파이썬을 활용한 시계열 분석 입문 CAMP

시계열 데이터의 속성을 이해하고, 시계열 분석 문제에 대한
의사 결정 및 분석 결과 해석 능력을 기를 수 있습니다!

  • #시계열분석
  • #실무노하우
  • #머신러닝예측
  • #패턴해석
기간
2020.5.30 - 8.1 총 10주 (6/6 휴강)
일정
매주 토요일 10:00 -13:00 주 1회, 총 27시간
장소
패스트캠퍼스 강남강의장 강남역 4번출구, 미왕빌딩
문의
02-568-9886 help-ds@fastcampus.co.kr

시간 관점에서 바라 본 데이터 분석,
어려운 수식과 이론 공부 때문에 여태 미뤄뒀나요?

금융 공학 박사 + 현업 시계열 분석가에게 직접 배우고, 필요한 내용만 가져가세요!


당신이 시계열 분석 공부를
포기했던 이유?

통계 분석 중에서도 고급으로 분류되는 시계열 데이터 분석, 전문가 찾는 것부터 쉽지 않아요!

학습에 쓸 수 있는 자료는 적고, 용어와 수식은 왜 이렇게 어려운지! 이해하면서 따라가기 쉽지 않습니다.

어렵게 찾은 강의도 '실습'보다는 'ONLY 이론' 위주로 진행되니까, 실무에 직접 활용하기가 매우 어려워요.

수준 높은 데이터 분석을 위해
꼭 공부해야 하는 시계열 분석


더 이상 피하지 말고, 실전에 바로 쓸 수 있는 수업으로 제대로 배워보세요.

현업에 필요한 시계열 분석 입문 CAMP만의 특징,
딱 4가지만 기억하세요.

01. 금융 공학 박사 + 시계열 분석 실무자의 직강

시계열 데이터 분석은 통계 분석 분야에서도 고급으로 분류되어, 강의는 물론 실무 전문가조차 찾아보기 쉽지 않습니다. 본 CAMP는 금융 공학 박사이며, 대기업에서 실제로 시계열 분석 경험을 갖고 있는 강사님이 직접 수업을 진행합니다.

02. 증명이 아닌 현업에 꼭 필요한 이론만 학습

시계열 분석은 대학에서도 필수가 아닌 선택 과목으로 다뤄지며, 이론 자체가 어렵다 보니 실무보다는 '증명'에 초점을 맞춘 수업이 많습니다. 본 CAMP는 현업에서 시계열 분석을 활용하기 위해 꼭 필요한 핵심 이론 위주로 학습합니다.

03. 다양한 예제 데이터로 직접 실습

본 CAMP는 실제로 시계열 분석이 가장 활발하게 사용되는 다양한 분야별 예제 데이터를 바탕으로 실습합니다.

[수업에서 사용될 데이터 예시]
- 수요 예측을 위한 공공자전거 공유경제 데이터
- 부동산 가격 예측을 위한 데이터
- 대기중 CO2 농도 예측을 위한 데이터
- 국제 항공 운송 인원 예측을 위한 데이터
- 날씨 예측을 위한 Specific 데이터
- 제조사별 고객 스마트폰 사용 기록

04. 입문자의 눈높이에 맞춘 강의노트 매주 제공

시계열 분석 공부는 처음이라서 수업을 따라가기 어려울까봐 걱정되세요? 수업 내용과 강사님과의 질의응답이 정리된 강의노트를 매주 제공해드립니다.


시계열 분석 입문 CAMP 9주 동안
당신은 이렇게 성장합니다!

시계열 데이터 분석 결과를 이해하고,
실무에 활용하는 당신의 모습에 놀라실거예요!

시계열 데이터의 속성을 이해하고, 시계열 분석 문제에 대해 스스로 의사 결정을 할 수 있습니다.

시계열 분석의 각 방법론이 어떤 목적을 가지는지, 시계열 데이터 분석의 큰 그림을 이해할 수 있습니다.

시계열 분석 결과를 해석할 수 있고, 데이터를 바라보는 인사이트가 생기게 됩니다.

판매량이나 생산관리 같은 경제 자료를 분석하고, 프로세스를 최적화시킬 수 있습니다.

수학/통계 기초가 부족한 수강생도
최신 학습자료와 예제 데이터로 실습해보고,
시계열 분석과 해석을 현업에 가져갈 수 있습니다


하나라도 해당된다면 지금 신청하세요!

파이썬 코딩과 시계열 분석 학습 경험이 있지만 내 데이터에 활용하는 것에는 어려움을 느끼셨던 분

시계열 분석이 필요하지만 수학/통계의 장애물에 걸려 공부를 시작하는 것 조차 어려움을 느끼셨던 분

시계열 분석을 활용하여 재고, 생산관리 등 업무 프로세스 최적화를 이루고자 하는 분

🖐🏻 아래의 두 가지의 항목에 모두 Yes!라고 대답하실 수 있어야,
수강에 어려움이 없습니다.

① 파이썬을 실행하여 Numpy와 Pandas를 활용해 데이터 분석을 해 본 경험이 있다.
② 회귀분석에 대한 기본 지식을 갖추고 있으며, 이를 파이썬으로 돌려 본 경험이 있다.
③ ARIMA 모형을 들어본 적이 있다.

수강생의 학습노트와
실제 실습 내용을 확인하세요!

📌
수강생 이상협님 학습노트


📌
수강생 박지훈님 학습노트


📌
실습 결과물 예시

비선형 시계열 데이터 분석·예측 실습.

🖐🏻수강 전, 꼭 확인하세요!

본 강의에서 활용하는 실습데이터는 시계열분석을 활용한 '수요예측'과 관련된 것으로,
공유경제 시스템 사용기록, 부동산 가격 데이터, 일기예보 현황 등이 포함되어 있습니다.

1.

수요 예측을 위한
공공자전거 공유경제 데이터

데이터 미리보기
2.

부동산 가격 예측을 위한 데이

데이터 미리보기
3.

대기중 CO2 농도 예측을 위한 데이터
(statsmodels or sklearn)

4.

국제항공 운송 인원 예측 데이터
(statsmodels or sklearn)

5.

날씨 예측을 위한
Specific 데이터

데이터 미리보기
6.

제조사별
고객 스마트폰 사용 기록

데이터 미리보기

강사 소개.

김경원 강사님
[약력]
(현) S연구소 인공지능센터 데이터 사이언티스트
(전) S사 빅데이터랩 데이터 사이언티스트
(전) 서울대학교 산업공학과 금융공학 전공 박사
(통계학과 데이터마이닝 전공 석사, 수학과 학사)

[활동 이력]
(S사) 프로젝트
– 영업/마케팅 매출기여도 분석 및 최적투자 포트폴리오 시뮬레이션
– 부품 수급 자동화 및 비용 최적화를 위한 수요예측
– 프로모션 효과 향상을 위한 고객 구매확률 예측 및 전략기획
– 고객 불만 사전대응을 위한 경보 시스템 구축 분석
– 제품 불량 원인 파악을 위한 이상탐지 분석 및 수명 예측
– 광고 효과 향상을 위한 고객 프로파일 예측 및 추천 확률 계산
– 서비스/앱의 고객 이탈확률 분석 및 Life Cycle 분석
(H사, S사) 시장분석, 파생상품, 외환시스템, 계량경제, 시계열분석, 데이터마이닝 등 강의
(S연구소) 확률 및 확률과정, 병렬처리, 고차원 자료분석, 시뮬레이션 등 강의
(E대학) 계량경제, 경제통계, R, Matlab, SAS 등 강의
(S대학) 수치해석, 수요예측, 최적화, 투자위험관리, 금융시계열분석, 금융공학 사례분석 등 강의
현재 인공지능센터에서 AI알고리즘을 활용한 데이터 분석 업무를 담당하고 있습니다. 시계열분석은 다양한 분석 알고리즘 중 하나의 큰 축으로, 많은 분석들에서 시간특성(시계열)의 반영이 그 어떠한 알고리즘에서도 파악할 수 없는 패턴을 잘 반영한다는 강점을 증명받아 왔습니다. 따라서 시계열분석 사고에 대한 보유는 작게는 여러분들 각자의 시야를 넓혀줄 뿐 아니라, 크게는 현업의 적제 되어 있는 문제들의 새로운 출발이 될 수도 있다고 감히 말씀 드립니다! 이러한 방향에 여러분의 의지가 담길 때, 여러분의 삶이 긍정적으로 변화되는 모습을 보실 수 있으실 것입니다.

수강생 인터뷰.

1기 수강생 변성윤 님

이 코스의 대표적인 특징 중 하나는 ‘수식 설명에 매몰되지 않는다’는 겁니다. 수학적인 내용을 걷어내니 시계열 분석 그 자체를 이해하는 것에 더 집중할 수 있었다고 생각해요. 직관적으로 이해할 수 있게 됐다고 해야 할까요. 물론, 이해에 도움이 되는 수식에 대해서도 설명해 주십니다. 하지만 개념을 먼저 이해하고 수식 설명을 듣는 것과, 복잡한 수식 설명을 통해 개념을 이해하는 것의 효과는 정말 천지 차이일 것 같아요.

3기 수강생 이상협 님

저는 강의를 듣기 전에 시계열 분석을 공부해보려고 많이 시도를 해봤습니다. 하지만 너무 복잡하고 어렵고, 어디서부터 공부를 시작해야할지 막막했었습니다. 강의를 듣고난 후에는 지금 굉장히 만족하는 것이, 시계열 분석을 통해서 어떤 것이 문제고, 다음 분석 때 어떤 작업을 추가해서 할지 이제는 생각이 난다는 점입니다. 추가로 회귀분석이나 검증을 할때도 세밀하게 조절할 수 있는 능력도 길러진 것 같습니다.


커리큘럼.

  • Chapter 1. 데이터분석 싸이클 이해 및 시계열 데이터분석 준비 (총 1주) 환경세팅

✏️ 1주 차. 환경 세팅 (이론80%+실습20%)


  • Chapter 2. 시계열 데이터패턴 추출이해 및 적용하기 (총 3주) 분석세팅

✏️ 2-4주차. 분석 세팅 (이론10%+실습90%)


  • Chapter 3. 머신러닝 모형 비교를 통한 시계열 모형 이해 및 적용하기 (총4주)

✏️ 5주차. 머신러닝으로 예측성능 향상 (이론10%+실습90%)

✏️ 6주차. 시계열 모델링 특성 및 전통적 시계열 모형 이해 (이론70%+실습30%)

✏️ 7주차. 기본 선형 시계열 분석 (이론80%+실습20%)

✏️ 8주차. 적분 선형 시계열 분석 및 자동화 (이론70%+실습30%)


  • Chapter 4. 고급 시계열 모형 이해 및 활용하기 (총1주)

✏️ 9주차. 비선형 및 다변량 시계열분석으로 고급 알고리즘 이해 (이론80%+실습20%)

강의에 대한 전반적인 소개를 한 눈에 보고 싶다면? 교육 과정 소개서를 확인해주세요!
* 본 소개서는 회사 제출용으로도 사용 가능합니다.


강의장 안내.

😀패스트캠퍼스는 코로나19 SAFE😀

패스트캠퍼스는 수강생 분들이 안심하실 수 있도록 보건 당국 지침에 따라 아래의 대응 조치를 시행하고 있습니다.

매일 전 강의실 및 화장실 방역 시행
강의실 입실 전 체온 측정 실시
마스크 및 손소독제 비치

유의사항 및 환불규정.

수강료.

  • 파이썬을 활용한 시계열 분석 입문 6기 얼리버드

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    5월 29일 금요일 정오 까지

    정가 1,500,000원
    현재 판매가 1,350,000원

    12개월 무이자 할부 시 월 112,500원

국내 9개 카드사 12개월 무이자 할부 지원!

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