결제 취소나 환불은 어떻게 하나요?

결제 취소 및 환불이 필요하신 경우, 고객센터를 통해서 요청해주시기 바랍니다결제 취소 및 환불 내역은 ‘마이페이지 > 거래내역’에서 확인이 가능합니다. 환불 신청 절차 안내 1. 고객센터(help@fastcampus.co.kr)로 수강생 정보(성함 및 아이디), 강의명을 기재하시어 이메일로 환불 접수를 해주세요.2. 결제 수단에 맞춰 환불이 진행되며, 계좌 입금으로 결제하신 경우에는 환불받으실 계좌도 함께 기재해주시기 바랍니다.3. 이메일로 환불을 요청하신 경우, 카드/가상계좌/이니계좌 환불은 메일 답변 후 바로 취소 처리되며 결제사를 통해 실 환불이 진행되기 때문에 환불완료까지는 최대 3~7일 정도 소요될 수 있습니다.4. 무통장 결제건은 목요일까지 환불계좌정보와 함께 help@fastcampus.co.kr 로 환불 접수해주셨을 경우 다음 주 수~목요일 사이쯤 입금될 예정이오니 참고하셔서 추후 확인해 주시기 바랍니다.

현금영수증은 어디에서 발급 요청이 가능한가요?

현금영수증은 온라인 결제 시스템을 통해 결제를 진행하실 때, 해당 결제 시스템을 통해 신청이 가능하며 소득공제용(개인), 지출증빙용(사업자) 중 선택하실 수 있습니다.무통장 입금[우리 1005-902-393657 ㈜패스트캠퍼스)]으로 입금을 해주신 경우에는 고객센터(help@fastcampus.co.kr) 이메일 주소로 현금영수증 혹은 지출증빙 영수증을 발급하실 정보(핸드폰 번호 혹은 사업자번호)를 기재하여 따로 요청해주시기 바랍니다.

회사 비용으로 처리하기 위해 전자세금계산서를 발급받고 싶습니다.

전자세금계산서 발급을 원하실 경우, 무통장입금 방식으로 결제를 해주셔야 하며 입금하실 전용 계좌번호는 다음과 같습니다.패스트캠퍼스는 면세 사업자로 수강료에 별도의 부가세가 부과되지 않습니다. 수강료 입금 계좌 우리은행 1005-902-393657 패스트캠퍼스㈜전자세금계산서를 발급하실 귀사의 사업자등록증을 파일로 첨부하시어 고객센터 이메일 주소로 전자세금계산서 발행을 요청해주시기 바랍니다. 입금 시, 수강생명 혹은 계산서를 발급하신 회사명과 상이한 정보로 입금하시면 꼭 알려주시기 바랍니다. 상세 안내 1) 수강료 입금 후 발행을 원하실 경우전자계산서 발급을 위해 귀사의 사업자등록증을 PDF파일로 첨부하신 후 '수강생명/교육과정명 / 아이디(계정정보) / 전자계산서를 발급 받을 담당자 이메일 주소 '를 기재하여 고객센터(help@fastcampus.co.kr)로 요청해주세요.2) 수강료 입금 전 청구 발행 요청 시수강하고자 하는 과정의 '수강신청서 제출 '을 먼저 완료 해 주신 후, 전자계산서 발급을 위해 귀사의 사업자등록증을 PDF파일로 첨부하신 후 '수강생명 / 교육과정명 / 아이디(계정정보) / 입금액(수강료) / 입금예정일자 / 전자계산서를 발급 받을 담당자 이메일 주소 '를 상세 기재하여 고객센터(help@fastcampus.co.kr)로 요청해 주시면 입금하실 전용 계좌정보를 안내드립니다. 얼리버드 할인의 경우 결제일자 기준으로 적용됩니다.따라서 전자세금계산서만 발급하시고 입금완료가 되지 않을 경우 수강료는 추후 상향조정될 수 있는 점 참고하시어 할인 마감일을 지켜주시기 바랍니다.

수강신청확인서 및 수료증은 어디에서 발급 요청이 가능한가요?

수강신청확인증은 수강료 결제가 완료된 경우, 수강신청을 증빙하기 위해 발급해드리는 증빙 서류이며수료증명서는 강의를 완강하신 경우에 강의 수료를 증빙하기 위해 발급해드리는 증빙 서류입니다. 수료증명서 발급 기준 안내 1) 오프라인 강의의 경우 : 강의를 완강하신 경우 발급2) 온라인 강의의 경우 : 80% 이상 수강하신 경우에 발급위 증빙 서류 발급을 희망하실 경우 저희 고객센터(help@fastcampus.co.kr) 이메일 주소로 아이디/수강생명 / 과정명을 기재하여 발급을 요청해주시면 PDF 파일을 첨부하여 메일로 안내해드리고 있습니다.

실무 문제 해결을 위한 데이터 사이언스

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안녕하세요,
고려대학교 산업경영공학부 부교수이자
Data Science & Business Analytics (DSBA) 연구실 지도교수 강필성입니다.

지금까지 데이터 애널리틱스는 전문가의 영역이라 여겨졌습니다.
그러나 이미 모든 산업에 디지털 트랜스포메이션의 바람이 불고있고
데이터분석 능력은 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

실제 현장에서 맞닥뜨리는 문제들을 해결할 수 있도록
대표 머신러닝과 딥러닝 방법론 6가지를 추려 강의를 구성했습니다.

DSBA 연구실에서 수행한 다양한 프로젝트를 참고해
실전용 지식과 노하우를 이 강의에서 모두 공유하겠습니다.

이런 고민을 하고 있는 분들을 위해
이 강의를 만들었습니다.

머신러닝, 딥러닝은 처음인 당신에게
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Point. 1
데이터 사이언스 필수 방법론 6선

현실적으로 그 많은 알고리즘을 다 배우는 건 말도 안되죠.
실무자들이 인정한 필수 방법론만 배워도 충분해요.

▼ 왜 이 6개의 방법론이면 충분할까요?

실무에 쓰이는 알고리즘은 정해져 있기 때문입니다.
DSBA LAB가 다양한 기업들의 프로젝트를 성공시키며
알게된 필수 알고리즘들을 알려드립니다.

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DSBA LAB의 실제 기업 프로젝트 사례들을 통해
핵심 방법론 6가지의 실무 적용법을 배워보세요!

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Point. 2
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어렵게 느껴지는 머신러닝과 딥러닝
한 번에 이해할 수 있게 직관적인 예시로 설명해드립니다!

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절로 고개가 끄덕여지는 명쾌한 강의를 듣다보면
어느새 원리부터 이해하고 있는 나를 발견할 거예요!

Point. 3
머신러닝, 딥러닝 학습을 도와줄 DSBA의 3가지 선물!

열심히 강의를 듣다가 궁금한 게 생겼을 때,
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DSBA 연구원이 모두 해결해 드립니다!

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고려대학교 DSBA(Data Science Business Analytics) 연구실은
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S사, L사, N사 등 다양한 분야의 기업들이 겪고 있는 문제들을
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• 머신러닝을 업무에 적용하고 싶으나 어디에서부터 시작해야 할지 막막한 분들
• 머신러닝이 업무에서 필요하신 분
• 머신러닝 공부를 처음 시작해보고 싶은 사람

강필성 교수님과 연구원들을 소개합니다.

강필성 교수

이력
現 고려대학교 산업경영공학부 부교수
前 고려대학교 산업경영공학부 조교수
前 서울과학기술대학교 산업공학과 조교수
前 현대카드 CVM기획팀 과장

김동화 연구원

[학력]
- 현 고려대학교 산업경영공학 박사과정

[참여 프로젝트]
- SK C&C "Sentence-based Event Embedding and its Application to Market Impact"
- 삼성전자 "Deep learning based Wafer Bin Map Detection and Map Fail Pattern Detection"
- NC Soft "Developing Knowledge Extraction Using News articles and Stock Price"외 다수

김형석 연구원

[학력]
- 현 고려대학교 산업경영공학 박사과정

[참여 프로젝트]
- 삼성전자 "Deep Learning-Based Reliability Risk Process/Facility Exploration"
- 포스코 "Develop and Validate EP Lite System Failure Detection Model"
- NC Soft "Opinion Generation Technology Deveopment" 외 다수

서승완 연구원

[학력]
- 현 고려대학교 산업경영공학 박사과정

[참여 프로젝트]
- NC Soft "Research on noise-rebustness pattern detectin from game log"
- 현대 "Development of deep learning and text mining-based VDS analysis system" 외 다수

<실무문제 해결을 위한 > 데이터사이언스 커리큘럼.

아래의 모든 강의를 초격차 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다.
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◎ 본 강의에서 부록으로 제공하는 파이썬 기초와 데이터분석 파트는 [초격차 패키지 : 한 번에 끝내는 데이터분석] 강의에서 발췌하였습니다.

Part1. 머신러닝 핵심

01. 커널기반 학습

· 이론적 배경
· Support Vector Machine - Linear & Hard Margin
· Support Vector Machine - Non-· linear & Soft Margin
· Support Vector Regression

02. 이상치 탐지

· 개요
· 밀도기반 이상치탐지 1: Gauss & MoG
· 밀도기반 이상치탐지 2: Parzen Window
· 밀도 기반 이상치탐지 3: LOF
· 모델 기반 이상치탐지 1: Auto-Encoder
· 모델 기반 이상치탐지 2: 1-SVM & SVDD
· 모델 기반 이상치탐지3 : Isolation Forest

03. 앙상블

· 개요 및 Bias-Variance Decomposition
· 앙상블 기법 1: 배깅
· 앙상블 기법 2: 랜덤 포레스트
· 앙상블 기법 3: AdaBoost
· 앙상블 기법 4: Gradient Boosting Machine
· 앙상블 기법 5: XGBoost
· 앙상블 기법 6: LightGBM
· 앙상블 기법 7: CatBoost

04. 파이썬 실습(1) 커널기반 학습

· Linear SVM 예제
· Kernel SVM 꽃 종류 예측 실습
· Kernel SVM 유방암 예측 실습
· SVR 예제
· 대출금리 예측 실습

05. 파이썬 실습(2) 이상탐지

· 가우시안 모델 실습
· Parzen window 모델 실습
· Local outlier factor 모델 실습
· Autoencoder 모델 실습
· oneclass SVM 모델 실습
· Isolationa forest 모델 실습

06. 파이썬 실습(3) 앙상블

· Bagging&Random forest 모델 실습
· AdaBoost&Gradient boosting machine 모델 실습
· XGBoost&LightGBM&CatBoost 모델 실습

Part2. 딥러닝 핵심

01. 심층 신경망(딥러닝) - CNN

· 심층 신경망 개요
· 합성곱 신경망(CNN) - Convolution/Pooling/Activation
· 대표적 CNN 구조 1 - AlexNet, VGGNet, GoogLeNet
· 대표적 CNN 구조 2 - ResNet, DenseNet
· CNN Localization - Class Activation Map

02. 심층 신경망(딥러닝) - RNN

·RNN 개요 및 기본구조
·LSTM, GRU, Bi-directional RNN
·Attention in RNN

03. 심층 신경망(딥러닝) - Auto-Encoder

· Auto-Encoder

04. 파이썬 실습(4) CNN

· Bagging&Random forest 모델 실습
· AdaBoost&Gradient boosting machine 모델 실습
· XGBoost&LightGBM&CatBoost 모델 실습 · 텐서 개념 및 연산 소개
· 기본 perceptron
· 다층 perceptron을 활용한 MNIST 이미지 분류
· 1d Convolution
· 2d Convolution
· CAM

05. 파이썬 실습(5) RNN

· data 구성 설명
· basic RNN cell
· LSTM cell
· 이미지 분류

06. 파이썬 실습(6) Auto-Encoder

· 기본 Auto-Encoder
· Convolutional Auto-Encoder

(부록) 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석

01. 파이썬 기초 뿌시기

· 파이썬을 알아봅시다
· 변수란?
· 자료형 뿌시기 : 숫자형, 문자형, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 셋
· 제어문 뿌시기 : for, while, if
· List Comprehension
· 여러 가지 함수를 알아봅시다
· 외부 라이브러리 사용해 봅시다

02. 데이터 분석 1단계 : 전처리

· 데이터 프레임 생성
· 칼럼명 추출 / 변경
· copy 를 이용한 데이터 복사
· 시리즈
· loc 과 iloc 을 이용한 원하는 위치의 데이터 추출
· 조건에 맞는 데이터 추출
· 정렬
· 결측값 처리
· 타입 변환
· 레코드, 칼럼 추가 / 삭제
· apply, map 을 활용한 데이터 변환
· 데이터 프레임 결합_상하결합
· 데이터 프레임 결합_좌우결합
· 그룹화
· 피벗테이블
· 파일 호출 / 저장

03. 데이터 분석 2단계 : 시각화

· matplotlib 을 이용한 단일 차트 그리기
· 여러 데이터를 한 차트에 그리기
· subplot / subplots 를 이용한 여러개의 차트 그리기
· load_dataset 을 이용한 데이터 셋 불러오기
· barplot 을 이용한 막대 그래프 그리기
· countplot 을 이용한 막대 그래프 그리기
· scatterplot 을 이용한 산점도 그리기
· lineplot 을 이용한 선도표 그리기
· heatmap 을 이용한 히트맵 그리기
· pie 를 이용한 원형차트 그리기
· boxplot 을 이용한 상자 수염 그림 그리기
· displot / histplot 을 이용한 히스토그램 그리기
· pandas-profiling 을 통한 EDA

04. 데이터 분석 3단계 : 머신러닝과 딥러닝 맛보기

· 머신러닝 소개
· 데이터 전처리
· 머신러닝 모델 구성 및 결과 검증
· 다양한 머신러닝 기술
· 딥러닝 소개
· numpy 를 이용한 행렬 연산
· 딥러닝 모델 구성 및 결과 검증
· 머신러닝 / 딥러닝의 한계

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• 강의 영상 공개 후, 마이페이지 > 내 강의 보기 > 온라인 강의장에서 확인 가능

주의사항 * 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
* 수강 신청 및 결제를 완료하시면, 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다.
* R은 version 4.1.0 활용, Python은 Colab 환경에서 실습합니다.
* 실습은 Windows 기반으로 진행됩니다.

– 총 학습기간 :
정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 2개월(60일), 무료 수강 기간은 61일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 32시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일 :
수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다. (사전 예약 강의의 경우 1차 강의 오픈일) 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
* 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.
– 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인이벤트 적용 불가 합니다.
– 콘텐츠는 향후 당사의 일정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다.
– 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.

환불규정 [주의사항]
- 본 세트 상품 구매 시 기수강생 할인 쿠폰 및 VIP CLUB 제도, 페이백 쿠폰 등 별도 이벤트 또는 쿠폰 적용이 불가합니다.
- 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다.
-패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
-천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.

[학습규정]
본 이벤트는 온라인 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지로, 정상 수강기간(유료 수강기간)은 최초 60일, 무료 수강기간은 61일차 이후입니다.
수강 기간은 평생 수강이므로 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

[환불규정]
※ 본 이벤트는 패키지로 할인을 추가 적용하여 판매하므로 환불 가능 기간인 60일 이내 환불 요청 시 위 기준에 따라 반영됩니다.
수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100%환불 가능합니다.
수강시작 후 7일 초과, 5강 이상 수강시 수강기간인 2개월(60일) 대비 잔여일에 대해 다음과 같이 환불 가능합니다.
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 8일 ~20일 이하 경과시, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 21일~30일 이하 경과시, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 30일 초과 시, 환불금액 없음

패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내 아이디 공유란?
1개의 아이디로 여러명이 공유하여 수강하는 형태를 말합니다. 패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 아이디 공유를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록이 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 동시 접속 기록이 10회 이상 확인되는 경우 사전 안내없이 아이디가 차단될 수 있습니다.

데이터 사이언스 자격증

강필성 교수

김동화 연구원

김형석 연구원

서승완 연구원

01. 커널기반 학습

02. 이상치 탐지

03. 앙상블

04. 파이썬 실습(1) 커널기반 학습

05. 파이썬 실습(2) 이상탐지

06. 파이썬 실습(3) 앙상블

01. 심층 신경망(딥러닝) - CNN

02. 심층 신경망(딥러닝) - RNN

03. 심층 신경망(딥러닝) - Auto-Encoder

04. 파이썬 실습(4) CNN

05. 파이썬 실습(5) RNN

06. 파이썬 실습(6) Auto-Encoder

01. 파이썬 기초 뿌시기

02. 데이터 분석 1단계 : 전처리

03. 데이터 분석 2단계 : 시각화

04. 데이터 분석 3단계 : 머신러닝과 딥러닝 맛보기

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