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컨텐츠 내용

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  2. 과정정보
데이터를 수집하고 정리하는 라이브러리 Pandas(판다스) 제대로 배우기
데이터를 수집하고 정리하는 라이브러리 Pandas(판다스) 제대로 배우기 과정정보
수강기간 30일
복습기간 학습종료 후 365일 까지
강의구성 26차시
원가 52,000원 (10%)
할인가 46,800원
맛보기 맛보기

데이터를 수집하고 정리하는 라이브러리 Pandas(판다스) 제대로 배우기

  • 총 7시간 49분

  • 26차시

  • 💳 52,000 46,800원10%

  • 📅 수강기간 1개월 (복습기간 365일)

📂 WORK,DIFFERENTLY

스타트유어스와 함께 시작하는 새로운 업무 노하우

스타트유어스는 창업가로 성장하는 창업방법론 뿐만 아니라 스타트업에 꼭 필요한 업무 노하우를 공유합니다. 해야 하는 일은 많지만, 알려주는 사람은 없는 창업 현장에서 '스타트유어스'는 창업가에게 필요한 업무 스킬을 전달하고자 합니다. 실제 스타트업에서 실무를 경험하고 있는 실무자들의 노하우를 비롯해, 프로 일잘러로 성장하기 위해 한 번쯤은 알아두면 좋은 업무 기술을 배워볼 수 있습니다.

📊 Class overview

파이썬 판다스를 통해 분석하는 빅데이터

"데이터, 무조건 많으면 좋은 걸까?"

방대한 양의 데이터가 쏟아지는 요즘, 우리는 빅데이터 시대에 살고 있습니다. 그러나 데이터가 많다고 좋은 것일까요? 가장 중요한 것은 많은 양의 데이터를 가공하고 나에게 필요한 데이터를 정리하여, 추출하는 것입니다. 어떠한 빅데이터라도 데이터 분석기술만 가지고 있다면, 다양한 각도로 분석이 가능합니다.

본 수업은 파이썬을 이용하여 데이터 분석을 해보고자 하는 사람들을 위한 첫 입문 과정입니다. 파이썬으로 데이터 분석 학습을 해보고자 한다면 크게 파이썬에 대한 이해와 그리고 관련된 라이브러리인 넘파이, 판다스, 시각화 라이브러리 등을 배워야 합니다.

파이썬 기반의 데이터 분석 시 가장 많이 사용하는 판다스 라이브러리의 기본에 대해서 학습하고, 빅데이터를 분석할 수 있는 경험을 해볼 수 있습니다.

🚩 Key objective

파이썬을 통해 빅데이터를 분석해보아요

  • 1 파이썬 기초 및 데이터 분석을 위한 문법과 주요 함수를 배워볼 수 있습니다.
  • 2 판다스 라이브러리의 기본과 활용 방법을 알 수 있습니다.
  • 3 넘파이 이수자를 대상으로 한 판다스 기본을 학습할 수 있습니다.
🤔 For whom

이런 고민을 가진 분들이 들으면 좋아요

  • 1 판다스가 뭘까? 나도 시작할 수 있을까?
  • 2 빠른 시간에 판다스를 배울 수 있을까?
  • 3 어떻게 하면 데이터를 효과적으로 활용할 수 있을까?
👨‍🏫 Coach introduction

누구와 함께 하나요?

김동준 강사

  • 제이에스미디어 웹에이전시 팀장
  • 인터넷교육방송 팀장
  • 한훈직업전문학교 온라인 팀장
  • 다수의 직업훈련학교 강의
💬 LIVE REVIEW

먼저 강의를 수강한 창업가와 실무자들의 후기!

파이썬은 처음이라 긴장되었는데 쉬운 설명으로 끝까지 따라갈 수 있었습니다.

👨🏻김*기

비전공자라서 따라갈 수 있을까 걱정이 많았는데 실무에 바로 쓸 수 있는 코딩도 배우면서 파이썬에 대해 더 관심이 많아졌습니다!

🧑🏻홍*영

빠르게 변화하는 세상에서 파이썬 배워봐야지 하고 생각만 하고 있었는데, 왜 이제야 배웠는지 새롭게 느끼는 것이 많았던 시간이었습니다.

👩🏻백*희

수료기준
수료기준
평가기준 총점
반영비율 100점
이수(과락)기준 60점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
강의목차
차시 강의명
1차시 소개 및 판다스 설치
2차시 Series(1) 소개 및 특징
3차시 Series(2) 대소문자
4차시 Series(3) 인덱스 지정 및 수정
5차시 Series(4) 조건 비교
6차시 Series(5) 연산 및 NaN 표시
7차시 실습1
8차시 실습2
9차시 DataFrame(1) 생성, 대소문자, 인덱스지정, 다양한 df 생성법
10차시 DataFrame(2) values, index type, ndim, size, shape
11차시 DataFrame(3) 색인, 열기준처리, 넘파이로 df 생성, 예외처리
12차시 실습1
13차시 실습2
14차시 DataFrame(4) raw_data 만들기, 순서 및 값 변경, 열 추가, 행열 정보 확인
15차시 DataFrame(5) loc
16차시 DataFrame(6) iloc, fillna NaN값 채우기
17차시 실습1
18차시 실습2
19차시 DataFrame(7) 조건식을 이용한 True, False 입력
20차시 종합실습 개요
21차시 넘파이 모듈을 포함한 종합실습1 - Series
22차시 넘파이 모듈을 포함한 종합실습2
23차시 넘파이 모듈을 포함한 종합실습3 - DataFrame
24차시 넘파이 모듈을 포함한 종합실습4
25차시 넘파이 모듈을 포함한 종합실습5 - 다양한 DF 생성방법과 자료형 변경
26차시 넘파이 모듈을 포함한 종합실습6 - 팬시 색인