💥 데이터분석/ AI / 데이터엔지니어 Study 13기 모집 (3일후, 11만원 할인 혜택 종료) 🙋 얼리버드 할인받고, 수강신청 하기! docs.google.com/forms/d/1SbPxoa3zwkFWw9u6eZhNv959OwBmWR-qnNakQnb59Rc/edit 취업 / 이직에 도움이 되는 포폴 결과물을 만듭니다. 🧑🏫강사진 - 카이스트+네카라쿠배 AI 현직자 - 대기업, 스타트업 데이터 분석가 - 서울대 AI 대학원 출신 선생님 - 대기업 금융권 데이터 엔지니어 🗓 시작/진행 일정 * 총 7주, 14시간 과정 (매주 1회 2시간 수업) ✅ A 주제 - 이커머스 데이터 분석가 스터디 / 🆕신규주제 09.08 (일) - 오전 11시 시작 ✅ B 주제 - 영상/이미지 분할 (컴퓨터 비전) 스터디 / 🆕신규주제 09.03 (화) - 오후 8시 시작 ✅ C 주제 - 데이터 엔지니어 스터디 / 🆕 신규주제 09.05 (목) - 오후 8시 시작 ✅ D 주제 - 신용카드 이상 거래 탐지 스터디 /🔥인기 주제 (6 기수 출강) 09.07 (토) - 오후 1시 시작 📋 수업방식 1) 온라인 줌 - 이론 수업/프로젝트 발표 - A주제 데이터 분석 스터디는 1주차에 오프라인 진행 - 오프라인 참석이 어려울 경우, 온라인 진행 가능 (해외 거주 학생도 다수 참여) 2) 매주 과제 제출 예정 3) 매 수업 녹화 강의 - 별도 제공 4) 디스코드 채널 통하여, 강의/프로젝트 관련 Q&A 가능 5) 모집인원 - 주제별 7 ~ 10명 - 신청자가 많을 경우 나중에 신청하신 분들은, 새로운 시간대로 제안 드릴 예정 📌수업결과 1) 딥러닝 / 컴퓨터 비전 / 데이터 엔지니어 / 데이터 분석 포트폴리오 생성 2) 수료증 발급 🏅프로젝트에 성실히 참여하고 결과물이 좋은 분들은 우수 수료증 별도 안대혀지급 [링크드인 "자격증/수료증"] 란에 게시 가능 3) 메타코드M 사이트 혜택 ~ 50만원 상당의 직무별 전체 로드맵 Total 강의 1개 코스 대폭 할인 혜택(20만원에 결제 가능) [ 데분/데사/AI 분야 - 4~6개 강의 묶음] 4) 메타코드 채용 협업 기업 추천 (우수 수료자에 한함) 📌 실제 참여자가 완성한 프로젝트 결과물 colab.research.google.com/drive/1qBEBfZJC7OubDzrpq8R5sPGDERi5jYw_#scrollTo=58iemOH9BaBM colab.research.google.com/drive/1oDqTi2E-6bFwbe4RNxgX-BE5HQCQDqVG#scrollTo=a2031ae8 colab.research.google.com/drive/1dKAHP7hX_EBQmpg-nSRV38Zmxrs9knXI?usp=sharing colab.research.google.com/drive/1M393VJr8Qz0VKf2Rj3-7tNcf5UXDlQtA github.com/ngoolglory/project/blob/47e7c7aa9382e4331b291f02e92f8a651f2307d7/meta_code_project/Fraud_Detecting_Original.ipyn
해당 영상에서 언급하는 대학원 이슈는, 영상을 시청하시는 분의 학부 전공 / 학습환경에 따라서 다를수 있습니다. 예를 들면, 네카라쿠배당토 데이터분석팀에서 7명중 1명이 석사출신이지만, 그 1명의 경우 학부로만 지원했었다면, 다른 지원자들보다 불리한 학벌/전공/스펙 이었을수 있습니다. 즉, 명문대 + 경영/통계/산업공학 등의 전공이라면 학부에서 추가스펙을 준비하고, 바로 대기업 데이터분석 직무에 합격이 가능하며 or 스타트업에서 2년간 데이터분석 직무를 경험하고, 대기업 데이터분석직무로 이직하시는 사례가 많습니다. 하지만, 지방대 + 인문학 전공이라면, 현실적으로 위 방법으로 바로 IT 대기업 취업에 많이 불리할 수 있습니다. 따라서, 데이터분석 관련 대학원을 통해서 2년간 공부 + 방학마다 2개월씩 총 3번의 데이터분석 인턴을 경험한다면, IT 대기업 데이터분석가 직무로서 대학원 졸업 후, 취업 가능성이 높아질 수 있습니다.
@@닉넴할게없네-j2g 특정 학교를 지칭하기에는 어렵지만, IT 대기업은 데이터분석가를 개발자처럼 엄청 많이 뽑진않습니다. 광운대경영이셔도 네카라쿠배 회사에서 인턴등 하시고 + 스타트업에서 경력쌓으시면 도전해볼수있다고 생각됩니다. 다만, 한번 도전해보시고 안된다면 대학원 고려도 두번째 초이스며, sky + 카이스트쪽 가시는것은 좋습니다.
안녕하세요 혹시 여기서 말하는 데이터분석 관련 대학원은 공대쪽 데이터사이언스, ai 같은 학과일까요? 데이터 분석가는 모델링까지 할 필요가 없다고 하셨는데 댓글에서 말하시는 데이터분석 관련 대학원 과가 어느 과를 말하는지 궁금합니다! 일반대학원 경영학과 Ba도 데이터분석 관련 대학원인걸까요?
지나가는 데싸 현직자입니다. 모델링 하려면 데이터 분석 및 데이터 요건정의가 중요합니다. 요건정의에 데싸가 참여 안 하면 모델링 망할 가능성이 높습니다. 결국 데싸는 데이터 수집부터 데이터 분석 그리고 모델링까지 다 해야됩니다. 추가로 SaaS가 중요해진 요즘 인공지능 모델의 a와 z에 해당하는 데이터 엔지니어, 개발자의 영역도 어느 정도는 알아야 협업이 됩니다. 더욱 추가적으로는 이를 위해 어떤 사항을 자동화할지, 어떤 서비스를 누구에게 어떻게 제공해야 효율적인지에 관한 기획 능력이 중요합니다. 그걸 위해선 의사소통이 중요합니다. 기획 의사소통 개발 모든걸 잘하시면 시니어가 될 수 있을겁니다. 화이팅 하세요...
안녕하세요. 영상 잘보았습니다. AI와 미래기술에 관심있는 분야중 하나, 빅데이터 전문가를 알게되어 공부해보고 싶은 사람입니다. 문제는 나이가 올해로 33살이라서 나이와 경력등 젊은친구들에게 많이 밀릴것같아 질문드립니다. 1. 데이터 분석가는 고졸도 진입가능할까요? 2. 기초역량 준비기간은 얼마나 걸릴까요?
현재 저축은행에서 app서비스 기획 업무를 담당하고 있지만 데이터 분석가가 되고 싶어서 퇴사를 하고 공부해서 이직을하려고 합니다. 갑자기 추가합격으로 서울 상위권 빅데이터 특수대학원에 합격하게 되었습니다. 퇴사한 상황에서 해당 특수대학원을 다녀 졸업하는게 큰 메리트가 될까요? 다닌다면 논문은 쓸 예정입니다.(20대 후반, 산업공학과 출신)
안녕하세요, 전 학부생이 아닌 경영지원 쪽 업무중인 32살 직장인인데요, data 분석에 관심이 생겨 해당 직무로 변경을 도전해보고 싶은데 몇 가지 궁금한 점이 있어서 댓글 남겨봅니다 ㅠ (학부전공은 화학공학/경영학 복전) 1. data 분석가 신입공채 지원 (나이와 전공이 좀 걸리는데 만약 해당 직무 관련 준비를 한다면 관련 자격증을 따는 게 경쟁력이 있을까요..?) 2. 위의 방법이 어려울 경우 OMSCS, Coursera 같은 석사를 한다면 해당 직무로 취업 가능성이 있을까요..? (직장다니면서 딴다면 3년 후가 되겠네요..) 아직 위와 같은 생각을 가진지 얼마 되지 않아 정보가 많이 부족해서 기본적일수도 있는 질문이지만 생소한 분야다보니 이렇게라도 질문드려 봅니다 ㅎㅎ..
1. 관련자격증들도 많이 준비하시는데, 대학원이 아니고 현직경험이 없다면 준비하시는것도 일부 도움이되실수있습니다. 다만, 자격증은 기본이고 데이터분석가로서 역량 자체를 높여두시는것이 필요합니다. 2. 온라인 석사학위를 말씀하시는것이면, 차라리 오프라인 직장인대학원인 연고대, 서성한쪽 다녀보시는것도 추천합니다.
현재 인서울 4년제 3학년을 앞두고 있는 데이터 관련 취업을 준비하고 있는 학생입니다. 데이터쪽 자격증이나 동아리를 통한 프로젝트 등을 하고 있고 데이터사이언티스트가 되고 싶으면 아무래도 대학원에 가는게 맞을까요? 만약 대학원 가기 어려운 상황이면 데이터 분석가가 되어서 특수대학원에 가서 데이터사이언티스트 공부를 하고 이직하는 방법은 어떨까요?
안녕하세요 리쌍님ㅎㅎ 우선 회사에 따라 직무의 명칭이나 역할을 다르게 정의하는 경우가 종종 있습니다. 그렇기 때문에 1차적으로는 채용 공고를 통해서 정확히 확인해보시는 것을 추천드립니다. 공고에 머신러닝에 대한 요구 사항이 있는 경우라면 머신러닝을 준비하셔야 합니다. 다만 보다 더 일반적으로는 data scientist가 아닌 data analyst(데이터 분석가)의 경우에 머신러닝 업무를 하지 않는 경우가 많습니다.
먼저 좋은 영상 정말 감사드립니다. 많이 도움이 됐어요! 그러나 제가 아직 궁금한 점은 디지털마케팅 직무와 데이터분석가의 차이입니다. 데이터분석가는 유저 로그 분석뿐만 아니라 여럿 데이터를 가지고 해석하는 역할이고, 디지털마케팅은 일반적으로 유저로그데이터를 가지고 문제를 해결한다는 점이 다른 점일까요?
안녕하세요, 저는 현재 경제학 학부생이고 분석가 직무를 희망하고 있습니다. 질문이 있어 저도 댓글 남깁니다. 데이터 분석 직무가 모델링 업무가 거의 없다 라고 하셨는데... 제가 생각하기에는 분석을 하는데에 있어 통계적 지식이 필수여야 한다고 보아 현업과 괴리감이 있는건지 궁금합니다. 지표변화에 대한 원인 분석이라 함은 인과추론을 보는 문제이며 (x 때문에 y가 정말로 증가하였는가?, 얼마나 증가하였는가?) 이를 풀려면 회귀분석에 대해 잘 알아야 하며 (내생성 이슈 등) 이 또한 AB test를 시행 한 뒤 분석에 기본이 아닌가요?? 단순한 AB test 라도 보고자 하는 y의 분포가 정규분포가 아닐 경우 (예를 들면 poisson, zero-inflated) 어떻게 분석을 해야하는지도 알아야 한다고 생각합니다. 어쩌면 AB test에 처치가 잘 이뤄지지 않아 IV를 써야할수도 있고요. 제가 너무 어렵게 생각하는걸까요??
안녕하세요. 영상 유익하게 보았습니다. 현재 경영 관련 석사 중이고 그와 동시에 데이터 분석 관련 인턴을 하고 있습니다. 다만 이후에는 데이터 분석보다는 데이터 사이언티스트 쪽으로 커리어를 가보고 싶은 마음이 있는데, 이 경우에는 추가로 관련 석사를 하지 않으면 많이 힘든가요? 추가로 석사를 진행하지 않고도 데이터 사이언티스트를 할 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다.
데이터 사이언티스트가 되기 위해서 석사가 효율적인 이유는 (1) 이론 공부 (2) 기업 프로젝트 경험 (3) 연구 경험 이 세가지를 동시에 할 수 있기 때문이라고 봐요ㅎㅎ 이론 공부는 요즘 좋은 온라인 강의가 너무 많기 때문에 충분히 대체 가능할 거예요(영어 자료를 볼 수 있다면 최고). 기업 프로젝트 경험을 못한다면 너무나 아쉽지만, 최대한 현업의 실제 더러운 데이터를 제공하는 공모전들을 많이 참가하거나, 캐글 대회들을 눈에 띄게 잘해버리거나, 사이드 프로젝트들을 계속 하는 것도 시도해볼 수 있는 방법 중 하나일 것 같아요. 연구 경험은 분명히 혼자하기에는 한계가 있어 보이네요. 관련 모임들이 있는지 한 번 찾아보시는 것도 좋을 것 같습니다ㅎㅎ (석사를 안 한다고 무조건 안 되는 것도 아니고 석사를 한다고 무조건 되는 것도 더더욱 아니라서 결국 자기 하기 나름인데, 있는 시스템을 활용하느냐 아니면 내가 직접 하나 하나 찾아서 하느냐의 차이가 아닐까 생각해봅니다ㅎㅎ)
@@mcodeM blog.naver.com/lg620/222934908934 선생님 정말정말 감사합니다!! 학원 사이트 링크를 바로 올렸더니 무슨 이유인지 계속 삭제가 되어서 제 블로그에 링크를 적은 후 블로그 링크를 올렸습니다..! 번거로우시겠지만 한번 봐주시면 정말 감사하겠습니다ㅜㅜ
@@Bulgogi_Haxen 그렇군요..! 정말정말 감사합니다. 제가 취업할 때가 되니까 뭔가 계속 이직을 하면서 더 성장하고 큰 회사로 갈수있는 직종이 뭐가 있을까 생각하다가 데이터분석이 보이더라구요ㅜㅜ 그래서 요즘 당장 리서치 회사를 들어갈지 국비지원을 통해 조금 더 공부하고(집안 사정이 좋지 않아 국비지원 말고는 선택지가 없습니다ㅜ) 데이터 분석으로 갈지 고민이거든요..! J님이라면 어떻게 하실 것 같으신지 여쭤봐도 될까요..?
안녕하세요! 현재 통계학과 재학중인 학생입니다. 영상 너무 잘 보았습니다. 한가지 고민이 있어 댓글 남깁니다. 데이터분석가쪽으로 진로를 잡고 거기에 맞춰 수업을 듣다가 나중에 졸업 후에 데이터 사이언티스트 쪽으로 취업 방향을 돌리고 싶으면 그때가서 데이터 사이언티스트가 나오면 좋을 대학원 분야(?)를 가는 것도 괜찮을까요..??
