A.I / Bigdata
| 제목 | 이장래 강사의 파이썬 데이터 전처리와 분석 | ||
|---|---|---|---|
| 역량 | A.I / Bigdata | 구분 | 인공지능, 빅데이터 |
| 과정번호 | WT-20050602 | 등급 | 중급 |
| 주/야 | 기간 | 일수 | 교육시간 | 환급여부 | 교육비 | 환급금액 우선대상 (대기업) |
신청 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 주간 | 2024-12-16 ~ 2024-12-20 (09:30~17:30) |
5 일 | 35 시간 | 비환급 |
￦1,200,000 교육쿠폰: 8일 |
￦0 (￦0) |
| 교육개요 |
※과정 개요※ Python 은 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어 중의 하나입니다. 배우기 쉬운 장점도 있지만 강력한 능력을 가진 다양한 라이브러리가 있는 것도 Python 이 선호되는 중요한 원인 중 하나입니다. 그 중에서도 Numpy, Pandas 는 데이터 처리를 위한 강력한 라이브러리이며, Matplotlib,Seaborn 은 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 본 과정은 이들 라이브러리를 사용해 다양한 데이터 처리와 분석, 그리고 데이터 시각화를 어떻게 하는지 체계적인 학습과 다양한 실습을 통해 배우는 과정입니다. ※학습 목표※ - Python 기본 문법을 정확히 이해하고 사용할 수 있습니다. - Numpy 라이브러리를 사용해 배열을 처리할 수 있습니다. - Pandas 라이브러리를 사용해 데이터를 불러와 탐색하고 처리할 수 있습니다. - Matplotlib 라이브러리를 사용해 데이터를 시각화해 분석할 수 있습니다. - Seaborn 라이브러리를 사용해 더욱 화려한 데이터 시각화를 할 수 있습니다. |
|---|---|
| 교육대상 |
- Python 을 처음 배우시는 분 - Python 을 활용한 데이터 분석에 관심이 있는 분 |
커리큘럼
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1일차
1단계: Python 기본 정리
- Google Colaboratory 사용
- 파이썬 기본 문법 복습
- 문자열, 리스트, 튜플 자료형 복습
- 딕셔러니, 집합 자료형 복습
- Python 실습 -
2일차
2단계: Numpy 라이브러리
- 배열 만들기
- 배열 인덱싱과 슬라이싱
- 배열 변환
- 배열 연산
- Shuffle, Sampling, Split
- Numpy 실습 -
3일차
3단계: Pandas 라이브러리
- 시리즈 만들기
- 시리즈 정보 확인
- 시리즈 인덱싱과 슬라이싱
- 시리즈 연산
- 데이터프레임 만들기
- 인덱스 다루기
- 데이터프레임 변환
- 데이터프레임 정보 확인
- 데이터프레임 인덱싱과 슬라이싱
- 데이터프레임 변경
- 데이터프레임 집계
- 데이터프레임 Null 값 처리
- Pandas 실습 -
4일차
4 단계: Matplotlib 라이브러리
- Line Graph
- Bar Chart
- Scatter Plot
- Histogram
- Bok Plot
- Pie Chart
- Matplotlib 실습
5 단계: Seaborn 라이브러리
- Line Graph
- Bar Chart
- Scatter Plot
- Histogram
- Bok Plot
- Pie Chart
- Seaborn 실습 -
5일차
6 단계: 데이터 분석 프로세스
- 데이터분석 표준 프로세스 이해
- 다양한 데이터 탐색 방법
- 다양한 데이터 전 처리 방법
7 단계: 데이터 분석 실습
- 데이터 불러오기
- 데이터 탐색
- 데이터 전 처리
- 데이터 시각화
8 단계: 머신러닝 개념
- 머신러닝 이해하기
- 머신러닝 따라하기