내가 만약 서울대공원 마케터라면?
정확하고 확실한 분석으로 계획을 세워보세요!




데이터 분석, 그동안 어렵게만 느껴지셨나요? 초보자도 쉽게 할 수 있는 초 간단 데이터 분석! 데이터에듀에서 부담 없이 시작하세요.
데이터분석, 왜 어렵게 느껴질까요?
이번에도 포기하면 어떡하지?

망설이는 입문자들 다 모여라!
데이터에듀가 준비한 특별한 클래스!


정말 필요한 것만 담았습니다.

엑셀을 하실 때 모든 기능을 다 사용하는 게 아닌 것처럼, 판다스 역시 복잡하게 모든 기능을 굳이 다 아실 필요까지는 없습니다. 판다스와 시각화 라이브러리에서는 정말 많이 사용하는 주요 기능 위주로 수업합니다.
실제 데이터를 사용합니다.

실제 서울대공원 입장객 데이터와 미세먼지 데이터를 활용하여 데이터분석을 연습합니다. 내가 배운 내용을 어떻게 활용할 수 있는지 직관적으로 파악할 수 있답니다.
수포자도 할 수 있습니다.

물론 수학/통계 지식이 많으면 데이터분석에 도움이 되는게 사실입니다. 하지만 수학적 지식이 없다고 데이터분석이 불가능한 것은 아닙니다. 평균만 구할 줄 알면 여러분도 데이터분석을 하실 수 있습니다.
코딩을 몰라도 상관없습니다.

강의에서는 파이썬 라이브러리를 사용합니다. 그래서 어려울 것 같다고요? 모든 파이썬 문법을 알 필요 없습니다! 데이터분석에 필요한 파이썬 문법만 압축해서 알려드립니다.
그래서, 누가 배울 수 있나요?




소엔코딩수업 커리큘럼
        14 강 ∙ 55분
      
      
        데이터 분석 개론
      
      
        파이썬 아나콘다 설치
      
      
        주피터 노트북 사용법 - 1
      
      
        주피터 노트북 사용법 - 2
      
      
        파이썬 리뷰 1 - 왜 파이썬을 사용할까?
      
      
        파이썬 리뷰 2 - 자료형
      
      
        파이썬 리뷰 3 - 숫자형
      
      
        파이썬 리뷰 4 - 문자열 
      
      
        파이썬 리뷰 5 – 리스트
      
      
        파이썬 리뷰 6 - 딕셔너리, 불리언
      
      
        파이썬 리뷰 7 – 조건 
      
      
        파이썬 리뷰 8 – 반복 
      
      
        파이썬 리뷰 9 – 함수 
      
      
        파이썬 리뷰 10 – 모듈
      
    
        20 강 ∙ 1시간 30분
      
      
        판다스(Pandas)란? 
      
      
        데이터 불러오기 - read_csv 
      
      
        데이터 살펴보기 - head, tail 
      
      
        데이터의 정보 알아보기 - info, describe, value_counts 
      
      
        데이터의 형태 - Series, DataFrame, dtypes
      
      
        데이터의 형태 바꾸기 1 - astype, to_numeric 
      
      
        데이터의 형태 바꾸기 2 - to_datetime 
      
      
        데이터의 형태 바꾸기 연습 1 - apply lambda 
      
      
        데이터의 형태 바꾸기 연습 2 - apply lambda 
      
      
        데이터프레임 컬럼(column) - columns, rename 
      
      
        조건에 따른 컬럼 생성하기 - loc, apply lambda 
      
      
        컬럼 삭제하기 – drop
      
      
        컬럼별로 정렬하기 – ascending 
      
      
        데이터 추출하기 - strcontains 
      
      
        위치/명칭에 기반하여 데이터 추출하기 – loc 
      
      
        결손값 - isnull, fillna 
      
      
        데이터 분할하기 - pivot_table, groupby 
      
      
        인덱스, 데이터 복제하기 - index.values, reset_index, transpose, copy 
      
      
        데이터 합치기 1 – concat 
      
      
        데이터 합치기 1 – merge
      
    
        13 강 ∙ 58분
      
      
        시각화 모듈 소개 - matplotlib, seaborn 
      
      
        데이터의 분류 - 범주형/수치형
      
      
        원그래프 / 막대그래프 - pie / countplot
      
      
        산점도 / 바이올린그래프 - swarmplot / violinplot
      
      
        수치형 데이터 - 대푯값, 산포도
      
      
        막대그래프 / 꺽은선그래프 - barplot / pointplot
      
      
        산점도 / 회귀선이 있는 산점도 - scatterplot / lmplot
      
      
        상자그래프 / 복수의그래프 - boxplot / FacetGrid
      
      
        히스토그램 / 커널밀도그래프 – distplot 
      
      
        데이터 간의 상관관계 / 히트맵 - corr / heatmap
      
      
        정규분포 – 1 
      
      
        정규분포 – 2 
      
      
        [과제] Titanic 데이터 분석하기
      
    
        15 강 ∙ 1시간 7분
      
      
        서울대공원 입장객 데이터 개론
      
      
        데이터 컬럼 설명
      
      
        데이터 정제 1
      
      
        데이터 정제 2
      
      
        데이터 정제 3
      
      
        가설 1 검증하기
      
      
        가설 2 검증하기
      
      
        가설 3 검증하기
      
      
        가설 4 검증하기
      
      
        가설 5 검증 준비
      
      
        가설 5 검증하기 1
      
      
        가설 5 검증하기 2
      
      
        가설 5 검증하기 3
      
      
        가설 5 검증하기 4
      
      
        [과제] Bike Sharing Demand 데이터 분석하기
      
    





