가장 쉬운 데이터분석 입문
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강의 소개
핫한 데이터 분석, 어떤 강의를 들어야 하는지 결정하셨나요? 분석 강의는 많지만 4차 산업혁명 시대에서 데이터 분석이 어떤 위치에 있는지, 어떤 역할을 하는지, 어떻게 활용하면 되는지는 알려주는 강의는 없습니다.
당신을 위한 데이터 분석의 첫번째 강의를 소개합니다. 이 강의로 데이터 분석의 전체적인 흐름부터 예시를 통해 직접 데이터 분석 실습도 할 수 있습니다.
분석에 대한 전문적인 지식이 없는 사람도, 처음 공부하는 사람도 어렵지 않게 공부할 수 있도록 비전공자의 눈높이로 차분하게 모든 것을 알려드립니다.
강의 커리큘럼
| 1장 파이썬 리뷰와 아나콘다 설치 | |||
| 1. 데이터 분석 개론 | 00:05:12 | ||
| 2. 파이썬 아나콘다 설치 | 00:05:37 | ||
| 3. 주피터 노트북 사용법 – 1 | 00:04:20 | ||
| 4. 주피터 노트북 사용법 – 2 | 00:04:29 | ||
| 5. 파이썬 리뷰 1 – 왜 파이썬을 사용할까? | 00:03:49 | ||
| 6. 파이썬 리뷰 2 – 자료형 | 00:02:20 | ||
| 7. 파이썬 리뷰 3 – 숫자형 | Free | 00:01:55 | |
| 8. 파이썬 리뷰 4 – 문자열 | 00:04:08 | ||
| 9. 파이썬 리뷰 5 – 리스트 | 00:04:32 | ||
| 10. 파이썬 리뷰 6 – 딕셔너리, 불리언 | 00:02:09 | ||
| 11. 파이썬 리뷰 7 – 조건 | 00:06:53 | ||
| 12. 파이썬 리뷰 8 – 반복 | 00:02:39 | ||
| 13. 파이썬 리뷰 9 – 함수 | 00:04:18 | ||
| 14. 파이썬 리뷰 10 – 모듈 | 00:03:29 | ||
| 2장 데이터 분석 도구 Pandas 학습하기 | |||
| 1. 판다스(Pandas)란? | 00:03:10 | ||
| 2. 데이터 불러오기 – read_csv | 00:03:24 | ||
| 3. 데이터 살펴보기 – head, tail | 00:02:26 | ||
| 4. 데이터의 정보 알아보기 – info, describe, value_counts | 00:03:37 | ||
| 5. 데이터의 형태 – Series, DataFrame, dtypes | 00:04:07 | ||
| 6. 데이터의 형태 바꾸기 1 – astype, to_numeric | 00:06:20 | ||
| 7. 데이터의 형태 바꾸기 2 – to_datetime | 00:06:26 | ||
| 8. 데이터의 형태 바꾸기 연습 1 – apply lambda | 00:07:46 | ||
| 9. 데이터의 형태 바꾸기 연습 2 – apply lambda | 00:03:41 | ||
| 10. 데이터프레임 컬럼(column) – columns, rename | 00:03:12 | ||
| 11. 조건에 따른 컬럼 생성하기 – loc, apply lambda | 00:08:55 | ||
| 12. 컬럼 삭제하기 – drop | 00:04:13 | ||
| 13. 컬럼별로 정렬하기 – ascending | 00:03:16 | ||
| 14. 데이터 추출하기 – str.contains | 00:05:16 | ||
| 15. 위치/명칭에 기반하여 데이터 추출하기 – loc | 00:03:13 | ||
| 16. 결손값 – isnull, fillna | 00:03:52 | ||
| 17. 데이터 분할하기 – pivot_table, groupby | 00:05:26 | ||
| 18. 인덱스, 데이터 복제하기 – index.values, reset_index, transpose, copy | 00:04:05 | ||
| 19. 데이터 합치기 1 – concat | 00:03:45 | ||
| 20. 데이터 합치기 1 – merge | 00:03:55 | ||
| 3장 데이터 시각화 도구 matplotlib, seaborn 학습하기 | |||
| 1. 시각화 모듈 소개 – matplotlib, seaborn | 00:03:40 | ||
| 2. 데이터의 분류 – 범주형/수치형 | 00:07:19 | ||
| 3. 원그래프 / 막대그래프 – pie / countplot | 00:04:49 | ||
| 4. 산점도 / 바이올린그래프 – swarmplot / violinplot | 00:03:08 | ||
| 5. 수치형 데이터 – 대푯값, 산포도 | 00:04:30 | ||
| 6. 막대그래프 / 꺾은선그래프 – barplot / pointplot | 00:04:52 | ||
| 7. 산점도 / 회귀선이 있는 산점도 – scatterplot / lmplot | 00:03:25 | ||
| 8. 상자그래프 / 복수의그래프 – boxplot / FacetGrid | 00:06:00 | ||
| 9. 히스토그램 / 커널밀도그래프 – distplot | 00:01:44 | ||
| 10. 데이터 간의 상관관계 / 히트맵 – corr / heatmap | 00:03:47 | ||
| 11. 정규분포 – 1 | 00:04:47 | ||
| 12. 정규분포 – 2 | 00:04:16 | ||
| 13. (과제) Titanic 데이터 분석하기 | 00:06:30 | ||
| 4장 서울대공원 입장객 데이터 파헤쳐보기 | |||
| 1. 서울대공원 입장객 데이터 개론 | 00:03:49 | ||
| 2. 데이터 컬럼 설명 | 00:03:18 | ||
| 3. 데이터 정제 | 00:05:40 | ||
| 4. 데이터 정제 2 | 00:03:47 | ||
| 5. 데이터 정제 3 | 00:02:32 | ||
| 6. 가설 1 검증하기 | 00:04:24 | ||
| 7. 가설 2 검증하기 | 00:06:53 | ||
| 8. 가설 3 검증하기 | 00:03:31 | ||
| 9. 가설 4 검증하기 | 00:05:41 | ||
| 10. 가설 5 검증 준비 | 00:05:36 | ||
| 11. 가설 5 검증하기 1 | 00:04:21 | ||
| 12. 가설 5 검증하기 2 | 00:04:25 | ||
| 13. 가설 5 검증하기 3 | 00:03:46 | ||
| 14. 가설 5 검증하기 4 | 00:05:36 | ||
| 15. (과제) Bike Sharing Demand 데이터 분석하기 | 00:03:59 | ||
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