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데이터분석 전문가(ADP) 자격증 따기 (실기) Part.1 실기를 위한 파이썬

25,000원

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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.

커리큘럼

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1강 아나콘다 설치 및 설정,주피터노트북 기본 사용법,파이썬 자료형(문자, 숫자, 불리언),파이썬 자료구조 핵심 요약(리스트, 튜플, 딕셔너리)

31분 15초

1강 아나콘다 설치 및 설정,주피터노트북 기본 사용법,파이썬 자료형(문자, 숫자, 불리언),파이썬 자료구조 핵심 요약(리스트, 튜플, 딕셔너리)

2강 파이썬 입출력 및 데이터 수집, 파일 입출력시 인코딩 문제 해결, readlindes 함수 사용법

22분 00초

2강 파이썬 입출력 및 데이터 수집, 파일 입출력시 인코딩 문제 해결, readlindes 함수 사용법

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

4강 numpy 배열(시퀀스 데이터 처리), 튜플, 딕셔너리, 리스트로 배열 만들기, arange 함수 사용법, numpy 산술연산

5강 numpy 통계, 평균, 중간값, 표준편차, 행렬곱

25분 11초

5강 numpy 통계, 평균, 중간값, 표준편차, 행렬곱

6강 numpy 인덱싱과 슬라이싱, 불리언 인덱싱, 팬시 인덱싱

28분 06초

6강 numpy 인덱싱과 슬라이싱, 불리언 인덱싱, 팬시 인덱싱

7강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색1(배열전치와 축바꾸기), transpose 함수 사용법

29분 26초

7강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색1(배열전치와 축바꾸기), transpose 함수 사용법

8강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색2(정렬과 난수 생성), np.random.seed(), np.random.permutation(), np.random.shuffle()

17분 56초

8강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색2(정렬과 난수 생성), np.random.seed(), np.random.permutation(), np.random.shuffle()

9강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색3(데이터형태에 따른 자료구조), 시리즈 자료구조 상세, 데이터 형태에 따른 자료구조 파이프라인

46분 20초

9강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색3(데이터형태에 따른 자료구조), 시리즈 자료구조 상세, 데이터 형태에 따른 자료구조 파이프라인

10강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색4, 데이터프레임 상세, 인덱스를 지정해서 시리즈 만들기

35분 02초

10강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색4, 데이터프레임 상세, 인덱스를 지정해서 시리즈 만들기

11강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색5, 데이터프레임과 시리즈 정리, iris 데이터로본 데이터프레임 처리

46분 17초

11강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색5, 데이터프레임과 시리즈 정리, iris 데이터로본 데이터프레임 처리

12강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색6, 데이터프레임 연결, 데이터프레임 병합

01시간 10분 19초

12강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색6, 데이터프레임 연결, 데이터프레임 병합