Query-data
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Data Analysis Crew

Introducing
Query-data.

데이터에 질문하고, 인사이트로 답하다. Query-data는 체계적인 커리큘럼과 실전 프로젝트로 데이터 분석 역량을 키우는 크루입니다.

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Query-data 활동 배경
Q
QUERY-DATA

Be Data-literate,
Advance with AI

전공자와 비전공자가 함께 성장하는 데이터 분석 크루

우리의 미션은 끝없는 질문과 배움으로 데이터 중심의 모두의 성장을 돕는 것입니다.

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PythonPandasNumPyScikit-LearnTensorFlowPyTorchKerasXGBoostLightGBMCatBoostMatplotlibSeabornPlotlyOpenCVHuggingFaceFastAPIStreamlitDockerSQLMongoDBPostgreSQLAirflowSparkKaggleJupyterGitLinuxAWSGCPTableauPythonPandasNumPyScikit-LearnTensorFlowPyTorchKerasXGBoostLightGBMCatBoostMatplotlibSeabornPlotlyOpenCVHuggingFaceFastAPIStreamlitDockerSQLMongoDBPostgreSQLAirflowSparkKaggleJupyterGitLinuxAWSGCPTableau

01

About Us

누구나 쉽게 시작할 수 있는 데이터 분석 크루

사전 지식NONE
0%

사전 지식은 필요 없습니다. 열정만 있다면 누구든 시작할 수 있습니다.

학습 효율OPTIMIZED
0%

실전 파이썬 분석 기법을 압축하여 누구나 데이터와 대화할 수 있게 됩니다.

모집 현황RECRUITING
0%

데이터에 올바른 질문을 던질 새로운 동료를 찾고 있습니다.

03 / TECH MATRIX

What You Will Master

단순 이론 학습을 넘어 현업 수준의 데이터 전처리, 모델 설계 및 배포 파이프라인까지의 전 과정을 학습합니다.

DATA PREPROCESSING & EDA

데이터 정제 및 시각화

결측치 처리, 피처 엔지니어링, 그리고 실전 Pandas/NumPy 데이터 파이프라인 조작을 마스터합니다. 복잡한 분포를 직관적으로 나타내는 고급 EDA 기술을 익힙니다.

STACKS & TOOLKITS

PandasNumPyMatplotlibSeabornPlotly
📊
0개

누적 프로젝트

🎯
0%

평균 정확도

⚙️
0개+

활용 기술

🌐
0개

분석 분야

02

Project Archive

47개의 프로젝트 아카이브

QD-001FINTECH
Fraud Ring Network Mapping금융 사기 조직 네트워크 시각화
PythonDGLNeo4j+1
93.7%
EXECUTED
QD-002MOBILITY
EV Charging Demand Heatmap전기차 충전 수요 히트맵 예측
PythonGeoPandasLightGBM+1
91.4%
EXECUTED
QD-003BIOMEDICAL
Retinal OCT Layer Segmentation망막 OCT 영상 레이어 자동 분할
PythonPyTorchMonai+1
94.0%
EXECUTED
QD-004RETAIL
Dynamic Markdown Optimizer소매 할인율 동적 최적화 엔진
PythonOptunaXGBoost+1
87.2%
EXECUTED
QD-005CLIMATE
Urban Heat Island Predictor도시 열섬 현상 시공간 예측
PythonRasterioTensorFlow+1
89.5%
EXECUTED
QD-006SOCIAL
Youth Mental Health Signal Mining청소년 정신건강 위험 신호 탐색
PythonKoBERTStreamlit+1
88.0%
EXECUTED
View all 47 projects

03

Curriculum

모집 안내 및 커리큘럼 — 파이썬 코드 형식

curriculum.py
1# ✳️ 활동 구성
2activity_structure = {
3 "1) 방학 집중 학습": {
4 "모임": "주 1회 정기 모임",
5 "학습": "Python, Pandas 데이터 조작/시각화",
6 "특징": "실무 중심 이론 학습",
7 "비고": "포폴용 프로젝트 즉시 진행 가능"
8 },
9 "2) 학기 중 프로젝트": {
10 "모임": "격주 1회 정기 모임 (유동적)",
11 "실습": "Kaggle 머신러닝 예제",
12 "분석": "크롤링 데이터셋 확보 & EDA",
13 "지원": "수준별 학습 및 멘토링"
14 }
15}
01

1) 방학 집중 학습(기초 학습)

• 주 1회 정기 모임 진행! • Python과 Pandas를 통한 데이터 조작과 시각화 및 예제 연습! • 이론과 실무를 동시에 다루며 실무에 필요한 이론 위주의 학습! • 참고: 포폴 제작 바로 희망하시는 분들은 바로 포폴용 프로젝트 진행하실 수 있습니다!

02

2) 학기 중 프로젝트

• 격주 1회 정기 모임 진행!(학기 중 시험기간에는 유동적으로 진행됩니다) • kaagle 등의 머신러닝 예제 학습 • 크롤링을 통한 데이터셋 확보 및 EDA 학습 • 수준별 학습과 멘토링

05 / FAQ

Frequently
Asked Questions

Query-data 크루 합류와 활동에 대한 대표적인 질문들을 확인해 보세요. 추가적인 의문점은 공식 채널 또는 가입 문의 링크를 통해 연락해 주시기 바랍니다.

04

Join the
Crew.

데이터에 올바른 질문을 던질 새로운 동료를 기다립니다.

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