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강의계획서
‘데이터 분석 실전반 - 추천 시스템 구현’과 뭐가 다른건가요?
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추천 시스템 구현반은 Rule 기반·연관성 분석·딥러닝·머신러닝 등
다양한 추천 알고리즘을 설계·구현하는 데 집중합니다.
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지표 설계 및 고객 분석반은 지표(KPI) 설계와 고객 세분화, 예측 모델링 등을 통해
비즈니스 인사이트를 발굴·활용하는 데 집중합니다.
[공통 사항]
서로 다른 주제지만, 실무에 적용 가능한 분석 기법을 배울 수 있다는 점은 동일합니다.
관심 분야나 필요에 따라 맞는 분반을 선택하세요!
Pandas를 완전히 익히고 분석 역량을 높이고자 하는 분을 위해 프로젝트 형식의 강의를 진행합니다.
[어떤 것을 배우나요?]
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지표 설계 기초부터 코드 구현까지 다양한 실습을 통해
비즈니스 지표를 직접 설계·구현하는 과정
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고객 분석 및 모델링 집중 실습을 위해 구매·이탈·충성도 등
데이터로 고객 세분화와 예측 모델링
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데이터 기반 인사이트와 전략 의사결정 능력을 기르기 위해
실제 프로젝트 사례의 KPI 관리와 활용 방안
어떤 사람에게 추천하나요?
[이런 분께 추천합니다]
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데이터 분석 전처리 역량은 충분하지만
지표 설계, 고객 분석과 같은 실전 경험이 부족하신 분
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KPI 설계, 고객 분류, 예측 모델링 등
구체적인 비즈니스 분석 프로젝트를 수행하고 싶은 분
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선행 요구 역량: 데이터 분석 전처리반 (판다스)에서 배우는
문법은 숙지하고 있어야 함
이전 기수의 관련 수업을 확인해보세요
신청 전 확인하기!
본 강의는 지표 설계와 고객 분석 실습을 중심으로 진행하며,
이론보다는 실제 사례와 코드 구현 위주로 수업이 진행됩니다.
만약 기본적인 데이터 전처리 능력이 부족하다고 느끼시는 경우
보다 원활한 수강을 위해 “데이터 분석 전처리반 (Pandas)” 또는
”데이터 분석 전처리 적용반” 수강을 권장합니다.
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10기 학회원들의 생생한 후기를 확인해보세요!
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학회 수업 이외에도 데이터 분석 멘토링 & 특강이나 취업 준비에 필요한 포트폴리오 작성법, 데이터 분석 직무 면접 대비 등 실질적인 도움을 받을 수 있어 좋았습니다.
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수업에서 고객 세분화, 이탈률 분석, 마케팅 성과 측정 등 실무에서 바로 적용 가능한 주제를 다룰 수 있어 취업 준비에도 도움이 될 거라 생각했습니다.
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BDA학회에서 제공하는 최신 연구와 자료들을 참고하면서 정말 큰 도움이 되고 있어요.
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요즘 성장이 멈춰있어 고민이 많았는데 학회를 참여하면서 동기부여가 많이 되는 것 같습니다.
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과제가 스스로 고민해볼만한 주제로 제시되어 심화 내용을 학습하고 마케팅 전략을 짜볼 수 있다는 것이 좋았습니다!
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대학생 학회로서 커리큘럼도 체계적으로 구성되어 있어, 데이터 분석을 처음 시작하는 분들이나 실무 감각을 익히고 싶은 분들에게 추천드립니다.