 실무 사례를 통한 학습 내용 실습 및 적용 데이터 분석 실무 사례 실습

    1) 유저 Funnel 분석을 통해 이탈 구간 개선
    2) 랭킹 및 추천 로직 Prototype 구축
    3) 신규 비즈니스 지표 개발
    4) 결제 예측 모델을 통한 결제율 제고
    ✓ 개별 프로젝트로 포트폴리오 완성 개별 프로젝트

    - 개별 프로젝트 진행 및 트러블슈팅
  • 학기별 구성

    학기 1학기 2학기 3학기
    일정 2018.1.17(수) ~ 4.7(토) 총 11주
    (설 연휴 제외, 주 2회 수업)
    2018.4.28(수) ~ 7.21(토) 총 11주
    (주 2회 수업)
    2018.8.18(토) ~ 10.13(토) 총 8주
    (주 1회 수업, 토 오후 1시 ~ 5시)
    등록금 180만원 200만원 120만원
    전체
    등록금
    500만원
    비고 2, 3학기 수강을 위해서는 1학기를 수강하셔야 합니다.
    전체 학기 수강자를 우선 선발합니다.