데이터사이언스 훈련소 - DataFrame 다루기 및 시각화

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DataFrame을 이용한 데이터 분석과 시각화 기법을 실습하며, 파이썬 패키지를 활용한 데이터 처리 능력을 강화합니다.

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학습방법 : HTML5 ( PC

, 스마트폰, 타블렛

)

학습차시 : 32차시

학습시간 : 6시간

학습시간 : 6시간 32차시

난이도 : 입문

강의목표

- 데이터 프레임을 다룰 수 있다.- 비교와 비율, 동향 및 패턴분석, 시각화 실습을 진행한다.

강의소개

데이터 프레임을 만들고, 시각화를 하기 위한 패키지를 알며, 목적(Datafrmae 및 시각화)에 맞는 패키지를 활용하여 실습을 진행하는 과정입니다.

학습대상

1. DT 핵심인재2. 데이터 유관 부서 구성원

수료기준

필수평가 : 진도 (80% 이상)

총점 80 점 이상시 수료

학습목차

데이터사이언스 훈련소 - DataFrame 다루기 및 시각화: 1. 데이터 프레임 다루기
4 분; 2. 파이썬 패키지란?
4 분; 3. 파이썬 패키지 종류
2 분; 4. 기본 패키지
8 분; 5. 데이터 분석을 위한 패키지
6 분; 6. 머신러닝 패키지
4 분; 7. 데이터 전처리 패키지
8 분; 8. 기타 패키지
18 분; 9. DataFrame이란?
5 분; 10. DataFrame을 배우는 이유
4 분; 11. DataFrame 실습 1
13 분; 12. DataFrame 실습 2
9 분; 13. DataFrame 실습 3
17 분; 14. Pandas 실습
16 분; 15. Numpy 실습 1
8 분; 16. Numpy 실습 2
13 분; 17. Numpy 실습 3
8 분; 18. DataFrame 과제
2 분; 19. DataFrame 과제 해설
7 분; 20. 데이터 시각화
4 분; 21. 데이터 시각화란?
7 분; 22. 데이터 시각화의 절차
14 분; 23. 도표 분석 방법 비교와 비율 분석
8 분; 24. 비교와 비율 분석 구성요소
7 분; 25. 도표 분석 방법 동향과 패턴 분석
10 분; 26. 도표 분석 방법 관계와 연관 분석
6 분; 27. 동향과 패턴 분석 구성요소
6 분; 28. 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지
4 분; 29. 데이터 시각화 결과물
28 분; 30. 데이터 시각화 실습 1
36 분; 31. 데이터 시각화 실습 2
27 분; 32. 데이터 시각화 과제
18 분

DataFrame을 이용한 데이터 분석과 시각화 기법을 실습하며, 파이썬 패키지를 활용한 데이터 처리 능력을 강화합니다.