파이썬 데이터분석 실무

파이썬 입문자에서 벗어나 파이썬 실무 최강자로 업그레이드하는 과정!

클래스 소개
난이도
쉬움
카테고리
프로그래밍 - 데이터 추출/분석
태그
데이터 분석, 머신러닝, 빅데이터, 자동화, 통계, 파이썬
소요 시간
약 12시간
추천 학습대상
- 파이썬 초급 이상의 코딩 실력을 가지고 있으며, 파이썬 마스터를 꿈꾸는 분들
- 파이썬에 대한 기초 지식은 있으나 어떻게 실무에 적용해야 할지 모르겠는 분들
- 엑셀로는 분석하기 어려운 복잡한 데이터를 다루고 싶으신 분들
- 현업/실무 중심의 파이썬을 수강하고 싶으신 분들

파이썬 입문자에서 벗어나 파이썬 실무 최강자로 업그레이드하는 과정!

파이썬을 활용한 데이터 분석, 데이터 시각화에 대해 배우고, 실전 프로젝트를 통해 회사 업무에 대한 활용력을 높여보세요.


초급자를 위해 준비한 데이터 분석, 데이터 사이언스 강의입니다.

파이썬 입문자에서 벗어나 파이썬 실무 최강자로 업그레이드하는 과정!

파이썬을 활용한 데이터 분석, 데이터 시각화에 대해 배우고, 실전 프로젝트를 통해 회사 업무에 대한 활용력을 높여보세요.

이런 걸 배워요!

    • 파이썬을 이용한 실무 데이터의 효율적 활용
    • 파이썬 데이터 취합, 전처리를 통해 분석할 수 있는 마스터데이터 셋 제작
    • 파이썬 데이터 시각화와 인사이트 도출
    • 머신러닝 개념 입문

파이썬과 데이터 분석, 왜 중요할까?

개발자들 사이에서 가장 사랑받는 프로그래밍 언어, 파이썬!
파이썬은 단순히 프로그램 개발에만 쓰이는 것이 아닌 데이터 분석에도 유용하게 활용되고 있습니다.

데이터 분석은 직업에 상관없이 누구에게나 필요한 기술입니다. 그렇다면 우리는 왜 파이썬을 통한 데이터 분석을 학습해야 할까요?

1. 파이썬을 활용하면 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

2. 반복되는 부분의 프로그래밍 처리가 가능합니다.

3. 머신러닝, 딥러닝 등과 연계하여 다양한 분석, 예측이 가능합니다.

파이썬을 활용하면 엑셀로는 처리하기 어려운 범위까지 데이터 분석 및 예측이 가능합니다. 따라서 본 강의는 파이썬을 활용한 데이터 분석에 초점을 맞추어 강의를 진행합니다. NumPy, Pandas를 활용한 데이터 분석 실무를 직접 경험하고 프로그래밍 및 데이터 분석 능력자가 되어보세요!

이런 분들께 추천 드립니다

      • 파이썬 초급 이상의 코딩 실력을 가지고 있으며파이썬 마스터를 꿈꾸는 분들
      • 파이썬에 대한 기초 지식은 있으나 어떻게 실무에 적용해야 할지 모르겠는 분들
      • 엑셀로는 분석하기 어려운 복잡한 데이터를 다루고 싶으신 분들
      • 파이썬 마스터를 통해 커리어 개발이직을 꿈꾸는 분들
      • 현업/실무 중심의 파이썬을 수강하고 싶으신 분들
      • 바로 쓸 수 있는 실습 중심의 파이썬 학습을 원하시는 분들

강의 특징

파이썬 기본 기술을 이미 익혔으나 더욱 능력자로 거듭나고 싶다면?
파이썬 기초 지식은 알고 있어도 현업에서 어떻게 활용해야 할지 모르겠다면?
이 강의에 주목하세요!

파이썬의 기본 문법과 다양한 사례를 통해 어느 정도 파이썬을 손에 익히신 분들은, <파이썬 실무> 강의를 통해 본격적인 데이터 분석 실습을 진행해 보실 수 있습니다!   

1. NumPy와 Pandas 활용을 통한 실무 적용력 업그레이드

고급 데이터 분석 패키지 NumPy와 Pandas를 활용하는 다양한 예제를 반복 학습하고 직접 만든 코드를 실무에 바로 적용해 보실 수 있습니다.

2. 파이썬을 활용한 데이터 분석 A to Z! 데이터 능력 마스터

데이터 분석 패키지와 데이터 시각화 패키지를 학습하고, 강의 후반부에는 머신러닝까지 입문하며 데이터 전처리 능력, 데이터 가공 능력, 데이터 시각화 능력, 데이터 기반 의사결정 능력을 확보하실 수 있습니다.

3. 현업에서 유용한 내용만을 압축! 학습 효율성 극대화

쓸 데 없는 내용은 덜어내고 현업에서 마주칠 수 있는 예제와 실습을 통해 진짜 필요한 내용만을 담았습니다. 소중한 여러분들의 시간을 위한 Time Saving Curriculum이자 배우면 다시 쓸 수 있는 Actionable Content입니다.

본 강의는 어렵기만 하고 무용지물인 강의가 절대 아닙니다!
수강생들의 눈높이와 활용력에 초점을 맞춘 본 강의를 학습해보세요. 어렵게만 느껴지던 파이썬과 데이터 분석이 흥미롭게 느껴지실 겁니다.

본 강의 학습을 통해 파이썬 커리어를 개발하고 업무 효율성을 높여보세요!

파이썬 데이터분석 실무를 듣고 나면

마소캠퍼스의 <파이썬 데이터분석 실무> 강의를 수강하면, 파이썬을 이용한 데이터 분석 능력을 마스터하실 수 있습니다.

 

– 실무에 활용되는 파이썬 데이터 취합과 전처리 및 분석법

– 주피터 노트북을 활용한 파이썬 코딩

– 데이터 시각화 방법을 터득하고 인사이트를 발견하는 방법

– 머신러닝 입문으로 더욱 효과적인 데이터 분석 실현

 

<파이썬 데이터분석 실무> 강의를 통해파이썬을 통한 커리어 개발을 이루고 실무 마스터가 되어 보세요!

학습 내용










예상 질문 Q&A

Q. 파이썬의 자도 모르는 초보입니다수강해도 괜찮을까요?
A. 파이썬 데이터 분석 실무 강의는 파이썬 초급 이상의 코딩 실력을 가진 분들을 대상으로 진행되는 강의입니다만약파이썬에 대한 기초 지식이 없으시다면마소캠퍼스의 <파이썬 데이터분석 입문강의를 수강하고 오시면 학습에 훨씬 도움이 되실 겁니다!

Q. 프로그래밍 개발자가 아닌데도 수강할 필요가 있을까요?
A.개발자가 아니더라도 수강하면 좋습니다코딩에 대한 이해는 비즈니스 상황에서 개발자와의 원활한 소통을 가능하게 만들며프로그래밍의 중요성이 더욱 강조되고 있기 때문에 개발 관련 직무가 아니더라도 배워둘 필요가 있습니다또한파이썬은 단순히 프로그래밍에만 활용되는 것이 아니라 데이터 분석에도 유용하게 활용되므로 현업에 계신 모든 분들께 유용하게 쓰일 수 있습니다.

Q. 왜 다른 곳이 아닌 마소캠퍼스의 <파이썬 데이터분석 실무>를 수강해야 하나요?
A. 마소캠퍼스의 <파이썬 데이터 분석 실무강의는 현업에서 쓰일 데이터 분석 능력을 훨씬 업그레이드할 수 있는 과정으로파이썬 실전 프로젝트를 통해 실무 감각을 더욱 높여줍니다또한 마지막에 머신러닝 강의를 수강함으로써 데이터 분석에 날개를 달 수 있으며여러분들의 소중한 시간을 가장 효율적이고 알차게 보내도록 설계된 강의입니다!

지식공유자 소개


수강 전 확인해주세요!

      • 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
      • 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.

안녕하세요. 마소캠퍼스입니다.

“어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다.”

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.


체험하기
모두 펼치기
  • 01
    1. 파이썬 개발환경 만들기
  • 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트
교육 과정
모두 펼치기
  • 01
    1. 파이썬 개발환경 만들기
  • 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트
    강의 자료
    주피터 노트북 개발환경 구축
    주피터 노트북 활용하여 파이썬 코딩하기
    파이썬 프로그래밍 Overview
  • 02
    2. 파이썬 분석 실무 과정 안내
  • 파이썬 데이터 분석 패키지 학습 과정 및 개념 파악
    파이썬 데이터 분석 과정 개념 파악
  • 03
    3. 파이썬 데이터 분석 패키지 활용 방안
  • Numpy 개념 파악
    pyd202 – Numpy 배열 실습
    ndarray 배열의 구조 변경 개념 파악
    ndarray 배열의 구조 변경 실습
    ndarray 배열의 인덱싱 개념 파악
    ndarray 배열의 인덱싱 실습
    ndarray 배열의 연산 개념 파악
    ndarray 배열의 연산 실습
    numpy와 matplotlib을 이용한 시각화 실습
    Pandas 개념 파악
    Pandas Series 활용 실습
    Pandas DataFrame 개념 파악
    Pandas DataFrame 활용 실습
    DataFrame과 리스트 딕셔너리 Numpy ndarray간의 상호 변환 개념 파악
    DataFrame 상호 변환 사례 실습
    데이터 셀렉션 및 필터링 개념 파악
    데이터 셀렉션 및 필터링 활용 실습1
    데이터 셀렉션 및 필터링 활용 실습2
    DataFrame 데이터 추가와 삭제 개념 파악
    DataFrame 데이터 추가와 삭제 실습
    집합 함수 Aggregation 개념 파악
    pyd313 – 집합 함수 Aggregation 활용 실습
    DataFrame 데이터 정렬 개념 파악
    DataFrame 데이터 정렬 활용 실습
    결손 데이터 처리 개념 파악
    결손 데이터 처리 실습
    DataFrame 데이터 타입 변환 개념파악
    DataFrame 데이터 타입 변환 실습
    DataFrame GroupBy 함수 개념 파악
    DataFrame GroupBy 함수 활용 실습
    DataFrame 여러 개의 데이터 프레임 합치기 (개념 파악)
    여러 개의 데이터 프레임 합치기 실습
    Pandas 데이터 입출력 개념 파악
    Pandas 데이터 입출력 구현 실습1
    pyd326 – Pandas 데이터 입출력 구현 실습2
  • 04
    4. 파이썬 데이터 시각화 실무
  • 파이썬 데이터 시각화 개념 파악
    Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 개념 파악
    Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 실습1
    Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 실습2
    Seaborn을 활용한 데이터 시각화 개념 파악
    Seaborn을 활용한 데이터 시각화 실습1
    Seaborn을 활용한 데이터 시각화 실습2
    Folium을 활용한 데이터 시각화 실습
  • 05
    5. Pandas를 활용한 데이터 분석 실무
  • Pandas를 활용한 데이터 분석 개념파악
    Pandas를 활용한 네이버 환율 정보 데이터 분석 실습
    Pandas를 활용한 기술 통계 개념 파악
    Pandas를 활용한 기술 통계 실습1
    Pandas를 활용한 기술통계 실습2
    Pandas를 활용한 기술통계 실습3
    변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 개념 파악
    변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습1
    변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습2
    변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습3
    Pandas를 활용한 시계열 분석 개념 파악
    Pandas를 활용한 시계열 분석 입문 실습
    Pandas를 활용한 시계열 분석 삼성전자 주가 예측 실습
  • 06
    6. 데이터 분석 실전 프로젝트
  • 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 개념 파악
    실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 데이터 확보 사례 실습
    실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 실습1
    실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 실습2
    실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 개념 파악
    실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습1
    실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습2
    실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습3
    실전 데이터 분석 은행 고객 분석 개념 파악
    실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례 실습1
    실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례 실습2
    pyd812 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습3
  • 07
    7. 머신러닝의 이해
  • 머신러닝 종류 개념 파악
    머신러닝 지도학습 비지도학습 개념 파악
    머신러닝 입문 실습
마지막 업데이트|2024년 05월 20일
강의자 소개
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다." 마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로, 2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간! 이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다. 마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다. 1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content 2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum 마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

강좌 후기
69,000

평균평점
0.0
난이도
쉬움
수강기간
평생 무제한
소요 시간
약 12시간