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파이썬 데이터분석 에센스 - 데이터 수집부터 분석 & 시각화까지

클래스 소개
난이도
쉬움
카테고리
프로그래밍 - 인공지능
태그
데이터 분석, 데이터베이스, 딥러닝, 머신러닝, 빅데이터, 인공지능, 장고, 텐서플로우, 통계, 파이썬
소요 시간
약 42시간
추천 학습대상
- 파이썬의 기본 문법을 빠르게, 그러나 꼼꼼하게 익히고 싶은 분
- 데이터의 전처리부터 시각화까지 한번에 파이썬 데이터 분석을 시작하고 싶은 분
- 파이썬의 기본기를 탄탄히 닦아 머신러닝, 웹프로그래밍, 업무 자동화 등에 적용하고 싶은 분
- 웹 크롤링을 통해 각종 웹사이트에 존재하는 데이터들을 빠르게 수집하고 싶은 분
- 고급 웹 크롤링 기법을 활용하여 막힘없이 자동화된 웹 데이터 수집 프로그램을 만들고 싶은 분

📊

파이썬 데이터분석 에센스
#데이터 수집부터 분석 & 시각화까지

🎁



💡 언젠가 배워야겠다고 계속 미뤄두었던 파이썬, 어디서부터 어떻게 학습을 시작해야 할지 길을 찾아 헤매셨다면 바로 여기서 시작해보세요!

💡 삼성전자 삼성리서치, 페이스북 이노베이션랩, 멀티캠퍼스 & 패스트캠퍼스, 서울대학교 등 5,000명이 넘는 수강생을 대상으로 검증을 마친 강의를 한 곳에 모았습니다!

💡 파이썬의 기본 문법부터 웹 스크레이핑, 데이터 분석 & 시각화, 머신러닝 & 딥러닝, 웹 프로그래밍, 업무 자동화까지, 170시간이 넘는 강의를 통해 차근차근 꼼꼼하게, 그러나 가장 쉽게 정복해보세요!






📖
파이썬 데이터분석 에센스 과정은?

프로그래밍 언어 및 데이터 분석에 대한 초급 과정으로 이론, 실습, 동영상 강의로 구성되어
코딩 초보자도 무리 없이 완주하실 수 있습니다.







🎓
과정 소개




📖

Chapter 1 : 파이썬 데이터분석 에센스 - 데이터 수집부터 분석 & 시각화까지 PART 1 | 가장 빠르게 익히는 파이썬 프로그래밍 기초 (11시간+) PART 2 | 파이썬 정형 데이터 분석 & 데이터 시각화 (10시간+) PART 3 | 파이썬을 활용한 웹 크롤링 & 자연어 데이터 분석 (20시간+)



파이썬 A-Z 올인원 시리즈의 첫 챕터, [ Chapter 1 : 파이썬 데이터분석 에센스 ]는 크게 3가지 파트로 구성되어 있습니다. (40시간 이상의 콘텐츠) 💡
Part 1에서는 파이썬 프로그래밍을 위한 컴퓨터 환경 세팅부터 차근차근 함께 진행하고 파이썬 문법을 체계적으로 학습합니다. 어떤 프로그래밍 언어든 학습을 할 때 가장 중요한 3가지 축이 있습니다. - 데이터를 담는 그릇인 데이터 타입 - 우리가 만드는 가장 작은 프로그램인 함수 - 프로그램을 효율적으로 만들기 위한 조건문 & 반복문 이 3가지 축을 잘 세워두면 파이썬은 물론 어떤 프로그래밍 언어든 쉽게 학습을 이어갈 수 있습니다. 가장 중요한 문법 요소들을 꼼꼼하게 빠짐없이, 그러나 가장 빠르고 쉽게 배우며 다양한 분야에 파이썬을 활용할 준비를 탄탄히 해보아요! 💡 Part 2에서는 우리가 업무를 하며 가장 자주 만나는 형태의 데이터인 정형 데이터(a.k.a 엑셀)를 대상으로 전처리와 시각화를 적용해봅니다. 파이썬 데이터분석 & 시각화의 뼈대를 이루는 가장 중요한 3가지 라이브러리들을 직접 만나며 친해져 보아요! 데이터 시각화를 직접 진행할 때 언제나 부딪히는 장벽인 “언제 어떤 종류의 시각화를 해야할까?”라는 질문에 대한 해답도 준비해두었습니다! 구글의 클라우드 서비스도 활용해보고, 공공데이터 분석 중 필연적으로 만나게 되는 JSON 데이터도 함께 다뤄보겠습니다. 💡 Part 3에서는 웹 크롤링이라고도 불리는 웹 스크레이핑을 단계적으로 학습해봅니다. 추후 웹 프로그래밍을 배우기 전에 꼭 필요한 필수적인 웹 관련 사전 지식들을 꼼꼼하게 배우고, 웹에 대한 이해를 바탕으로 체계적인 웹 스크레이핑을 실습하며 웹사이트의 다양한 데이터를 수집해보아요! 수집을 마친 텍스트 데이터를 대상으로 유사도 분석과 같은 텍스트 데이터 분석 작업을 진행하고, 추후 머신러닝 & 딥러닝을 텍스트 데이터에 적용하기 위한 코어가 되는 지식을 미리 학습해봅니다. 구글과 파파고를 활용한 자동 번역 프로그램도 만들어보고, 수강 신청과 같이 선착순으로 신청을 받는 웹사이트에서 누구보다 빠르게 기회를 잡을 수 있도록 도와주는 자동화 프로그램도 만들어볼게요!







🧑‍🏫
강사소개



조대연 강사
5,000명이 넘는 수강생들을 8,000시간 가까이 가르쳐 왔습니다.
차곡차곡 쌓인 노하우를 한 곳에 모아 프로그래밍의 P도 모르지만 파이썬도 배우고 싶고 머신러닝 & 딥러닝도 배워보고 싶은 분들을 위한 수업을 만들었습니다!
머신러닝과 딥러닝의 이해를 위한 가장 중심이 되는 개념들을 누구보다 쉽게 가르쳐드리고,
함께 단계별로 진행하는 실습과 방대한 추가 학습 자료들을 통해 강의 종료 후 스스로 학습해나가실 수 있도록 방향을 잡아드립니다 :)
비전공자 출신으로 프로그래밍을 처음 공부하는 입장에서 겪는 어려움을 잘 알고 있습니다.

문과생 & 인문학도의 자세로 세심하고 디테일하게,
무엇을 왜, 그리고 어떻게 배워야 하는지 가장 쉽고 직관적으로 이해할 수 있도록 차근차근 가르쳐드리겠습니다!




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강사 약력

✔삼성전자 삼성리서치 현직 엔지니어 대상 머신러닝 & 딥러닝 강의 (1,000명+)
✔고용노동부 K-Digital Training 인공지능 통합과정 1기~5기 교육
✔각종 기업 교육 진행 (KBS, KT DS, 페이스북 이노베이션랩, 솔트룩스, 패스트캠퍼스, 멀티캠퍼스, 멋쟁이사자처럼 등)
✔각종 대학 교육 진행 (서울대, 경희대, 연세대, 중앙대, 건국대, 가톨릭대, 서울예술대, 고려사이버대, 세종사이버대 등)
✔각종 기관 교육 진행 (서울산업진흥원, 한국콘텐츠진흥원, 한국인터넷진흥원, 한국정보화진흥원, 서울주택도시공사, 경찰청, 경기도 등)
✔(재)이노베이션아카데미 소프트웨어개발자 현업 멘토단 (42Seoul)
✔한국과학기술기획평가원 미래유망기술 후보 발굴 및 기술 분석단 (AutoML & Explainable AI)
✔서울대학교 영상의학과 연구원
✔오피스비긴 대표
✔서울대학교 경영학 전공




😍
강의 후기

✔ 알찬 내용에 감동, 눈높이에 맞춘 강의 과정도 만족
✔ 입사 이후 받았던 수많은 교육들 중 손꼽을 정도로 만족합니다.
✔ 식을 순차적으로 해석하며 이해를 높여주는 수업이라 좋습니다
✔ 강사님께서 입문자의 입장에서, 그리고 현재 수강생의 수준을 잘 파악하고 계신 것 같다는 생각이 들었습니다. 강의 내용도 잘 이해되어서 좋았습니다.
✔ 지금까지 강사님 중 가장 좋았습니다. 저희 수업 진도가 어디까지 나가있는지, 어느수준까지 배웠는지를 미리 파악해 오셔서 거기에 맞춘 수업을 진행해주셔서 진짜 알차게 시간 보낸 것 같습니다.
✔ 쉽게 설명을 잘 해주셔서 이해가 잘 되고 앞으로의 전망에 대해서도 추가적으로 말씀해주셔서 시야를 넓히면서 학습할 수 있어서 좋습니다
✔ 역대 강사님 중 최고.
✔ 딥러닝의 낯섦과 어려움의 콜라보 속에서도 한걸음 한걸음 나아갈 수 있게 이끌어 주셔서 만족스러운 강의였습니다. 엄선한 부가 공부 거리도 촤르륵 펼쳐주고 가신 점도 좋았습니다.
✔ 엄청 열정적으로 알아듣기 쉽게 강의해주셔서 감사드린다고 전해주세요.
✔ 교육 내용도 너무 이론적이지도 않고 너무 실무적이지도 않는 딱 균형잡힌 교육이었던것 같습니다.
✔ 복잡한 수식/알고리즘에 대한 완벽한 설명보다는 동작 방식에 대한 인사이트를 주는 방식의 설명을 해주어서 도움이 많이 된 수업같습니다.
✔ 실제로 적용 가능한 수준에서 다양한 실습을 통한 설명으로 쉽게 접근하고 이해하기에 좋았던 것 같습니다.
✔ 어렴풋이 알고 있던 내용에 대해서 조금 더 명확하게 이해할 수 있게 되었고, 전반적인 연구 동향 파악 및 심화 학습을 위한 자료들을 얻게 된 것 같습니다.
✔ 어려운 내용을 파고들기보다는 교육이 끝나고 나중에 필요할 때 혼자 보면서 실습해볼 만한 자료와 그에 대한 설명을 잘해주신 부분이 만족스럽습니다.




교육 과정
모두 펼치기
  • 01
    Part 1
    • 1강. Python & Anaconda 소개
    2강. Anaconda 설치 & 개발 환경 세팅
    3강. Jupyter Notebook 소개 & 단축키 실습
    4강. 기초 데이터타입 1 (int & float)
    5강. 기초 데이터타입 2 (str & bool)
    6강. 함수 & 퀴즈풀이
    7강. 컨테이너 자료형 1 (list)
    8강. 컨테이너 자료형 2 (dict & tuple & set)
    9강. 조건문 & 반복문 1 (if & for)
    10강. 조건문 & 반복문 2 (while) + 퀴즈풀이
    11강. 파일 읽기 & 파일 쓰기
    12강. 클래스
    13강. 기본 내장함수 & 외장함수
    14강. 라이브러리 & 모듈
    Additional tools for Python (Colab) & 추가학습자료
  • 02
    Part 2
    • 1강. 다양한 데이터의 종류와 데이터 수집도구 소개
    2강. Pandas Tutorial 1 - DataFrame 둘러보기 & 행 단위 접근
    3강. Pandas Tutorial 2 - 열 단위 접근 & Series 문자열 함수
    4강. Pandas Tutorial 3 - DataFrame 고급함수 실습
    5강. 정형데이터 전처리 & 시각화 - 데이터 소개 및 둘러보기
    6강. 정형데이터 전처리 & 시각화 - 데이터 전처리 1
    7강. 정형데이터 전처리 & 시각화 - 데이터 전처리 2
    8강. 정형데이터 전처리 & 시각화 - 데이터 시각화 1
    9강. 정형데이터 전처리 & 시각화 - 데이터 시각화 2
    10강. 정형데이터 전처리 & 시각화 - 지도 시각화
    11강. 정형데이터 전처리 & 시각화 - GCP 활용 지도 시각화
    12강. 정형데이터 전처리 & 시각화 - 상세 버전 GeoJSON 활용
    13강. Additional tools for Python (JupyterLab)
    14강. 추가학습자료 1 - Numpy & Matplotlib 둘러보기
    15강. 추가학습자료 2 - Cheatsheets & Pandas-Profiling
  • 03
    Part 3
    • 1강. Web Scraping 소개 & Web Scraping을 위한 HTML 기초지식
    2강. 크롬 개발자도구 소개 & Web Scraping 전체 프로세스
    3강. Web Scraping with BeautifulSoup 1
    4강. Web Scraping with BeautifulSoup 2
    5강. Basic text data analysis 1 - Tokenizing, POS tagging, Stopwords, Lemmatization
    6강. Basic text data analysis 2 - 품사별 토큰 추출 & 등장횟수 시각화, 정규표현식
    7강. Basic text data analysis 3 - TF-IDF & Cosine similarity 이론 설명
    8강. Basic text data analysis 3 - TF-IDF & Cosine similarity 실습
    9강. WordCloud for text data - 자동화된 네이버뉴스 크롤링 구현 1
    10강. WordCloud for text data - 자동화된 네이버뉴스 크롤링 구현 2
    11강. WordCloud for text data - 자동화된 네이버뉴스 크롤링 구현 3
    12강. WordCloud for text data - 자동화된 네이버뉴스 크롤링 구현 4
    13강. WordCloud for text data - 자동화된 네이버뉴스 크롤링 구현 5
    14강. WordCloud for text data - 한글 텍스트데이터 전처리 & 시각화 1
    15강. WordCloud for text data - 한글 텍스트데이터 전처리 & 시각화 2
    16강. Advanced web scraping with Selenium 1 - Selenium 소개 & 튜토리얼
    17강. Advanced web scraping with Selenium 2 - Google Translate
    18강. Advanced web scraping with Selenium 3 - Naver Papago
    19강. Advanced web scraping with Selenium 4 - Interpark Tour
    부록 실습 1 - Wadiz scraping & 메일 자동발송
    부록 실습 2 - POST request 처리 & 상권분석서비스
    부록 실습 3 - HTML Table tag 처리 & 네이버금융
    부록 실습 4 - 공공데이터포털 Open API 활용 & XML 다루기
    부록 실습 5 - 자동 스크롤 처리 & 추가학습자료 설명
마지막 업데이트|2024년 02월 07일
강의자 소개
구름캡틴
인스타그램페이스북유튜브홈페이지
구름은 '모두가 개발자가 된다'라는 비전으로 언제 어디서나 AI∙SW 개발을 배우고, 원하는 결과물을 구현할 수 있도록 '개발자 성장 중심'의 생태계를 만들어 나가고 있습니다. - 누구에게나 열린 기회를 제공하고 - 입문자의 진입장벽을 낮추며 - 상생하는 생태계를 만들어갑니다.
강좌 후기
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난이도
쉬움
수강기간
평생 무제한
소요 시간
약 42시간