이번 과정의 특징을 알아볼까요?
| 대상 | 관광분야(여행, 숙박, 편의시설지원 등)에 종사하고 있는 재직자는 누구나 가능 | ||
| 목표 | - 데이터 수집을 위한 웹크롤링 능력 습득 및 실습 - 웹크롤링을 기반으로 하는 상품 정보, 가격 및 리뷰 모니터링 - 머신러닝 기반의 여행 장소 추천 및 가격 최적화 모델의 습득 | ||
| 특장점 | - 가격 및 상품 모니터링을 통한 가격 최적화 실습 - 스스로 웹 크롤링을 통한 시장가격 분석 및 에어비앤비 데이터로 실습 및 분석 - colab을 활용한 수업 진행 | ||
| 기간 | 2024년 8월 31일(토) ~ 9월 22일(일) / 총 6회 | ||
| 시간 | [주말] 토, 일요일, 오전 9시 ~ 오후 6시 / 총 48시간 | ||
| 인원 | 25명 이내 | ||
| 비용 | 교육비 무료 | ||
| 장소 | [오프라인] 여의도 이룸센터 강의실(국회의사당역 4번 출구), [온라인] 실시간 Zoom 동시 송출 | ||
신청 | - 신청서 접수 : 2024년 7월 22일(월) ~ 8월 30일(금) *선착순으로 조기 마감될 수 있습니다. - 신청 결과 안내 : 2024년 8월 30일(금) 17:00 - 제출 서류 : 재직 확인이 가능한 증빙서류 (사업자등록증 및 재직증명서 등) *증빙서류 제출순으로 선착순 신청 완료 | ||
프로그램의 강사는 어떤 분이세요?
강사 |
| 이기홍 △ Hertz&Alpha, CEO (21) △ 핀인사이트, 사외이사, 연구 및 강의 (17~현재) △ 더블유더블유지자산운용 CIO (17) △ 한국투자공사 deputy-CIO (06-17) △ 새마을금고연합회, 해외대체투자팀장 (10~13) △ JR Investment L.P Financail Consultant (99~02) △ HSBC증권 서울지점 Senio Analyst (98~99) △ 인사이트캠퍼스, 아시아경제 외 다수 강의 △ 연구분야 : 머신러닝, 딥러닝, 알고리즘 트레이딩 | ||
프로그램 커리큘럼이 궁금합니다!
| 일자 | 주제 | 강의내용 | 시간 | 비고 |
1일차 | 관광 데이터 이해 및 커리큘럼 개요 | - 관광 데이터 종류 및 특징 설명 - 전체 커리큘럼 개요 설명 - 경쟁사 상품정보 수집을 위한 웹크롤링을 통한 데이터 수집 - 머신 러닝 분석을 위한 체계적인 데이터 수집 및 구축의 중요성 -상품 가격 모니터링 - 가격 최적화 전략 수립 | 09:00-18:00 | 이론 |
| 관광 데이터 분석을 위한 프로그래밍 | - 개발환경 colab의 이해 - 파이썬 및 판다스 기초 - 판다스를 이용한 데이터 분석 및 시각화 - 데이터 준비와 전처리 | 이론/실습 | ||
| 관광 데이터 수집을 위한 프로그래밍1 | - 관광 웹사이트 사례 수집 예시 시연 - 데이터 수집을 위한 웹 기본개념 | 이론/실습 | ||
2일차 | 관광 데이터 수집을 위한 프로그래밍2 | - HTML 개념 이해 및 실습 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
- CSS 개념의 이해 및 실습 - SNS, 포털, 관광 웹사이트 HTML과 CSS의 종합 연습 | 이론/실습 | |||
| 관광 데이터 수집 및 분석1 | - 데이터 수집을 위한 패키지 이해 : Request, BeautifulSoup - 다양한 관광 웹사이트 데이터 수집 실습 | 이론/실습 | ||
| - Selenium을 이용한 웹크롤링 실습 | 이론/실습 | |||
3일차 | 관광 데이터 수집 및 분석2 | - Instagram을 이용한 관광정보 및 리뷰 데이터 수집 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
- 수집된 데이터의 DB(SQL)화 - 수집 데이터 DB(SQL) 또는 엑셀 데이터와 연결 - 판다스를 활용한 관광 통계 데이터 분석 실습 | 이론/실습 | |||
| 이탈 고객 분류를 위한 머신 러닝 | - 싸이킷런 활용 머신러닝 워크플로우 습득 - 선형회귀 및 트리 모델을 활용한 항공사 고객 이탈 여부 예측 실습 *데이터 : 항공 고객 이탈 데이터셋 (연령, 충성도 프로그램, 년소득 등급, 서비스 선택, 소셜미디어 연동, 호텔부킹 등) | 이론/실습 | ||
4일차 | 고객 지출 예측을 위한 머신 러닝 | - 회귀분석 기반 방법론으로 고객 지출 예측 - 회귀분석의 평가지표 *데이터: 연간 지출 예측 데이터 셋 (yearly_expenditure.csv, 평균 세션 길이, 앱이나 웹사이트 체류시간, 이코머스 년 지출) | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
| 여행/숙박 상품 가격 모니터링1 | - 웹크롤링 기반 자사 및 경쟁사 가격 모니터링 - 항공사, 호텔, Airbnb 가격 모니터링 | 이론/실습 | ||
| - 판다스를 활용한 자사 및 경쟁사 키워드 기반 랭킹 모니터링 및 시각화 | 이론/실습 | |||
5일차 | 여행/숙박 상품 가격 모니터링2 | - 판다스를 활용한 자사 및 경쟁사 키워드 기반 랭킹 모니터링 및 시각화 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
- 상품리뷰를 바탕으로한 경쟁사 매출 추정 실습 *데이터 : 수집한 관광상품 리뷰 데이터셋 | 이론/실습 | |||
| 관광 데이터를 활용한 가격 최적화 프로젝트1 | - Airbnb 리스팅 데이터를 기반으로 하는 이익 최대화 전략 구축 - 가격 최적화, 리뷰 개선, 경쟁자 대비 차별화 전략 | 프로젝트 | ||
| - Airbnb 리스팅 데이터를 기반으로 하는 동적으로 경쟁적 가격 책정하는 모델 | 프로젝트 | |||
6일차 | 관광 데이터를 활용한 가격 최적화 프로젝트2 | - Airbnb 리스팅 데이터를 기반으로 하는 동적으로 경쟁적 가격 책정하는 모델 | 09:00-18:00 | 프로젝트 |
| - Airbnb 모델을 활용해 수집한 가격 데이터셋에 적용하는 프로젝트 실습 | 프로젝트 | |||
- 최종 프로젝트 발표 - 프로젝트 배포 및 자동화에 대한 논의 | 프로젝트 |
교육 신청 하려면 어떻게 해야 하나요?
| 방법 | 하단 버튼을 클릭하시고 양식에 맞춰 작성하신 후 제출해 주세요. 신청하기 | ||
자주하는 질문
| Q. 교육은 어떤 방식으로 진행되나요? | ||
| A. 온, 오프라인을 병행해 수업이 진행됩니다. 일정 맞추기가 어렵거나 지리적으로 먼 곳에 거주하여 현장 참여가 어려우신 분은 온라인 Zoom만으로도 교육 참여가 가능합니다. 다만, 현장 참여가 가능하신 분들은 가급적 오프라인 참여를 부탁드리며, 온라인 교육(Zoom)은 강의 복습, 강의 불참으로 인한 학습기회 제공 등의 보조적인 용도로도 활용될 예정입니다. | ||
| Q. 수료기준은 어떻게 되나요? | ||
| A. 실시간 강의 참석 기준으로 출석률이 80% 이상이신 분은 수료가 가능하며 수료증이 발급됩니다. (사전온라인 동영상 강의는 오프라인 강의에 도움이 될 수 있는 기초강의로 수료시간에는 포함되지 않습니다) | ||
| Q. 교육비 부담액이 있나요? | ||
| A. 본 교육과정은 무료입니다. | ||
이번 과정의 특징을 알아볼까요?
| 대상 | 관광분야(여행, 숙박, 편의시설지원 등)에 종사하고 있는 재직자는 누구나 가능 | ||
| 목표 | - 데이터 수집을 위한 웹크롤링 능력 습득 및 실습 - 웹크롤링을 기반으로 하는 상품 정보, 가격 및 리뷰 모니터링 - 머신러닝 기반의 여행 장소 추천 및 가격 최적화 모델의 습득 | ||
| 특장점 | - 가격 및 상품 모니터링을 통한 가격 최적화 실습 - 스스로 웹 크롤링을 통한 시장가격 분석 및 에어비앤비 데이터로 실습 및 분석 - colab을 활용한 수업 진행 | ||
| 기간 | 2024년 8월 31일(토) ~ 9월 22일(일) / 총 6회 | ||
| 시간 | [주말] 토, 일요일, 오전 9시 ~ 오후 6시 / 총 48시간 | ||
| 인원 | 25명 이내 | ||
| 비용 | 교육비 무료 | ||
| 장소 | [오프라인] 여의도 이룸센터 강의실(국회의사당역 4번 출구), [온라인] 실시간 Zoom 동시 송출 | ||
신청 | - 신청서 접수 : 2024년 7월 22일(월) ~ 8월 30일(금) *선착순으로 조기 마감될 수 있습니다. - 신청 결과 안내 : 2024년 8월 30일(금) 17:00 - 제출 서류 : 재직 확인이 가능한 증빙서류 (사업자등록증 및 재직증명서 등) *증빙서류 제출순으로 선착순 신청 완료 | ||
프로그램의 강사는 어떤 분이세요?
강사 |
| 이기홍 △ Hertz&Alpha, CEO (21) △ 핀인사이트, 사외이사, 연구 및 강의 (17~현재) △ 더블유더블유지자산운용 CIO (17) △ 한국투자공사 deputy-CIO (06-17) △ 새마을금고연합회, 해외대체투자팀장 (10~13) △ JR Investment L.P Financail Consultant (99~02) △ HSBC증권 서울지점 Senio Analyst (98~99) △ 인사이트캠퍼스, 아시아경제 외 다수 강의 △ 연구분야 : 머신러닝, 딥러닝, 알고리즘 트레이딩 | ||
프로그램 커리큘럼이 궁금합니다!
| 일자 | 주제 | 강의내용 | 시간 | 비고 |
1일차 | 관광 데이터 이해 및 커리큘럼 개요 | - 관광 데이터 종류 및 특징 설명 - 전체 커리큘럼 개요 설명 - 경쟁사 상품정보 수집을 위한 웹크롤링을 통한 데이터 수집 - 머신 러닝 분석을 위한 체계적인 데이터 수집 및 구축의 중요성 -상품 가격 모니터링 - 가격 최적화 전략 수립 | 09:00-18:00 | 이론 |
| 관광 데이터 분석을 위한 프로그래밍 | - 개발환경 colab의 이해 - 파이썬 및 판다스 기초 - 판다스를 이용한 데이터 분석 및 시각화 - 데이터 준비와 전처리 | 이론/실습 | ||
| 관광 데이터 수집을 위한 프로그래밍1 | - 관광 웹사이트 사례 수집 예시 시연 - 데이터 수집을 위한 웹 기본개념 | 이론/실습 | ||
2일차 | 관광 데이터 수집을 위한 프로그래밍2 | - HTML 개념 이해 및 실습 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
- CSS 개념의 이해 및 실습 - SNS, 포털, 관광 웹사이트 HTML과 CSS의 종합 연습 | 이론/실습 | |||
| 관광 데이터 수집 및 분석1 | - 데이터 수집을 위한 패키지 이해 : Request, BeautifulSoup - 다양한 관광 웹사이트 데이터 수집 실습 | 이론/실습 | ||
| - Selenium을 이용한 웹크롤링 실습 | 이론/실습 | |||
3일차 | 관광 데이터 수집 및 분석2 | - Instagram을 이용한 관광정보 및 리뷰 데이터 수집 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
- 수집된 데이터의 DB(SQL)화 - 수집 데이터 DB(SQL) 또는 엑셀 데이터와 연결 - 판다스를 활용한 관광 통계 데이터 분석 실습 | 이론/실습 | |||
| 이탈 고객 분류를 위한 머신 러닝 | - 싸이킷런 활용 머신러닝 워크플로우 습득 - 선형회귀 및 트리 모델을 활용한 항공사 고객 이탈 여부 예측 실습 *데이터 : 항공 고객 이탈 데이터셋 (연령, 충성도 프로그램, 년소득 등급, 서비스 선택, 소셜미디어 연동, 호텔부킹 등) | 이론/실습 | ||
4일차 | 고객 지출 예측을 위한 머신 러닝 | - 회귀분석 기반 방법론으로 고객 지출 예측 - 회귀분석의 평가지표 *데이터: 연간 지출 예측 데이터 셋 (yearly_expenditure.csv, 평균 세션 길이, 앱이나 웹사이트 체류시간, 이코머스 년 지출) | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
| 여행/숙박 상품 가격 모니터링1 | - 웹크롤링 기반 자사 및 경쟁사 가격 모니터링 - 항공사, 호텔, Airbnb 가격 모니터링 | 이론/실습 | ||
| - 판다스를 활용한 자사 및 경쟁사 키워드 기반 랭킹 모니터링 및 시각화 | 이론/실습 | |||
5일차 | 여행/숙박 상품 가격 모니터링2 | - 판다스를 활용한 자사 및 경쟁사 키워드 기반 랭킹 모니터링 및 시각화 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
- 상품리뷰를 바탕으로한 경쟁사 매출 추정 실습 *데이터 : 수집한 관광상품 리뷰 데이터셋 | 이론/실습 | |||
| 관광 데이터를 활용한 가격 최적화 프로젝트1 | - Airbnb 리스팅 데이터를 기반으로 하는 이익 최대화 전략 구축 - 가격 최적화, 리뷰 개선, 경쟁자 대비 차별화 전략 | 프로젝트 | ||
| - Airbnb 리스팅 데이터를 기반으로 하는 동적으로 경쟁적 가격 책정하는 모델 | 프로젝트 | |||
6일차 | 관광 데이터를 활용한 가격 최적화 프로젝트2 | - Airbnb 리스팅 데이터를 기반으로 하는 동적으로 경쟁적 가격 책정하는 모델 | 09:00-18:00 | 프로젝트 |
| - Airbnb 모델을 활용해 수집한 가격 데이터셋에 적용하는 프로젝트 실습 | 프로젝트 | |||
- 최종 프로젝트 발표 - 프로젝트 배포 및 자동화에 대한 논의 | 프로젝트 |
교육 신청 하려면 어떻게 해야 하나요?
| 방법 | 하단 버튼을 클릭하시고 양식에 맞춰 작성하신 후 제출해 주세요. 신청하기 | ||
자주하는 질문
| Q. 교육은 어떤 방식으로 진행되나요? | ||
| A. 온, 오프라인을 병행해 수업이 진행됩니다. 일정 맞추기가 어렵거나 지리적으로 먼 곳에 거주하여 현장 참여가 어려우신 분은 온라인 Zoom만으로도 교육 참여가 가능합니다. 다만, 현장 참여가 가능하신 분들은 가급적 오프라인 참여를 부탁드리며, 온라인 교육(Zoom)은 강의 복습, 강의 불참으로 인한 학습기회 제공 등의 보조적인 용도로도 활용될 예정입니다. | ||
| Q. 수료기준은 어떻게 되나요? | ||
| A. 실시간 강의 참석 기준으로 출석률이 80% 이상이신 분은 수료가 가능하며 수료증이 발급됩니다. (사전온라인 동영상 강의는 오프라인 강의에 도움이 될 수 있는 기초강의로 수료시간에는 포함되지 않습니다) | ||
| Q. 교육비 부담액이 있나요? | ||
| A. 본 교육과정은 무료입니다. | ||
(사)한국능률협회