[4주 완성] 요즘 기업이 주목하는 스펙

파이썬 데이터 분석 마스터

모집 기한

2025-01-20 오전 7시선착순 모집

수강 일정

2025-01-20 ~ 2025-02-17 (4주)

수강료

50,000원

500,000원

* 국비지원 45만 원

수업 내용

파이썬, 통계, 시각화 등 데이터 분석 핵심

실제 기업 데이터 프로젝트로 실무역량 200%

Pandas, Numpy, Seaborn 등 데이터 도구 완성

수강 혜택

강의 요약집 포함 8개의 혜택 제공

2개월 추가 수강 기간 제공

NCS 수료증 발급

45만 원 국비지원 받고
비용 부담 없이

추가 특별 혜택

지금 수강하면 모두 받을 수 있어요!

6가지 혜택 외 AI 선생님, 수료를 돕는 챌린지와 페이스메이커까지 추가 혜택을 더 드려요.

한 달에 두번씩

현직자 라이브 특강

공식적으로 인정하는

NCS 수료증 발급

고민을 함께 나누는

수강생 전용 커뮤니티

고민을 함께 나누는

수강생 전용 커뮤니티

복습으로 완성하는 실력

2개월 추가 수강 기간

강의 요약, 학습 보조 자료

목표 달성 자료집 제공

복습으로 완성하는 실력

2개월 추가 수강 기간

완주할 수 있게 도와주는

1:1 밀착 학습 관리

수강 후기

커리큘럼

학습 관리

자주 묻는 질문

요즘 기업들은

데이터 인재에게
높은 연봉을 주고 있어요

대기업, 유니콘, 유명 IT 기업 등에서
데이터 분석 역량을 가진 인재를 원하고 있어요.

하지만

막막하게 느껴지는 데이터공부

코드잇과 함께라면

누구나 쉽고 빠르게 목표를 달성할 수 있어요

현대인의 짧은 집중력에 최적화된

5분 내외 강의

*교육부 공식 블로그 - 마이크로러닝의 효과

10명 중 9명이 완주 성공!

90% 완주율

학습 주제에 적합한 시각 자료와 애니메이션

100% 자체 제작

AI 코칭, 커뮤니티 등
밀착 학습 관리로

4배 더 꾸준히

누적 수강생

40만+ 명

데이터 인재에 주목하고 있는

국내 10대 대기업 현직자도 인정하는 코드잇 강의

누적 기업 고객 수

01234567890123456789,012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789개

강의 평점

01234567890123456789.01234567890123456789점

수강생 만족도

0123456789012345678901234567890123456789%

"데이터에 대해 처음 접하다 보니 생소해서 완주할 수 있을까 했는데 강의 구성이 정말 잘 되어 있고 강의의 퀄리티가 상당하다 보니 이해가 쉽게 돼서 빠르게 습득할 수 있었습니다."

기업 수강생

"단편적으로 알고 있던 데이터 사이언스 관련해서 종합적으로 정리할 수 있는 강의였습니다. 매우 유익했고 지인들에게도 추천하고 싶습니다."

기업 수강생

"문과생인 저에게 데이터라는 과목이 쉽게 접근할 수 있는 분야가 아니었지만 '할만한데'라는 생각도 들었고, 더 들어보고 싶다는 생각도 들었습니다. 쉬운 설명을 해주셔서 쉽게 맛보고 갑니다."

기업 수강생

"데이터를 어떻게 다루고 정리, 활용할 수 있는지 등 데이터의 활용과 관리 방면을 잘 배운 것 같습니다. 앞으로 데이터의 시대 속에서 데이터를 활용하여 업무적으로 잘 활용하겠습니다."

기업 수강생

기업이 원하는 데이터 인재로 성장하는

코드잇만의
4 STEP 학습법

겉핥기식 학습법은 NO, 원리부터 제대로 배우고
실전 활용 능력까지 키울 수 있어요

STEP 1

배우고

5분 영상 강의로 쉽고 빠르게 배우기

STEP 2

이해하고

노트와 퀴즈로 개념 제대로 이해하기

STEP 3

실습하고

단계별 실습으로 내 것으로 만들기

STEP 4

프로젝트 완성!

실전 프로젝트 경험으로 실무 능력 쌓기

첫째, 획득 스킬

하나하나 떠먹여 주는 핵심 스킬 8가지

프로그래밍

문제를 해결하고 컴퓨터와 소통할 수 있게 해줘요.

통계 기초

데이터를 분석하고 의미를 파악하는 기본 개념이에요.

데이터 분석

데이터를 활용해 숨겨진 의미를 찾아내고 예측해요.

Python 기초

데이터를 다루고 분석할 때 유용한 프로그래밍 언어예요.

Numpy

수학 계산과 배열 처리를 빠르고 쉽게 도와줘요.

Matplotlib

다양한 그래프를 그려 데이터를 쉽게 이해하게 해줘요

Seaborn

데이터를 시각적으로 보기 좋게 그래프를 그려줘요

Pandas

데이터를 표처럼 정리하고 분석하는 데 도움을 줘요.

프로그래밍

문제를 해결하고 컴퓨터와 소통할 수 있게 해줘요.

통계 기초

데이터를 분석하고 의미를 파악하는 기본 개념이에요.

데이터 분석

데이터를 활용해 숨겨진 의미를 찾아내고 예측해요.

Python 기초

데이터를 다루고 분석할 때 유용한 프로그래밍 언어예요.

Numpy

수학 계산과 배열 처리를 빠르고 쉽게 도와줘요.

Matplotlib

다양한 그래프를 그려 데이터를 쉽게 이해하게 해줘요

Seaborn

데이터를 시각적으로 보기 좋게 그래프를 그려줘요

Pandas

데이터를 표처럼 정리하고 분석하는 데 도움을 줘요.

둘째, 프로젝트

실전 200% 대비 포트폴리오까지 완성!

대형 마트 고객 데이터를 활용한 구매 행동 분석 프로젝트

대형 마트 기업에 막 입사한 신입 데이터 분석가라고 가정해 봐요. 첫 업무는 2년 치 고객 데이터를 활용해 핵심 고객의 소비 성향을 분석하는 것!

1) 고객 나이 분포 분석

데이터 구간화(Binning)를 통해 고객 연령을 나누고 그룹별 경향이나 특성을 파악하고 분석해 봐요.

2) RFM 고객 세그먼트별 매출 기여도

RFM 분석으로 고객을 여러 세그먼트별로 나눠 구매 행동을 분석하고 매출 기여도를 살펴요.

3) 고객 세그먼트별 프로모션 참여율

세 가지 고객 세그먼트와 여섯 가지 프로모션의 참여율을 한눈에 볼 수 있는 막대 그래프를 그려봐요.

4) 세그먼트별 매출 기여 품목 분석

각 세그먼트별 매출에 기여하는 품목을 확인하고, 판매 전략에 반영할 상품군을 찾아봐요.

셋째, 커리큘럼

누구나 데이터 인재가 되는 최적의 4주 커리큘럼

군더더기 없이 핵심 내용만 쏙쏙, 4주 뒤면 프로젝트까지 완성하는 데이터 인재로 레벨업!

상세 커리큘럼

1주 차

데이터 분석을 위한 기초 다지기

데이터 사이언스 오버뷰

데이터 사이언스가 무엇인지, 다양한 산업에서의 활용 방식을 파악하고, 머신 러닝, 딥 러닝에 대한 간단한 이해를 다룹니다.

파이썬 첫 걸음

파이썬 프로그래밍 입문, 변수와 데이터형, 함수, 파라미터 등 기본적인 프로그래밍 개념을 익히는 내용입니다.

자료형 더 알아보기

숫자형, 문자형, 형 변환, 불리언형 등의 파이썬 자료형을 심화 학습합니다.

추상화 더 알아보기

함수의 실행 순서와 변수의 스코프 등 함수의 내부 작동 방식을 깊이 이해하고, 파이썬의 추상화 개념을 학습합니다.

while 반복문과 조건문

파이썬의 반복문과 조건문을 이해하고, 반복문과 조건문을 활용한 학습을 진행합니다.

리스트/사전과 for 반복문

파이썬의 리스트와 for 반복문을 활용하는 방법을 학습합니다.

2주 차

데이터 분석 시작하기

파이썬으로 데이터 사이언스 시작하기

Jupyter Notebook을 활용하여 셀의 작동 방식 및 마크다운 사용법을 익힙니다.

NumPy

NumPy를 이용해 배열을 생성하고, 1차원 및 2차원 배열의 인덱싱과 슬라이싱을 통해 데이터를 탐색하며, 다양한 연산을 처리하는 방법을 익힙니다.

Matplotlib

Matplotlib를 사용해 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 배우고, 다양한 종류의 그래프를 그리는 방법과 간단하게 그래프 꾸미기를 학습합니다.

pandas

pandas 라이브러리를 통해 DataFrame을 생성하고 데이터를 불러와 탐색하는 방법을 익히고, DataFrame을 활용해 데이터 시각화도 진행합니다.

3주 차

통계 기초와 DataFrame 마스터

통계 기본 상식과 그래프

통계 기본 개념을 이해하고, 평균, 중간값, 사분위수 등의 계산 방법을 배웁니다. 히스토그램, 박스 플롯 등 다양한 그래프의 차이를 배우고 그래프를 활용한 데이터를 분석 방법을 실습합니다.

seaborn

seaborn 라이브러리를 사용해 그래프를 그리고, set_theme() 함수를 통해 그래프를 커스터마이징합니다. 5가지 프로젝트로 다양한 데이터 세트를 분석하는 실습을 진행합니다.

DataFrame 기본기

pandas DataFrame의 기초를 배우고, 데이터를 불러와 인덱싱, 컬럼명 설정, 데이터 타입 지정 등 기본적인 데이터 처리 방법을 학습하고 여러 조건으로 데이터를 필터링하고, 데이터를 삭제하거나 내보내는 방법을 익힙니다.

데이터 다듬기

데이터에서 결측값을 처리하고, 중복값과 이상점을 찾아 제거하는 등의 데이터를 정제하는 방법을 배웁니다.

문자 데이터 가공하기

문자열 데이터를 대소문자 처리, 분리, 불필요한 문자 제거 등을 통해 가공하고, 이를 실습합니다.

4주 차

실전 200% 대비 프로젝트 완성

숫자 데이터 가공하기

데이터를 정규화하고 표준화하는 방법을 배우며, cut()과 apply() 함수 등을 사용해 데이터를 구간화하고 가공하는 방법을 실습합니다.

날짜와 시간 데이터 다루기

날짜와 시간 데이터를 다루는 방법을 익히며, 다양한 형식의 날짜와 시간 데이터를 인덱싱하고, 데이터를 추가하거나 빼는 방법을 학습합니다.

데이터 합치기

concat(), merge(), join() 등 pandas 함수를 사용해 여러 형식의 데이터를 합치고, 조인을 통해 새로운 인사이트를 도출하는 방법을 학습합니다.

그룹별로 분석하기

Groupby와 피벗 테이블을 사용해 데이터를 그룹화하고, 통계값을 계산하는 방법을 배우며, 이를 통해 데이터를 세부적으로 분석합니다.

데이터 분석 프로젝트: 대형 마트 고객 데이터

RFM 분석 기법을 사용해 대형 마트 고객 데이터를 탐색하고, 고객 세그먼트를 분류하여 각 세그먼트별 성향과 소비 패턴을 분석하는 프로젝트를 진행합니다.

"효과적인 학습을 위해 이런 포인트를 신경썼어요!"

프로그래밍 및 데이터 분석 배경지식이 없는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했어요. 파이썬 기초부터 시작해서 데이터 전처리 및 분석, 프로젝트까지 차근차근 진행하며 실무 역량을 기를 수 있어요. 이 과정만 따라오면 실제 업무에 데이터 분석을 활용할 수 있게 될 거예요.