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실무에서 통하는 빅데이터 분석 - Pandas(판다스) 실전 강의

이 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 학습자부터 실무에서 활용하려는 학습자까지 모두를 대상으로, R을 활용한 데이터 처리와 시각화 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 우선 기초 세팅 단계에서는 개발 환경 설치부터 시작하여 DataFrame과 Series 생성 방법을 익히며, R 프로그래밍에 필요한 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이어서 핵심 기능 학습으로 넘어가 인덱싱, 슬라이싱, 정렬, 필터링, 결측치 처리 등 데이터 분석에서 가장 자주 사용되는 기능들을 실습 중심으로 학습합니다. 기초를 다진 후에는 중급 기능으로 확장하여 날짜·시간 데이터 처리, 그룹화 연산(groupby), 데이터 병합(merge, concat), 함수 적용(apply, lambda) 등 실제 데이터 분석 업무에서 필수적으로 요구되는 기능들을 집중적으로 다룹니다. 이를 통해 단순한 데이터 조작을 넘어, 복잡한 데이터 구조를 다루는 능력을 기를 수 있습니다. 마지막으로, 시각화 파트에서는 선 그래프, 히스토그램, 박스플롯, 시계열 그래프 등 다양한 시각화 기법을 다루어 데이터를 보다 직관적으로 표현하는 방법을 학습합니다. 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 능력까지 함께 습득할 수 있습니다. 특히 본 강의는 이론 학습에 그치지 않고, 다양한 예제와 단계별 실습을 통해 배운 내용을 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 따라서 수강생은 강의를 따라가는 것만으로도 실무 감각을 자연스럽게 키우고, 나아가 실제 프로젝트에도 활용 가능한 데이터 분석 역량을 확보할 수 있습니다.

1명 이 수강하고 있어요.

  • 유용한IT학습

이런 걸 배울 수 있어요

  • pandas 기본에 대해서 완전히 학습한다

  • 실제 예제를 통해 학습 내용을 응용할 수 있는 능력을 가지도록 한다

실무에서 통하는 빅데이터 분석 - Pandas(판다스) 실전 강의

이 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 학습자부터 실무에서 활용하려는 학습자까지 모두를 대상으로, R을 활용한 데이터 처리와 시각화 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 우선 기초 세팅 단계에서는 개발 환경 설치부터 시작하여 DataFrame과 Series 생성 방법을 익히며, R 프로그래밍에 필요한 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이어서 핵심 기능 학습으로 넘어가 인덱싱, 슬라이싱, 정렬, 필터링, 결측치 처리 등 데이터 분석에서 가장 자주 사용되는 기능들을 실습 중심으로 학습합니다. 기초를 다진 후에는 중급 기능으로 확장하여 날짜·시간 데이터 처리, 그룹화 연산(groupby), 데이터 병합(merge, concat), 함수 적용(apply, lambda) 등 실제 데이터 분석 업무에서 필수적으로 요구되는 기능들을 집중적으로 다룹니다. 이를 통해 단순한 데이터 조작을 넘어, 복잡한 데이터 구조를 다루는 능력을 기를 수 있습니다. 마지막으로, 시각화 파트에서는 선 그래프, 히스토그램, 박스플롯, 시계열 그래프 등 다양한 시각화 기법을 다루어 데이터를 보다 직관적으로 표현하는 방법을 학습합니다. 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 능력까지 함께 습득할 수 있습니다. 특히 본 강의는 이론 학습에 그치지 않고, 다양한 예제와 단계별 실습을 통해 배운 내용을 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 따라서 수강생은 강의를 따라가는 것만으로도 실무 감각을 자연스럽게 키우고, 나아가 실제 프로젝트에도 활용 가능한 데이터 분석 역량을 확보할 수 있습니다.

이런 내용을 배워요

🔹 Part 1-1. 개발환경 설치 및 소개

  • 데이터 분석을 시작하기 위해 필요한 개발환경 설치 과정을 단계별로 다루며, Jupyter Notebook과 Python 환경 설정을 학습합니다.

  • Pandas 라이브러리의 개념과 특징을 소개하고, 데이터 분석에서 Pandas가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있습니다.

🔹 Part 1-2. DataFrame

  • Pandas의 핵심 객체인 DataFrame 생성 방법을 여러 가지 예제를 통해 학습합니다.

  • 다양한 데이터 소스로부터 DataFrame을 만들고, 생성된 데이터를 파일로 저장하는 방법까지 익히며 데이터 구조 이해와 관리 기초를 다집니다.

🔹 Part 1-3. Indexing & Slicing

  • DataFrame과 Series에서 데이터를 효율적으로 다루기 위한 인덱싱과 슬라이싱 기법을 집중적으로 학습합니다.

  • 행과 열을 지정해 데이터를 추출하고 가공하는 다양한 방법을 실습하여 실무 데이터 처리의 기본기를 습득합니다.

수강 전 참고 사항

이 강의는 지식공유자의 질문/답변을 제공하지 않습니다

학습 자료

주차별 교안이 pdf파일로 제공됩니다

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 빅데이터 분석 입문자

  • pandas 기본에 대해 알고싶으신 분

안녕하세요
입니다.

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수강생

6,094

수강평

4.6

강의 평점

278

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커리큘럼

전체

16개 ∙ (6시간 6분)

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