마켓Prime
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5.0
(74개의 평가)
전문가 이력
  • 경력 사항

    데이터 컨설팅 회사·데이터 분석직·연구원·0년.8개월 탈잉 레슨·통계 튜터·프리랜서·2년.7개월 러닛·데이터분석 강사·프리랜서·0년.3개월

서비스 설명


서비스 설명

** 데이터 분석 의뢰가 필요한 경우,

[R(데이터/통계/전처리/모델링/시각화/분석 등)에 대한 그 모든 것을 도와 드립니다]

https://manager.kmong.run/manager/gigs/140970

이 곳으로 문의 주시길 바랍니다.


[온라인 : 스카이프 , 오프라인 : 부산 지역] 진행합니다.


데이터! 요즘 데이터라는 단어를 많이 접하실 것입니다.

데이터를 분석하고 결과를 내고 싶은가요?


분명 중요한 것 같긴 한데, 무엇부터 건드려야 할지도 모르겠고,

책을 구입하여 보는데 도통 무슨 소리인지 이해는 안되고... 잠만 쏟아지고....

그런 걱정을 하셨던 분들에게 추천드리는 강의입니다.


본 수업은 수강생에게 맞춤형 강의를 제공합니다.


본 수업은 R을 통해 진행되며, 교육 데이터는 교육용이 아닌 수강생들이 하고 싶어하는 실전 데이터를 골라 진행합니다.

개인수업 날짜, 시간 개인적으로 협의 후 진행합니다.


[원데이 클래스 안내]

[다회차 수업이 부담스러운 분들을 위한 원데이 클래스입니다.]


통계학 및 R을 접하고 있는 학부생들부터 이직을 원하는 직장인, 통계로 연구결과를 내야하는 대학원생, 연구원분들이 가볍게 수업을 접한 후 도움을 받으실 수 있도록 기획한 수업입니다.


요즘 데이터 분석 학원, 강의들이 정말 많죠? 가격도 어마어마합니다.

그렇다고 원하는 지식을 모두 얻을 수 있을지도 미지수입니다.

결국 수강에 있어 큰 고민을 가질 수 밖에 없습니다.


저 또한 기본적으로는 최소 4회로 구성된 커리큘럼 수업만을 진행하지만, 이 수업은 4회까지의 수업은 필요가 없으며, 원하시는 부분이 확실한 분들을 위한 맞춤형 원데이 클래스입니다.


원데이 클래스는 고정된 커리큘럼을 구성하지 않고, 수강생분들의 원하시는 부분에 딱 맞추어 그부분만 핵심적으로 진행합니다.


예시1] 대학, 대학원에서 R로 풀어야 하는 통계, 데이터 분석 문제에 대한 도움이 필요하실 경우


예시2] R을 활용하여 데이터를 정리하고 시각화를 해야하는데 도움이 필요하신 경우


예시3] 회귀분석, 기계학습 등의 예측분석을 진행하여야 하는데 도움이 필요하신 경우


예시4] 통계이론에 대한 과외가 필요할 경우


위 예시들 처럼, 수강생 분의 니즈에 따라 커리큘럼을 자유자재로 변경시킬 수가 있습니다.


본강의는 기본적으로 온라인으로 진행을 하며, 오프라인은 부산대 근처에서 가능합니다.


[다회차 클래스 안내]


기본적인 커리큘럼이 있으며,

수강생분들의 요구에 따라 커리큘럼 수정이 가능합니다.


[온라인 강의 안내 사항]


원격진행 방식은 다음과 같습니다.

온라인 강의의 경우, 타지에서 유학하고 계신 분들에게 매우 유익한 수업이 될 수 있습니다.


º 스카이프 화면 공유를 통해 진행됩니다.

- 제가 보유하고 있는 액정타블렛 및 강의 자료(pdf, ppt)를 이용해 판서 설명을 해드리기에, 강의를 이해하시는데 문제는 없을겁니다.


º 온라인은 오프라인(시간 당 30,000원)보다 가격이 적은 온라인(시간 당 25,000원)으로 진행이 됩니다.


º 온라인으로는 아무래도 오프라인보다 불편한 점이 존재하기 때문에, 다음의 기준에 따라 2시간/3시간 과정으로 나뉘어서 진행됩니다.



- 2시간 과정 : 온라인 특성상 집중력이 3시간이 진행되기는 매우 어렵습니다. 그렇기 때문에, 2시간 (5회)로 진행합니다.


- 3시간 과정 : 3시가간 동안 학습이 가능하신 경우, 3시간(4회)로 진행합니다.


º 신청 전에 2시간과정으로 신청하실 것인지, 3시간 과정으로 신청하실 것인지 문의주시길 바랍니다.


º 원격으로 진행되기 때문에 모든 결제는 탈잉을 통한 일시불 결제로 진행되었으면 합니다.


- 3시간 혹은 회차 조정으로 가격 변동이 생길 시, 제가 견적에 따라 결제요청 메세지를 보내도록 하겠습니다.


[오프라인 안내 사항]


기존에는 서울 강남역에서 진행되었지만, 제가 이사를 가는 이유로 이제부터 오프라인은 부산지역에서 진행하도록 합니다.

- 서울 및 타지역분들은 온라인 강의로 문의를 주시면 감사하겠습니다.



[공통 안내 사항]


1 대 1로 진행 + 대부분 수강생들이 최소 4회를 연장 수강 및 유동적인 수업 스케쥴링 때문에 회전율이 많이 떨어집니다.

본 강의의 목표는 데이터 분석을 잘 모르는 수강생 여러분들이 스스로 데이터 분석을 공부할 수 있는 능력을 키우는 것이 목표입니다.


이제까지 많은 분들과 시간을 함께 했으며, 더 풍부해진 경험과 최적화된 강의력을 바탕으로 여러분에게 최고의 품질, 최고의 가성비로 강의를 제공해 드리겠습니다.


제가 바라는 것은 여러분이 지불한 그 이상으로 터득하시는 것입니다.


Sold - Out 상황이여도, 문의를 주시면 상담이 가능합니다.

언제든지 문의 주시길 바랍니다.


주말에 수업가능합니다.



데이터를 분석하고 결과를 내고 싶은가요?

본 수업은 수강생에게 맞춤 강의로써, 수강생이 필요로 하는 것들을 도와드릴 수 있습니


R을 활용한 응용통계 수업입니다.

(통계를 시작하시는 분, R을 시작하고 공부하고 싶으신 분들에게 추천드립니다.)


연습용 데이터가 아닌 실제로 수집된 데이터를 이용하여 통계이론 및 적용에 대하여 공부합니다.


기본적으로 4회(3시간 기준) 강의로 커리큘럼이 잡혀있지만, 수강생 대부분이 8회정도로 연장을 하기 때문에 커리큘럼을 6 ~ 8주차에 맞추어 소개해드리도록 하겠습니다.



※ 커리큘럼


데이터 분석은 어려우며, 생각보다 할 것이 많으며, 생각해야 될 것이 많습니다.

일단 가장 쉬운 데이터를 통해 데이터에 익숙해지는 것이 목표입니다.



º 1단계 : 인사관리 데이터를 통해 R 및 데이터에 익숙해지는 단계



어떤 사람들이 이직을 자주할까요?

이직에 영향을 미치는 직장생활의 요인은 어떤 것일까요?

결론적으로 직장인들이 이직하는 주요 원인에 대해 파악합니다.


※ 다루는 내용


(1) 데이터 시각화

(2) 데이터 핸들링

(3) 기초 통계 이론

- 추정과 가설검정

- 선형모형, 일반화 선형모형 이론 설명

(3) T-TEST, ANOVA, Logistic Regression

(4) Decision Tree, Random Forest & Resampling 방법론



º 2단계 : IMDB 영화 데이터 셋 분석


어떤 영화가 대박치고 쪽박을 칠지 분석해봅니다.


※ 다루는 내용


(1) 결측치, 이상치 처리방법

(2) 문자열 데이터 처리방법


º 3단계 : 회귀분석


선형 회귀분석, 비선형 회귀분석을 다루며 좋은 모델링은 어떤 모델링인지에 대해 다룹니다.


(1) 선형 회귀분석

(2) 비선형 회귀분석



º 4단계 : 다변량 자료분석


FIFA 게임 데이터 셋을 이용하여 고차원 데이터 분석방법에 대해 다룹니다.


※ 다루는 내용


(1) 주성분 분석

(2) 군집 분석



일반적으로 4단계까지 진행할 경우, 빠르신 분들은 4회만에 완료하지만, 대다수의 분들이 6회차쯤 되었을 때, 4단계까지의 커리큘럼까지 모두 수강합니다.


º 4단계 커리큘럼 이후 과정


수강생분이 직접 분석을 실행하고 튜터는 그 분석 결과를 피드백 합니다.


어느 분야에서든지, 실전과 이론은 매우 다릅니다.


여기서 필요한 것은 수강생들이 데이터를 보았을 때 스스로 변수를 어떻게 핸들링 해야하며 원하는 결과값을 얻기 위해서는 어떤 분석을 해야하는지 판단 및 실행을 할 수 있는 트레이닝이 필요합니다. 4단계 이후의 커리큘럼은 해당 부분에 대해 집중합니다.




※ 만약 수강생분께서 보유하신 데이터가 있는데, 도저히 이걸로 무엇을 해야될지 모르겠다 하는 경우가 있습니다. 그런 경우 보유하신 데이터로 수업을 진행합니다.



[구체적인 학습내용]


목표 : R을 활용한 실제 데이터 시각화 및 분석방법


1. Data Handling


(1) 결측치 정리

(2) 이상치 탐색

(3) 변수 변환(코딩)


2. Exploratory Data Analysis


(1) 데이터 시각화

(2) 변수 특성, 분포 확인

(3) 변수간의 관계 정리


3. Target


(1) 분석 목적 설정

(2) 가설 설정


4. Feature Selection & Analysis


(1) T검정

(2) 분산분석 (사후검정)

(3) 상관분석

(4) 회귀분석 (단순, 다중, 비선형, 변수 선택법)

(5) 카이제곱 독립성검정

(6) 로지스틱 회귀분석


5. Machine Learning


(1) Decision Tree & Random Forest

(2) Resampling

(3) K 근접 이웃 알고리즘

(4) 주성분 분석


6. Practice


Project형식으로 데이터 분석의 시작과 끝을 수강생이 직접 해봅니다.




[강의 추가 소개]


1] 정해진 순서와 방법대로 분석을 진행하는 것이 아니라,수강생이 직접 데이터 속에서 알아내고 싶은 가설과 그것을 검증하며 분석을 진행하며 통계적 Insight를 기르는데 집중을 합니다.


2] 제가 구성해둔 커리큘럼이 있지만, 현재 진행한 수강생 모두 정해진 커리큘럼이 아닌, 수강생들이 직접 원하고 도움이 되는 방향으로 피드백을 받은 뒤 수정을 하여 진행합니다.


3] 기본 강의는 4주로 진행하며, 그 이후는 강의 추가형식으로 진행됩니다.


4] 장소와 시간변경의 편의와 수강생을 제대로 도와주기 위하여 1:1로 진행합니다.


5] 1:1로 진행되기에 장소, 시간 등을 유기적으로 변동할 수 있습니다.




[이런 분들에게 좋아요!]


대학원에서의 랩 세미나 중에 다루는 논문들에 인용되어있는 수 많은 통계기법들이 이해가 되지 않아, 힘들어 하시는 분!


자료를 수집하여 통계 기법들을 가미하여 논문을 작성하고 싶으신 대 어려움을 겪고 계시는 분!


더 이상 힘들어 하시지 마세요.



[추천 수업대상]


1. 학사(원)생활에 통계분석 능력 및 지식이 필요하신 분


2. 데이터 분석직으로 이직을 준비(고려)하시는 분


3. 보유한 데이터는 많은데 도저히 이걸 어떻게 써먹어야 될지 감조차 안올 때


4. 이번 기회에 확실하게 회사에서 코어 위치로 진입하기위한 준비


서비스 제공 절차

[서비스 제공 절차]


1. 사전 견적 협의


사전 견적 협의단계에서는 수강생분께서 공부하시길 원하는 내용과 소요시간에 대해 견적을 협의 합니다.


2. 시간 협의


견적 협의가 완료가 되면 시간협의를 진행합니다.


3. 강의 진행


협의가 된 이후에 강의를 진행합니다. (장소, 비대면 온라인 주소)


4. 강의 완료


강의가 완료가 된 이후에는 크몽결제시스템을 통해 작업물 발송을 처리해 강의를 완료합니다.

의뢰인 준비사항

어떤 과정을 배우고 싶으신지 정확하게 알고 계실수록 커리큘럼을 짜기 수월해집니다.


추가)


듀얼모니터를 연결해두시면 온라인 강의를 들을 때 매우 편리합니다.

모집 형태
개인레슨
그룹교육
분야
데이터분석
머신러닝
데이터마이닝
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커리큘럼
  • 1회차

    커리큘럼 수정 및 확인 필요한 내용에 따라 강의 진행

가격 정보
STANDARD50,000
DELUXE250,000
PREMIUM360,000
패키지 설명
맞춤형 통계강의(원데이, 온라인)
원격 개인 레슨으로 진행됩니다. 원데이 클래스이며, 수강생분들이 원하는 부분을 진해합니다.
맞춤형 통계강의(다회차, 온라인)
온라인 개인 레슨으로 진행됩니다. 커리큘럼이 있지만, 수강생분이 원하시는 방향으로 수정이 가능합니다.
맞춤형 통계강의(다회차, 오프라인)
오프라인 개인 레슨으로 진행됩니다. 커리큘럼이 있지만, 수강생분이 원하시는 방향으로 수정이 가능합니다.
1회당 레슨시간 (분)
120 분
120 분
180 분
레슨 횟수
1 회
5 회
4 회
수정 횟수
작업일
취소 및 환불 규정
가. 레슨 환불기준 원칙 학원의 설립/운영 및 과외교습에 관한 법률 제 18조(교습비 등의 반환 등) - 학원설립, 운영자, 교습자 및 개인과외교습자는 학습자가 수강을 계속할 수 없는 경우 또는 학원의 등록말소, 교습소 폐지 등으로 교습을 계속할 수 없는 경우에는 학습자로부터 받은 교습비를 반환하는 등 학습자를 보호하기 위하여 필요한 조치를 하여야 한다. 1. 레슨을 제공할 수 없거나, 레슨 장소를 제공할 수 없게 된 날 : 이미 납부한 레슨비 등을 일한 계산한 금액 환불 2. 레슨기간이 1개월 이내의 경우 - 레슨 시작전 : 이미 납부한 레슨비 전액 환불 - 총 레슨 시간의 1/3 경과전 : 이미 납부한 레슨비의 2/3에 해당액 환불 - 총 레슨 시간의 1/2 경과전 : 이미 납부한 레슨비용의 1/2에 해당액 환불 - 총 레슨시간의 1/2 경과후 : 반환하지 않음 3.레슨 기간이 1개월을 초과하는 경우 - 레슨 시작전 : 이미 납부한 레슨비 전액 환불 - 레슨 시작후 : 반환사유가 발생한 당해 월의 반환 대상 레슨비(레슨비 징수기간이 1개월 이내인 경우에 따라 산출된 수강료를 말한다)와 나머지 월의 레슨비 전액을 합산한 금액 환불 * 총 레슨 시간의 레슨비 징수기간 중의 총레슨시간을 말하며, 반환 금액의 산정은 반환 사유가 발생한 날까지 경과 된 레슨시간을 기준으로 함
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