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[오프라인] 파이썬을 활용한 소비자 데이터 마스터 클래스

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개강 시 알려 드리도록 하겠습니다!

Introduction

파이썬 웹크롤링으로 데이터를 수집해서 추천시스템까지 구현해보게 되어,  데이터 분석 전체 프로세스를 임팩트있게 경험해보실 수 있는 강의입니다.

#파이썬으로 진행됩니다.

파이썬은 문법이 매우 쉬워서 초보자들이 처음 프로그래밍을 배울 때 추천되는 언어입니다. 오죽하면 Python의 별명이 ‘실행할 수 있는 의사코드(Executable pseudocode)’일 정도죠.
파이썬은 학습용으로 좋은 언어인 동시에 생산성도 높은 강력한 언어입니다. 본 과정의 모토인 “쉽게 웹크롤링을 해보고 추천시스템까지 만들어보자”와 일맥상통하는 프로그래밍 언어라 할 수 있습니다.

 

#웹크롤링을 해봅니다.

1990년 팀 버너스리가 웹을 만든 이후로 인터넷은 이 세상의 모든 정보를 접할 수 있는 창구가 되어왔습니다. 웹크롤링을 할 수 있게되면 인터넷에 떠다니는 수많은 데이터를 수집하고 가공해서 자신만의 정보로 만들 수 있습니다. SNS나 웹사이트 상의 데이터 크롤링을 어떻게 하는지, 모은 데이터는 어떻게 저장해서 활용할지에 대해 쉽고 실무적으로 활용 가능하도록 알려드립니다.

 

#추천시스템을 구현해봅니다.

데이터를 수집했다면 이제 이 데이터를 활용해야겠죠. 위의 웹크롤링으로 수집한 데이터를 활용해서 추천시스템을 구현해봅니다. 전체적인 추천시스템의 배경과 종류에 대한 이해를 바탕으로 수집한 데이터가 어떤 머신러닝 알고리즘에 의해 추천시스템에 적용되는지 직접 파이썬으로 실행해보게 됩니다.

추천 시스템(Recommendation System)이란?

추천 시스템이란, 사용자의 과거 행동을 바탕으로 개인에 맞는 관심사를 제공하는 분야를 말합니다. 이러한 추천 시스템은 넷플릭스, 유튜브와 같은 동영상 추천에도 쓰이지만, 온라인 쇼핑몰이나 뉴스 추천, 금융 상품 추천, 검색 시스템 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

Point

이 강의가 특별한 이유

  1. 강의 중 사용한 모든 실습 예제 프로그램 코드 제공!
  2. 실시간 온라인으로 공간 제약없이 강사와 소통하는 강의!
  3. 스크린쉐어 기능으로 학습능률 높인 실습강의가 가능!

Professor's interview

이동환 강의교수님

  • 현재 하시는 일에 대해서 더 자세히 설명해주실 수 있나요?

KAIST 대학원에서 데이터분석을 연구하던 중 스타트업을 창업해서 현재 AI와 비즈니스의 시너지를 내고자 하고 있습니다.

  • 이 강의에 대한 기대감이 있으시다면?

파이썬이라는 쉽고 강력한 프로그래밍 언어를 익힌 수강생들이 자신만의 데이터 수집을 통한 실무적용의 능력을 배웠으면 합니다.

  • 파이썬을 배웠을때 얻을수 있는 장점이 무엇일까요?

파이썬은 초보자가 쉽고 빠르게 배울 수 있는 프로그래밍 언어입니다. 자신이 생각하는 것을 글을 쓰듯이 코드로 옮기면 강력한 기능을 내는 프로그램을 짤 수 있습니다. 이를 활용하면 크롤링, 웹개발, 인공지능 등 다양한 것들을 높은 생산성으로 구현할 수 있게 됩니다.

Example

예제 실습

▲ 소비자 데이터 수집

#파이썬 #소비자데이터 #데이터분석 #추천시스템

Goal

강의 목표

1. 프로그래밍과 웹 전반적인 배경 지식 이해

  • 프로그래밍에 대해 알아보자.
  • 웹이란 무엇인가? 웹과 인터넷의 차이를 이해해보자.
  • 웹크롤링을 위한 웹 구조에 대해 알아보자.
  • HTML 기본 문법인 태그에 대해 알아보자.

2. 파이썬 웹크롤링 이해

  • 프로그래밍 언어 중 왜 파이썬인가에 대해 알아보자.
  • 파이썬의 기본 문법에 대해 알아보자.
  • 데이터 구조(리스트, 딕셔너리, 튜플)에 대해 알아보자.
  • 파이썬을 활용한 웹크롤링 기법들에 대해 알아보자.

3. 데이터 전처리 및 추천시스템 직접 구현과 응용

  • 데이터 전처리 및 데이터 시각화에 대해 알아보자.
  • CF(Collaborative Filtering) 추천시스템에 대해 알아보자.
  • CBF(Content Based Filtering) 추천시스템에 대해 알아보자.
  • 수집 및 전처리한 데이터를 바탕으로 실제 추천시스템을 구현해보자.
  • 수업 실습

For YOU

이런 분들께 추천드립니다!

공부해야 한다

데이터 수집부터 가공 및 추천시스템까지 전체 프로세스를 경험해보고 싶은 분

사용해야 한다

온라인 사이트의 데이터 수집이 필요한 대학원생, 마케터, 데이터 분석가

사업해야 한다

데이터 및 플랫폼 기반의 스타트업 준비자

Professor

이동환

데이터 분석 전문가

  • 연세대학교 공과대학 생명공학 학사
  • KAIST 정보경영 석사
  • 전 LG생활건강 디지털사업부 데이터 분석가
  • 현 AI 스타트업 딥링크 CEO

Curriculum

커리큘럼

제1장 | 프로그래밍과 파이썬에 대한 이해

파이썬의 전반적인 배경지식을 정확히 알고 개발에 필요한 개념들을 학습합니다.

  • 프로그래밍이란
  • 프론트엔드 언어 VS백엔드 언어
  • 웹 VS 인터넷
  • HTML과 웹
  • 파이썬 장점
  • 파이썬 설치(Jupyter notebook)
  • 파이썬 버전
  • 인터프리터 vs 컴파일러
  • 라이브러리, 클래스, 객체
  • 파이썬 기본 문법
  • 데이터 이해 및 데이터 저장소 종류(리스트, 딕셔너리, 튜플)
  •  

제2장 | 웹 크롤링에 대한 이해​

웹 크롤링 관련 기본기를 다지고, 추천 시스템을 위한 웹크롤러를 구현해 봅니다. 

  • 웹 크롤링 기법들
  • 웹 구조 파악
  • 웹사이트별 웹크롤링 전략
  • 데이터 저장 방법
  • 추천시스템을 위한 웹크롤러 구현

제3장 | 데이터 전처리 및 추천 시스템 실제 구현​

데이터 전처리와 시각화를 이해하고, 추천 시스템을 실제로 구현해 봅니다.

  • 데이터 전처리
  • 데이터 시각화
  • 추천 시스템의 종류와 특징
  • 추천 시스템 구현

강의안내

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개강 전에 개강안내 메일을 개별적으로 전달드립니다.
강남역 근처이며, 자세한 장소는 추후 개별적으로 알려 드립니다.
개강 당일에 강의장에서 배포해 드립니다.
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결제 안내

  • 대학(원)생 / 단체 / 기수강생 할인 가능합니다. (* 타쿠폰과 중복할인은 불가)
  • 카드 결제시 최대 6개월 무이자 할부 가능합니다.
  • 세금계산서 발급 가능합니다. 담당자(bill@fininsight.co.kr)에게 연락주시면 더 자세히 안내해 드리겠습니다.


인터넷 결제환경 안내

  • Windows 7, 크롬 브라우저에 최적화 되어있습니다. 인터넷 익스플로러는 버전 9 이상을 권장합니다.
  • iOS에서는 현재 결제가 불가합니다. 타 방식 이용을 권해 드립니다.
  • 맥북에서는 Safari(사파리)에서 결제가 가능합니다.


강의 유의사항

  • 본 강의에는 교재비가 포함되어 있습니다.
  • 강의의 최소 인원(5명)이 미달될 경우 일정이 연기될 수 있습니다.
  • 일정 연기 시, 수강생 분들께 개강 3일전 개별 연락을 드립니다.


인사이트 캠퍼스 지기 모집

혜택

  • 본 강의 무료 수강
  • 본 강의 외의 수강하고 싶은 강의는 50% 할인 혜택
  • 인사이트 캠퍼스지기 활동 인증서 발급
  • 금융권 진출 희망 시 진로 상담 및 네트워킹 제공 (우수 활동지기는 추천서 제공) – 핀인사이트 취업 지원 시 우대

모집 대상

  • 해당 강의 관련 학과 전일제 대학(원)생 또는 관심이 많은 타과 전일제 대학(원)생
  • 인원: 강의 당 1명

우대사항

  • 인사이트 캠퍼스 기 수강자
  • 해당 강의 관련 프로젝트 경험자
  • 해당 강의 관련 컴퓨터 언어 활용 가능자

활동 내용

  • 수강생들이 효과적으로 강의를 수강할 수 있도록 돕는 역할
  • 운영을 위한 세부사항을 기획하며, 다음 기수 수강생 모집 준비를 지원하는 역할
  • 해당 강의 종료 후 수강생 인터뷰 작성 (A4 1장 분량) – 차기 강의 개발 전략에 참여

신청 방법

  • 아래 신청 버튼을 통해 캠퍼스지기를 신청해주시면, 신청하신 모든 분들께 해당 강의 개강 1주 전까지 개별 연락 드립니다. 
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