[ 📢 6.29부터 시작! ] 대기업 현직자와 포트폴리오 스터디 할래요? (11기 모집)

[훈제오리]

딥러닝ㅣ데이터 엔지니어ㅣ데이터 분석ㅣUIUX 디자인 포트폴리오 스터디

대기업/네카라쿠배 현직자, 서울대 AI 대학원 박사과정 선생님과 함께 만들어보세요!

📋 스터디 자세히 알아보고, 신청하기 (메타코드 사이트에서도 확인 가능)
https://docs.google.com/forms/d/16ywPcaicJj_sDDqQkz2y5K_bDnrnyBQzJ1KpBWc6XiI/edit


📢 모집 시기
06.07 (목) ~ 주제별 첫 수업 전까지
 

🗓️ 시작/진행 일정
* 총 7주, 14시간 과정 (매주 1회 2시간 수업)

  (A 주제) 
  06.29 (토) - 오후 1시 시작 
  
  (B 주제) 
  07.02 (화) - 오후 7시 30분 시작 
  
  (C 주제)  
  07.03 (수) - 오후 8시 시작
  
  (D 주제) 
  06.29 (토) - 오전 10시 시작 
 
  (E 주제) 
  06.30 (일) - 오전 10시 시작 
  
📌 프로젝트 결과물 과거 예시
(ex1) https://colab.research.google.com/drive/1dKAHP7hX_EBQmpg-nSRV38Zmxrs9knXI?usp=sharing
(ex2) https://github.com/ngoolglory/project/blob/47e7c7aa9382e4331b291f02e92f8a651f2307d7/meta_code_project/Fraud_Detecting_Original.ipynb 
(ex3)
https://colab.research.google.com/drive/1EwBHIGVu4xYK57bfK3Gz_-kCV2n92ZfE#scrollTo=Apj-qyHXz1ou&uniqifier=1 
(ex4) https://colab.research.google.com/drive/1T3DbHDZ3HDyxxvj3OH4_859GW_xkwmsN?usp=sharing
(ex5) https://github.com/bkdinghun/deep_learning_creditcard/blob/main/Deep%20learning%20project.ipynb
(ex6) https://colab.research.google.com/drive/1VRwsOdEYd0SEV3c_puxINUeelZk20id7?usp=sharing.
(ex7) https://github.com/gkswns0531/Credit_Card_Fraud_Detection/blob/main/Fraud_Detecting.ipynb



[📊 A주제 : credit card fraud detecting system (신용카드 이상거래 감지 프로그램)]

📌부제 : <서울대 데이터사이언스 대학원> 출신이 알려주는, 신용카드 이상거래 탐지를 위한 방법들, 회귀분석에서 딥러닝까지

📌사용 데이터 : credit card fraud transaction dataset (Kaggle)  / MNIST dataset

📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook

📌학습 언어 : Python3

📌학습 내용
금융권에서 AI가 사용되는 가장 대표적인 사례로 이상 거래를 감지하는 Fraud Detect System이 존재합니다. 이 실습을 통해 신용카드 거래에서 이상거래를 감지하는 시스템을 만듭니다.

이를 위해서 전통적인 방법부터 시작해서 최신의 딥러닝 계열 방법을 공부합니다. 위 과정을 통해서 금융권 데이터의 특징과 머신러닝 기법을 실제 데이터에 적용하는 방법에 대해서 배우게 됩니다. 또한 산업계에서 많이 사용되고 있는 Tensorflow를 통해서 이 모든 과정을 구현하게 됩니다.


🗓️ 일정 : 

 - 첫 수업 6월 29일 (토), 오후 1시

 - 총 7주, 14시간 과정 (매주 2시간 씩 수업 7회) - Syllabus 참고

📌필요 역량 : 성실함, 기초적인 파이썬 코딩 능력

👍 수강 추천대상 :
1. 기초적인 회귀분석부터 딥러닝까지 전체적인 흐름을 배우고 싶으신 분
2. 금융권 데이터에 관심이 있고 취업 희망하시는분
3. SKY AI/데이터사이언스 대학원 진학 희망하시는분
4. Tensorflow를 배워보고 싶으신 분

🖐️ 수강 비추천대상 :
1. 딥러닝이 아닌 머신러닝에 대해서 배우고 싶으신 분 (SVM, RandomForest 등)
2. 이미 회귀분석이나 딥러닝에 대해서 충분히 체계적으로 알고계신 분
3. 파이썬을 전혀 다루지 못하시는 분



[📊 B주제 : 국내 TOP 대기업 현직자와 함께 만드는 나만의 Data Engineering 포트폴리오]

📌부제 : 다양한 데이터 처리 플랫폼을 사용해 데이터 수집부터 모니터링까지 A to Z 경험하기

📌사용 데이터 : Git Archive (그 외 데이터 선택 가능)

📌실습 환경 : pyspark + jupyter notebook - docker 환경 제공
** 개인 노트북 용량 15GB 이상 필요, 메모리가 8GB 이하일 경우 플랫폼 실행이 힘들 수 있음

📌학습 언어 : Python3

📌학습 내용 :
데이터 수집, 정제 (pyspark, airflow), 저장 (elasticsearch), 시각화 (kibana) 파이프라인을 처음부터 끝까지 설계하고 구축하는 과정을 함께 합니다. 원하는 데이터를 주기적으로 수집하고 원하는 포맷으로 정제해서 저장하는 배치 파이프라인을 작성해봅니다.
혼자 경험하기 힘든 분산 데이터 플랫폼을 맛보기로 경험해볼 수 있습니다. Docker 를 사용해 필요한 실습 환경을 구축해봅니다.


🗓️ 일정 : 첫 수업 7월 2일(화), 오후 7시 30분 / Syllabus 참고
  - 총7주, 14시간 과정 (2시간 씩 수업 7회)

📌필요 역량 : 기초 파이썬, 리눅스 커맨드라인 사용 경험

👍 수강 추천 대상 :
1. 데이터 수집, 분석, 저장 파이프라인을 만들어보고 싶으신 분
2. 분산 데이터 플랫폼을 경험해보고 싶으신 분
3. 데이터 엔지니어링 포트폴리오가 필요하신 분

🖐️ 수강 비추천대상 :
1. 데이터 처리 파이프라인에 익숙하신 분
2. 파이썬을 전혀 다루지 못하시는 분
3. 리눅스 터미널에 대한 경험이 전혀 없으신 분 (windows 를 사용하시는 경우 wsl 을 사용합니다)

🔖Syllabus
https://minzzz.notion.site/Data-Engineering-Schedule-Tue-8e4f927fa9ca476992f489a0ccdbdd32?pvs=4



[📊 C주제 :  딥러닝을 활용한 얼굴 인식 개인화 서비스 만들기 프로젝트]

📌부제 : 삼성전자, LG전자 출신 ML 엔지니어와 함께하는 얼굴 인식 개인화 서비스

📌사용 데이터 : LFW (Labeled Faces in the Wild)

📌실습 환경 : Google Colab

📌학습 언어 : Python3

📌학습 내용
얼굴 인식은 모델 학습, 데이터 검정 및 유사도 검색 등 컴퓨터 비전에서 기초적이면서도 딥러닝의 기초 개념을 학습하는데 좋은 주제입니다. 이번 실습을 통해 공개된 데이터셋을 만져보는 것은 물론 직접 얼굴 이미지 데이터셋을 만들어보고 개개인을 식별하는 아주 간단한 서비스를 만들어 보겠습니다.

* 본 과정의 핵심 학습내용은 아래와 같습니다. 

- 가장 많이 활용되는 딥러닝 프레임워크인 PyTorch에 빠르게 익숙해지기
- 이러한 프로젝트를 수행하는데 필요한 기초 AI 지식들 학습하기
- 실무와 유사하게 데이터셋을 만들어 보고 활용하는 방법 익히기
- 직접 모델을 학습해보고 추론해보기
- 데이터 유사도 측정을 배우고 실습해보기

위와 같은 과정을 통해 규모는 작아도 현업에서 수행하는 프로젝트와 매우 유사하게 공부하실 수 있습니다.
하지만 본 과정의 핵심은 내가 만든 모델의 정확도나 전체적인 결과물보다 어떤 일을 왜 이렇게 했는지 자신 있게 설명할 수 있게 끔 학습하는 것을 도와드리겠습니다.

📌필요 역량 : Python 기초 (함수와 클래스에 대한 이해), 꼼꼼함

👍 수강 추천대상 :
1. 코딩은 어느 정도 익숙하나 AI를 전혀 해보지 못하신 분
2. AI 면접에서 필요한 무기를 만들고 싶으신 분
3. 컴퓨터 비전에 관심이 있으신 분

🖐️ 수강 비추천대상 : 
1. Python을 거의 다루지 못하시는 분
2. 이미 많은 AI 프로젝트를 수행해보신 분
3. 머신러닝에 관심이 없으신 분

🔖Syllabus

https://fate-larkspur-953.notion.site/M-3ddbb4036f5c47cfabc79f078e678833



[📊 D주제 : 커머스/서비스 분야 데이터 분석가 포트폴리오 제작]

📌부제 : .<네카라쿠배 데이터분석가 현직자> 선생님과 함께하는 데이터 분석가 포트폴리오 만들기

📌사용 데이터
(Kaggle) https://www.kaggle.com/datasets/mkechinov/ecommerce-events-history-in-cosmetics-shop
- 사용하고자 하는 5개월(19년 10월 - 20년 2월) 의 데이터 이며, 월 별 데이터의 양은 2기가 에 해당할 정도로 양이 방대합니다.
- 위 데이터는 보통의 데이터와 다르게 구매/비구매 유저의 모든 로그가 담겨있습니다.
- 일반적으로 공공 데이터는 구매 데이터만 가공된 형태로 공개되어 있어, 구매한 유저/비구매 의 차이를 구분할 수 없지만, 해당 데이터로는 구매/비구매 유저의 차이 분석 및 AARRR 레벨의 지표들을 모두 대략적으로 추출할 수 있습니다.

📌실습 환경 : Google Sheet, Looker Studio, Excel

📌학습 언어 : MySQL

📌진행 방식 :

- 선생님이 전달해주는 신규 데이터를 받아, 사전에 정의한 주요 지표들의 트렌드를 빠르게 확인할 수 있는 대시보드를 제작합니다.
세부 1. 대시보드에 들어갈 주요 지표를 정의합니다.
세부 2. 정의한 지표들이 최대한 빠르게, 대시보드에 반영할 수 있도록 파이프라인을 구성합니다.
(참고 서적 : 린 분석, 그로스해킹)

- 분석 보고서 작성
과정의 2주차부터 넘어가면, 주어진 데이터를 이용해 현황 분석을 시작합니다.
과정 내 겪은 문제들을 SBI 형태로 정리합니다. 실제 면접에서 답변 가능한 형태로 정리하기 위해 과정 중 겪었던 기술적 어려움이나 분석적 고민들을 Situation, Behavior, Impact 순으로 정리합니다.

* 이 스터디를 통해 여러분은 아래와 같은 경험을 얻게 됩니다.
1. 현업 DA 가 실제로 일하는 방식과 최대한 유사하게 프로젝트를 진행하여 직무 이해도를 높입니다.
2. 스터디 과정에서 겪은 기술적, 분석적 어려움들을 정리하고, 이를 면접용 답변으로 정돈합니다.
3. 스터디 과정에서 만든 대시보드 및 분석 리포트를 이용하여 포트폴리오를 제작합니다.



🗓️ 일정 :  첫 수업 6월 29일 토요일 오전 10시  - Syllabus참고

  - 총 7주(매주 진행), 14 시간 과정(2시간씩 수업 7회)

📌필요 역량 : 기초 SQL 경험

👍수강 추천 대상 :
1. 유통/이커머스 도메인의 데이터 분석 취업에 관심이 있는 분
2. 기본적인 파이썬 문법 및 Pandas 활용 능력이 있는 분

🖐️수강 비추천 대상 :
1. MySQL을 전혀 할 수 없는 분

🔖Syllabus

https://24-data-analysis.notion.site/827954529d3d49d69f1ad4f8c37cc362?v=8f585af3fe8145fdbc437ebe7518edde



[📊 E주제 : 대기업 출신 현직자와 취업/이직 UIUX 디자이너 포트폴리오 만들기

📌부제 : <대기업 출신 10년차 프로덕트 디자이너 현직자> 선생님과 잡마켓에서 먹히는 포트폴리오 만들기

📌실습 환경 : Figma

📌학습 내용
 
취업준비생 및 3년 미만의 경력을 가진 UX/UI 디자이너들이 자신의 포트폴리오를 강화하고, 잡마켓에서 경쟁력을 갖추기 위해 개인 프로젝트를 만드는 과정입니다.

취업을 준비하는 UX/UI 디자이너들이 가장 큰 부담을 느끼는 부분은 바로 포트폴리오의 완성도와 그것이 실제로 잡마켓에서 통할 것인가에 대한 불안감입니다. 이 스터디는 이러한 고민을 해결하고자 기획되었습니다. 완성도 있는 개인 프로젝트 제작을 통해 실무 경험을 쌓고, 멘토의 조언을 바탕으로 포트폴리오를 체계적으로 구성해보세요.

스터디에서 개인프로젝트를 제작하면서 최신 실무 기술을 습득하고 취업 준비 과정에서의 자신감도 크게 향상될 것입니다. 더 나아가, 면접 준비와 취업 전략 수립 과정에서 멘토의 실질적인 조언을 받게 되어, 취업 가능성을 높일 수 있습니다.

  
🗓️ 일정 :  첫 수업 6월 30일 일요일 오전 10시 - Syllabus  참고
총 7주, 14시간 과정 (2시간씩 수업 7회)

📌필요 역량 :  
  1. Figma로 프로토타입을 만들 수 있는 능력 
  2. 성실함 및 책임감  

👍수강 추천 대상:

  1. 포트폴리오에 개인 프로젝트를 넣고 싶으신 분 
  2. 현재 포트폴리오에 이직을 희망하는 도메인의 프로젝트가 없으신 분 
  3. 프로젝트를 정리하여 합격률을 높이는 포트폴리오를 만들고 싶으신 분  

 🖐️수강 비추천 대상:
  1. 완성된 포트폴리오가 있고 피드백만 받고 싶으신 분 
  2. 포트폴리오 제작에 능숙하신 시니어레벨 이상의 디자이너 
  3. Figma 사용을 전혀 하지 못하시는 분

🔖Syllabus : https://www.notion.so/UXUI-8f493ba68704401c9d67e34dc9f9230e