시계열 데이터분석

다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있는 시계열은 데이터 분석에서 필수 역량으로 중요해 지고 있습니다.

시계열 예측은 학술적 위상 뿐 아니라, 국가 공인 데이터 분석 전문가(ADP) 시험에서 별도로 다룰 정도로 중요도가 높다고 할 수 있습니다. 산업계에서는 이상 거래 탐지, 불량 제품 탐지, 상품 수요 추계 등 부터 최근에는 모바일, 웹 방문자 행태 분석, 자산 가격 예측, 물류 및 이커머스 물동량 분석까지 거의 전 영역에 걸쳐 적용하고 있는 만큼 데이터 분석가로서 알아야 할 기본 중의 기본이라고 할 수 있습니다.

시계열 데이터 분석을 시작으로 머신러닝, 딥러닝을 활용한 정교한 분석까지 학습할 수 있습니다.

시계열 데이터를 중심으로 데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝 기초까지 배울 수 있습니다. 시계열 모형을 알기 위해서는 일반적인 비시계열 자료에 쓰이는 통계적 가정을 먼저 짚고 넘어가야 하기 때문에 한번의 수강으로 시계열(종단면)과 일반(횡단면) 데이터 분석까지 배울 수 있는 좋은 기회가 되실 것 입니다.

개념부터 차근차근 실무까지 놓치지 않고 학습할 수 있도록 구성했습니다.

데이터 분석에 열의가 있지만, 어려운 용어와 선수 지식, 프로그래밍 언어의 장벽으로 학습을 망설이셨던 분들에게 강력하게 추천합니다. 또한, 확률분포, 통계적 추론, 시계열 모형 등 이론적인 심화개념을 분석 Tip과 함께 빠르고 쉽고 터득하고 싶은 분들도 이 강의를 통해서 고급 데이터 사이언티스트로 한단계 도약하시는데 큰 도움이 되실 것이라 믿습니다.

데이터 분석 기본 개념 학습
통계와 데이터 분석의 개념부터 시작해서, 시계열 데이터에 대한 기본적인 개념 학습

머신러닝으로 배우는 데이터 실무
머신러닝을 활용하여 예측 모델링에 대해 이해하고 머신러닝 예측 모델 구현, 평가, 적용 까지

단변량 시계열로 배우는 시계열 예측 모형 적용
시계열 데이터의 속성과 분석 모델에 대해 학습하고 다양한 시계열 모델링 예시 실습

다변량 시계열로 배우는 데이터 수집 및 시장 예측
자본 시장 데이터를 통해 데이터 수집/예측을 경험하고 추가 변수를 활용한 시장 예측 실습

딥러닝을 이용한 정교한 예측
신경망에 대한 기본 개념부터 딥러닝에 대해 학습하고 딥러닝을 활용한 시계열 예측 실습

실습을 통한 포트폴리오 확장
4가지 최신 사례 데이터를 통해 실제 데이터를 다루면서 다양한 데이터 실습 포트폴리오 확장

커머스, 제조, 금융, 경제, 헬스케어 등 다양한 분야의 데이터를 다룸으로써 폭넓게 실습합니다.

기업데이터, 공공데이터, 학술데이터와 유사한 형태로 직접 제작한 대표적인 데이터를 이용함으로써 어디에서도 볼 수 없었던 본 강의만의 강점으로 강의 수준에 깊이를 더해 구성했습니다.