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에듀 세션
본격적인 산학 협력 프로젝트를 시작하기 전 데이터 분석에 필요한 도구와 스킬, 여러 가지 모델과 그와 관련된 수학적 이론을 배웁니다. 코드실습 시간도 마련되어 있어
데이터 분석에 필요한 기초적인 라이브러리인 pandas, numpy부터 ML/DL 모델 구축에 필요한 scikit-learn, pytorch까지 모두 다뤄볼 수 있습니다.

매학기 기존 기수 학회원들이 이전 에듀 세션에서의 경험을 피드백 삼아 교육 자료를 보완∙수정하고 있으며, 강의 녹화본이 제공되는 만큼 신입 기수 학회원은 스스로 부족한 부분을
얼마든지 채워나갈 수 있습니다. 세션 기간 동안 개인 퀘스트, 데이터 분석 및 모델링 팀 프로젝트도 준비되어 있어, 산학 협력 프로젝트에 필요한 역량을 성공적으로 기를 수 있습니다.

*에듀 세션에서 다루는 내용과 구체적인 일정은 매학기 달라지니, Growth Hackers 인스타그램의 [커리큘럼] 게시물을 참고해 주세요.


Reviews

"사실 이 많은 내용을 한 달 안에 소화한다는게 처음에는 말이 안 되는 일이라 생각했습니다. 다행히 에듀 세션을 준비하는 선배 기수분들도 그 점을 잘 알고 있는 듯 했고, 세션 때 배운 내용을 완벽하게 익히기 보다는 '프로젝트에 도입되었을 때 내가 공부할 분야가 무엇인지 알고 다시 찾아갈 수 있는 수준까지 만든다'는 현실적인 목표가 마음에 들었습니다. 더 공부하고 싶은 사람들을 위해 주석도 꼼꼼하게 달아주셔서, 저 스스로 많은 시간을 쏟아 해당 내용을 깊게 공부했던 기억이 있습니다."

"이공계 전공자가 아니었던 저는 수학적 배경이 약했을 뿐만 아니라 코딩 경험도 많이 부족했었습니다. 에듀 세션 내용 중 이해가 안 되는 부분이 있을 때마다 선배 기수에게 도움을 청하곤 했는데, 선배 기수분들도 저같은 고민과 어려움을 미리 겪었던 적이 많아 알아듣기 쉽게 설명해 주었습니다. 프로그래밍 과정에서 초보자가 범하기 쉬운 오류도 잘 잡아주어, 능숙하진 않더라도 코딩에 대한 부담감이 많이 줄었습니다."

"자연어처리, 추천시스템 등 데이터 분석 분야에서 중요하게 다루는 주제들도 에듀세션 때 소개해주시는데, 후에 관련된 산학협력 프로젝트를 수행할 때 자료를 다시 훑어봄으로써 전체적인 개요를 잡은 적이 있습니다. 자료를 찾는데 들어가는 시간과 노력을 단축시켜 주어 정말 고마웠습니다."
강연
데이터 분석 직무에 종사하고 계신 현직자 분들을 초청하여 현업에서 어떤 일을 하고 있고 실제로 어떤 문제에 부딪히고 있는지 생생한 사례를 듣습니다.

데이터 전처리 과정에서 결측치를 처리하기 위한 합리적인 기준 설정에 대한 고민, 유저의 불만족을 수치로 표현하는 것에 대한 어려움 등
후에 기업 연계 프로젝트를 할 때 맞닥뜨릴 지점을 미리 생각해 볼 수 있으며, 무엇보다 선배들이 어떻게 문제를 해결했는지 유익한 조언을 얻을 수 있습니다.
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