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데이터 사이언스 데이터 분석

배워서 바로 쓰는 Pandas 대시보드

(5)
5개의 수강평 ∙  117명의 수강생

25%

31,350원

41,800원
지식공유자: Joe
총 57개 수업 (4시간 51분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

Pandas의 핵심 기능을 SQL과 비교하며 배워보세요!

✍️
이런 걸
배워요!
분석에 필요한 데이터 핸들링을 할 수 있어요
머신러닝에 필요한 데이터를 직접 가공할 수 있어요
엑셀로 가능한 데이터 작업을 할 수 있어요

데이터 분석 + 전처리까지!
데이터 역량, Pandas로 길러보세요.

나에게 필요한 강의일까? 😮

아래 문장을 읽고 한번 체크해보세요.

데이터 커리어를 준비하고 싶은데 
시작점을 찾고 있었다면 

SQL은 이제 조금 알겠는데, 좀더 본격적으로 데이터 역량을 강화해보고 싶다면 

요즘 많이 한다던 데이터 분석, 
들어보긴 했는데 뭔지 잘 모르겠다면 

엑셀만으로 분석하기엔 데이터가 많아서 
다른 방법을 찾고 있었다면 

👉 하나라도 해당된다면, 지금 바로 Pandas(판다스)를 배울 때입니다! 

지금, 왜 Pandas일까요? 🎓

나날이 중요해지는 데이터 역량, 그 중심에 데이터 핸들링이 있습니다. 데이터 핸들링이란 데이터를 원하는 대로 다루는 스킬을 뜻하는데요. Pandas는 SQL과 함께 현직 데이터 실무자들이 가장 많이 사용하는 데이터 핸들링 스킬이라고 할 수 있어요.

Pandas를 배우면

간단한 엑셀 및 CSV 데이터부터
DB 내의 데이터까지 마음대로 핸들링하여
IT 서비스 분석, 머신러닝 인풋 데이터 생성 등
여러 가지로 활용할 수 있습니다.

이번 강의는 배워서 바로 쓰는 데이터 강의 시리즈의 3번째 강의로 SQL을 조금 알 것 같은 분들, 데이터 핸들링을 처음 접하는 분들 모두 들을 수 있는 Pandas 강의를 준비했습니다. 함께 학습해보세요!


기본부터 쉽게 익히도록 
도와드릴게요!

파이썬(Python) 기초만 알면 누구나 OK!

업무에 데이터 역량을
강화하고 싶은
현직 실무자
(마케팅 기획 등)

Pandas로 
데이터 핸들링 
관련 업무를 
해야 하는 개발자 

데이터 관련 
커리어를 준비하는 
취업 준비생 및 
학생 여러분 

SQL을 기반으로
데이터 역량을 
확장하고 싶은 
모든 분들

엑셀로 다루기에는 너무 큰 데이터를 어떻게 해야 할지 고민하던 분들, SQL은 어느 정도 할 줄 알지만 Pandas는 손에 익지 않았던 분들 모두를 위해 만든 강의입니다. 

처음 데이터 분야를 공부하고 일을 시작하면서 SQL을 자주 사용했습니다. 덕분에 SQL에는 금방 익숙해졌지만 Pandas가 손에 익기까지는 시간도 오래 걸리고 잘 다루는 방법을 알기도 어려웠는데요, SQL의 개념들을 Pandas에 대입해가며 익히면서 다소 어색했던 Pandas가 손에 붙는 경험을 할 수 있었어요. 

Pandas를 기본부터 쉽게 익힐 수 있도록 그동안 직접 프로젝트에 적용하며 겪은 방법과 노하우를 강의에 담았습니다. 데이터 사이언스, 데이터 분석 및 엔지니어링에 관심이 있다면 데이터 핸들링은 가장 중요한 기초 중 하나예요. 여러분이 데이터 핸들링의 핵심인 Pandas를 학습하고 역량을 쑥쑥 강화할 수 있기를 바랍니다 😊


강의를 들은 후 당신은 🙌

강의를 모두 학습하고 나면, Pandas를 통한 데이터 정제를 할 수 있도록 커리큘럼을 구성했습니다.

강의는 3-Step으로 나뉘어 진행됩니다.

  1. 데이터를 읽어오는 전반적인 내용인 '읽기(Read)'
  2. 나뉘어져 있는 데이터들을 합쳐서 볼 수 있는 '합치기(Join)'
  3. 기존 데이터를 변경하는 '변경(Mutation)'

각 단계에 맞는 컨셉을 먼저 설명을 드려 전체적인 그림을 잡을 수 있도록 도와드리고, 그 뒤에 실제 라이브 코딩과 함께 코드를 자연스럽게 따라하실 수 있는 커리큘럼으로 이루어져 있습니다.

이 강의, 이런 점이 다릅니다 📖

친숙한 데이터세트로 연속성 보장

기존 SQL 강의에서 배웠던 개념과 유사한 데이터세트를 이어받아 그대로 사용합니다. (연속성 보장)

누구나 이해할 수 있는 쉬운 설명

낯선 기술용어를 최대한 풀어서 설명을 진행해 비전공자분들도 무리없이 이해할 수 있도록 돕습니다.

공식 문서 기반, 핵심을 알차게

개념은 핵심만! 공식 Pandas 문서 및 CheatSheet 내용을 기반으로 진행하여 신뢰성을 높였으며, 꼭 필요한 핵심만을 담고 있습니다.

실전까지 생각했어요 

실습 위주로 진행되어 실제로 코딩을 할 수 있는 역량을 만들어 드리는 데에 집중되어 있습니다.


Q&A를 확인해보세요 💬

Q. 강의를 수강하기 전 선수 지식이 있나요?

본 Pandas 강의는 Python 기본 문법을 알고 있다고 전제하고 수업이 진행됩니다. Python의 기본 문법을 익히셔야 수월하게 강의를 따라오실 수 있기 때문에 Python을 먼저 익히고 수강하시는 것을 추천드립니다.

 

그러나 Python을 접해본 적이 없으셔도 강의 내에 등장하는 코드들을 따라오는 것은 가능합니다. Pandas를 다루는 것은 Python 문법을 다루는 것과는 또 다른 문법을 제공하기 때문인데요, 강의 내 Byte of Python이라는 파이썬 무료교재와 샘플 강의를 제공해드리고 있으니 함께 참고하시어 결정해보세요. 

Q. 비전공자도 수강할 수 있는 강의인가요?

Python 선수 지식이 있고, 데이터 분석에 관심이 있는 모든 분들이 수강 가능합니다. 온라인 강의 특성상 수강을 하시다가 막히는 부분을 물어볼 곳이 마땅하지 않을 수 있는데요, 인프런 [커뮤니티]를 적극적으로 활용해주세요. 최대한 빠른 시간 내에 도움을 드릴게요.

Q. SQL을 몰라도 수강할 수 있나요?

SQL을 아시는 분들이 SQL의 개념을 Pandas와 비교하면서 수강하실 수 있도록 제작되어 있지만, SQL을 모르시는 분들도 전혀 상관없이 수강이 가능합니다.

지식공유자 Joe의 다른 강의가 궁금하다면?

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
데이터 분석을 위한 정제 Skill이 필요한 분
머신러닝 모델 생성을 위한 정제 Skill이 필요한 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
Python 기초 문법

안녕하세요
Joe 입니다.
Joe의 썸네일
커리큘럼 총 57 개 ˙ 4시간 51분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 1. Pandas 초급: 내 맘대로 꺼내보기
섹션1의 학습 범위 미리보기 03:22 "DataFrame" in Pandas (데이터 타입) 미리보기 02:55 [연습문제] DataFrame 만들기 (0/1) 미리보기 06:44
[연습문제] DataFrame 만들기 (1/1) 08:20
실습 데이터 저장하기 (Google Drive)
실습 데이터 저장하기 (영상) 05:53
"Select" in Pandas 02:50
[연습문제] Select - 데이터 불러오기 05:42
[연습문제] Select - rename 07:08
[연습문제] Select - index 07:00
[연습문제] Select - index 2 03:59
"Where" in Pandas 06:11
[연습문제] where - 필터링 하기 05:21
[연습문제] where - 데이터 검증 02:50
[연습문제] where - 문자열 처리 06:30
[연습문제] where - 문자열 처리 2 03:40
[연습문제] where - 다중 조건 필터링 (and) 06:12
[연습문제] where - 다중 조건 필터링 (or) 08:58
[연습문제] where - 컬럼선별하기 10:37
섹션 2. Pandas 초중급: 내 맘대로 꺼내보기 - 2
"Order By" in Pandas 미리보기 01:02
[연습문제] Order By - 오름차순/내림차순 05:53
[연습문제] Order By - 오름차순/내림차순 2 05:01
[연습문제] Order By - 멀티 컬럼 오더링 06:11
"Group By" in Pandas 미리보기 04:25
[연습문제] group by - 싱글 디멘전 연산 - 1 07:11
[연습문제] group by - 싱글 디멘전 연산 - 2 12:26
[연습문제] group by - 멀티 디멘전 연산 09:25
섹션 3. Pandas 중급: 데이터 합치기
섹션2의 학습 범위 미리보기 02:02 "Join" in Pandas 미리보기 15:08
[연습문제] Join - inner 03:28
[연습문제] Join - left/right/cross 05:58
[연습문제] Join - left join 활용 (1/2) 07:21
[연습문제] Join - left join 활용 (2/2) 07:30
[연습문제] Join - inner join 활용 02:50
"Union" in Pandas 03:31
[연습문제] Union - 위+아래 05:07
[연습문제] Union - 오른쪽+왼쪽 04:40
섹션 4. Pandas 숙련: 내 마음대로 바꾸기
섹션3의 학습범위 미리보기 02:34 데이터 조작 in pandas 미리보기 02:33
[연습문제] Mutation - 새로운 컬럼 추가 06:12
[연습문제] Mutation - 새로운 컬럼 추가 2 05:43
[연습문제] Mutation - 새로운 컬럼 추가 3 07:39
"Insert/Delete" in pandas 01:58
[연습문제] Insert 연습 1 07:15
[연습문제] Insert 연습 2 05:59
[연습문제] Delete 연습 09:49
[연습문제] Delete 연습 2 (중복값 제거) 05:08
Null 처리 in Pandas 02:51
[연습문제] Null 처리 - na값 제거 03:36
[연습문제] Null 처리 - na값 채우기 03:21
섹션 5. 나가면서
Pandas CheatSheet로 정리하기
마무리하며: 이후의 방향성
강의 게시일 : 2022년 07월 20일 (마지막 업데이트일 : 2022년 07월 20일)
수강평 총 5개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
5
5개의 수강평
5점
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1점
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김경현 thumbnail
5
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. SQL과 연결해서 설명해주시니 이해하는데 큰 도움이 됩니다. 혹시 슬랙 Q&A 방은 어떻게 접속할 수 있나요?
2023-04-13
까망 thumbnail
5
입문용으로 적합한 강의입니다! 설명을 간단명료하게 잘해주셔서 최소한의 파이썬 기본 문법만 숙지한다면 누구나 충분히 따라갈 수 있는 난이도의 강의에요. 저처럼 어디선가 파이썬 데이터 분석을 찍먹한 경험이 있는 분들도 이 강의를 통해 한 번 더 복습하며 기본기를 탄탄히 다지는 시간이 될 거라 생각합니다. 좋은 강의 감사합니다!
2023-04-13
최양지 thumbnail
5
Pandas, Phython에 대한 정보도 하나도 몰랐었는데, 지난 번 SQL 쿼리도 그렇고 너무 친절하고 자세하게 설명해주셔서 데이터 처리를 위한 작업에 큰 도움이 되고 있어요. 항상 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다~^^
2023-01-05
지식공유자 Joe
친절하고 자세한 설명으로 이해도를 높일 수 있었다는 코멘트 감사해요 :) 앞으로도 더욱 발전된 강의로 보답할 수 있도록 노력하겠습니다. 감사합니다!
2023-04-01
똘똘이스머프 thumbnail
5
Pandas 강의 감사합니다. AI 관련 자격증 취득 및 데이터 사이언스 관련하여 많은 도움이 될 것으로 생각합니다. 새해 복 많이 받으세요.
2023-01-15
지식공유자 Joe
AI 관련 자격증 취득에 도움이 될 것 같다고 리뷰 남겨주셔서 감사드립니다. 많은 분들이 데이터 분석을 쉽게 배우고 활용하실 수 있도록 노력해보겠습니다 :) 감사합니다!
2023-04-01
Jaehoon Kim thumbnail
5
sql과 비교해서 설명해줘서 좋았습니다
2023-01-01
지식공유자 Joe
리뷰 감사합니다 :)
2023-04-02
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