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 11월 18일(월) ~ 12월 6일(금) / 총 6회 | ||
| 시간 | [평일] 월, 금요일, 오전 9시 ~ 오후 6시 / 총 48시간 | ||
| 인원 | 25명 이내 | ||
| 비용 | 교육비 무료 | ||
| 장소 | [온라인] 실시간 Zoom | ||
신청 | - 신청서 접수 : ~ 2024년 11월 17일(금) *선착순으로 조기 마감될 수 있습니다. - 신청 결과 안내 : 2024년 11월 17일(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 (11/18) | 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 (11/22) | 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 (11/25) | 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 (11/29) | 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 (12/2) | 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 (12/6) | 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. 실시간 Zoom을 이용해 온라인 단독으로 수업이 진행됩니다. 온라인으로 교육이 이뤄지기 때문에 장소에 제한없이 해당 과정에 관심이 있으신 분은 신청 바라며, 강의 복습이 필요할 때 또는 강의 불참 시 녹화본 제공을 통해 추가 학습기회를 제공해드릴 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 11월 18일(월) ~ 12월 6일(금) / 총 6회 | ||
| 시간 | [평일] 월, 금요일, 오전 9시 ~ 오후 6시 / 총 48시간 | ||
| 인원 | 25명 이내 | ||
| 비용 | 교육비 무료 | ||
| 장소 | [온라인] 실시간 Zoom | ||
신청 | - 신청서 접수 : ~ 2024년 11월 17일(금) *선착순으로 조기 마감될 수 있습니다. - 신청 결과 안내 : 2024년 11월 17일(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 (11/18) | 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 (11/22) | 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 (11/25) | 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 (11/29) | 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 (12/2) | 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 (12/6) | 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. 실시간 Zoom을 이용해 온라인 단독으로 수업이 진행됩니다. 온라인으로 교육이 이뤄지기 때문에 장소에 제한없이 해당 과정에 관심이 있으신 분은 신청 바라며, 강의 복습이 필요할 때 또는 강의 불참 시 녹화본 제공을 통해 추가 학습기회를 제공해드릴 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