강좌소개

데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사 결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 양성하는 과정입니다.

강의목록

• 1강 아나콘다 설치 및 설정,주피터노트북 기본 사용법,파이썬 자료형(문자, 숫자, 불리언),파이썬 자료구조 핵심 요약(리스트, 튜플, 딕셔너리) 31분 15초
• 2강 파이썬 입출력 및 데이터 수집, 파일 입출력시 인코딩 문제 해결, readlindes 함수 사용법 22분 00초
• 3강 파이썬 API를 통한 데이터 수집, data.go.kr 데이터 수집하는 방법, URL인코딩 및 URL 해석, XML, JSON 데이터 처리, 트위터 API 처리를 통한 트위터 데이터 수집 35분 08초
• 4강 numpy 배열(시퀀스 데이터 처리), 튜플, 딕셔너리, 리스트로 배열 만들기, arange 함수 사용법, numpy 산술연산 34분 49초
• 5강 numpy 통계, 평균, 중간값, 표준편차, 행렬곱 25분 11초
• 6강 numpy 인덱싱과 슬라이싱, 불리언 인덱싱, 팬시 인덱싱 28분 06초
• 7강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색1(배열전치와 축바꾸기), transpose 함수 사용법 29분 26초
• 8강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색2(정렬과 난수 생성), np.random.seed(), np.random.permutation(), np.random.shuffle() 17분 56초
• 9강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색3(데이터형태에 따른 자료구조), 시리즈 자료구조 상세, 데이터 형태에 따른 자료구조 파이프라인 46분 20초
• 10강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색4, 데이터프레임 상세, 인덱스를 지정해서 시리즈 만들기 35분 02초
• 11강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색5, 데이터프레임과 시리즈 정리, iris 데이터로본 데이터프레임 처리 46분 17초
• 12강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색6, 데이터프레임 연결, 데이터프레임 병합 01시간 10분 19초

수강후기

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