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데이터 사이언스 데이터 분석
(Python) 누구나 캐글에 입문할 수 있다 (feat. 지방대/비전공/인문학도)
27명이 수강하고 있어요.

36,300원

지식공유자 : ChloEvan
총 34개 수업˙총 7시간 22분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
내 목록 추가 169 공유
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 데이터 사이언스] 강의입니다.

이 강의를 통해서 수강생은 캐글에 자연스럽게 입문하게 될 것입니다. 이 강의를 통해서 수강생은 취업을 위한 포트폴리오를 만들 것입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
파이썬 데이터분석
파이썬 통계분석
파이썬 머신러닝
파이썬 캐글

데이터 분석 입문 + 캐글 입문을 한 번에!

주제 소개 📝

  • 이번 강의는 데이터 분석 입문으로 시작해서 마지막으로 간단하게 캐글에 입문하는 과정을 배웁니다.
  • 이번 강의의 주 목적은 "어렵게 느껴지는 캐글로의 입문"을 보다 쉽게 접근할 수 있는 여정을 강사와 함께 할 예정입니다. 
  • 스스로 독학할 수 있는 방법, 스스로 경력 관리를 할 수 있는 전반적인 방법에 대해 배웁니다.

왜 "캐글"이어야만 하는지 ✒️

  • 캐글(Kaggle)은 국내외적으로 공인된 경진대회입니다.
  • 열심히 노력해서 수상을 하게 된다면 인사담당자는 우대사항으로 채용을 하게 될 것입니다.
  • 또 하나의 장점은 국제적인 데이터 과학자들이 경진대회에 참여하는 만큼, 다양한 사람들이 오픈한 소스코드를 배울 수 있는 장점이 있습니다.
  • 또한, 실무에 가까운 데이터를 무료로 다운로드 받아서 실습할 수 있습니다.
  • 사람인 & JobKorea에서 캐글로 검색을 해보세요. 아래와 같은 문구를 자주 확인하게 될 것입니다. 

이 강의에서 배우는 것들 ✏️

  • 파이썬의 기초적인 문법 및 데이터 과학에 필요한 라이브러리를 배웁니다. 
  • NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 등 캐글 학습 방법 및 대회에 참여하는 방법에 대해 배웁니다.
  • 구글 코랩 + 깃허브 + Drive 연동하는 과정을 배웁니다.
  • (보너스) 개발 블로그 만드는 법을 알려드립니다. 

강의 특징 💡 

  • 자세한 이론은 알려드리지 못합니다.
  • 다만, 스스로 학습할 수 있도록 강사가 참조한 링크를 공유합니다.
    (구글 번역기나, 파파고를 자주 써야 하는 번거로움은 있습니다 ^^)
  • 이론 20% + 실습 80% 위주로 진행합니다. 

섹션마다 간단한 소개 📖

• 구글 코랩에서의 깃허브 연동

• 판다스 피벗테이블 예제

• 시각화 예제

• 머신러닝 예제

여기서 다루는 툴 🧰 

1. 구글 Gmail 계정만 있으면 됩니다. 
2. 구글 드라이브 용량은 충분히 확보 하시기를 바랍니다. (데이터를 올려 둘 것입니다)

예상 질문 Q&A 🙋🏻‍♂️ 

Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 저 역시 인문학도이며, 컴퓨터공학, 통계 모두 비전공자입니다. 다만, 열심히 하셔야 합니다!! 

Q. 이 강의만의 특별한 장점이 있나요?
A. 역량있는 타 강사분들에 비해 제가 강의를 하는 것이 장점입니다. 대부분 유학파, 좋은 기업 또는 대학 출신분들이 강의를 하시지만, 부족한 제 경력에 비해, 수강생분들이 강의를 들으며 "나도 할 수 있겠다!"하는 마음을 드릴 수 있는 장점이 있습니다. (진입 장벽은 확실히 낮춰드립니다!)

Q. 해당 분야에서 강사님의 꿈은 무엇인가요?
A. "배워서 남주자"입니다. 책을 쓰고 싶고, 저보다 나이가 어리신 분들이 보다 높은 위치에서 경력을 시작할 수 있도록 돕고 싶습니다. 

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
데이터 분석을 처음 하는 사람
비전공자라 망설이시는 사람
데이터 분석으로 경력을 전환하고 싶은 사람

안녕하세요
ChloEvan 입니다.
ChloEvan의 썸네일
커리큘럼 총 34 개 ˙ 7시간 22분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 1. 기본패키지 소개
Chapter_1_1_시각화 문법 - (Matplotlib) 08:52
Chapter_1_2_시각화 문법 - (Seaborn) 13:29
Chapter_1_3_데이터 변환 - (Pandas) 17:35
Chapter_1_4_데이터 병합 - (Pandas - Merge) 11:57
Chapter_1_5_데이터 병합 - (Pandas - Concat) 16:28
섹션 2. 캐글 시작하기 - 주택 가격 예측 EDA
Chapter_2_1_구글 코랩에서 Kaggle 데이터 다운로드 미리보기 13:41
Chapter_2_2_구글 드라이브와 연동 (via Google Colab) 08:00
Chapter_2_3_EDA는 무엇인가요? (Conceptualization) 미리보기 11:38
Chapter_2_4_캐글 대회 및 데이터 확인 11:30
Chapter_2_5_데이터 자료의 유형 (Theory) 미리보기 09:27
Chapter_2_6_날짜 데이터 처리 예제 13:56
Chapter_2_7_이산형 데이터 그래프 작성 예제 - 박스플롯 18:37
Chapter_2_8_연속형 데이터 그래프 작성 예제 - 산점도 14:47
Chapter_2_9_범주형 데이터 그래프 작성 예제 -박스플롯 미리보기 08:36
Chapter_2_10_결측치 데이터 이론 및 시각화 탐색 16:11
Chapter_2_11_이상치 데이터 판별 및 시각화 탐색 18:57
섹션 3. Python 문법
Chapter_3_1_리스트와 튜플 21:00
Chapter_3_2_딕셔너리 미리보기 09:59
Chapter_3_3_조건문 13:14
Chapter_3_4_반복문_기초예제 11:19
Chapter_3_5_반복문_시각화_전처리_적용_예제 08:26
Chapter_3_6_사용자_정의_함수 12:12
Chapter_3_7_클래스 13:29
Chapter_3_8_1_NumPy를 활용한 객체 생성 09:48
Chapter_3_8_2_NumPy_브로드캐스팅 12:59
Chapter_3_8_3_NumPy를 활용한 배열의 변환 12:08
섹션 4. Step 1. 머신러닝 기본기
Chapter_4_1_결측치 채우기 (기본편) 09:05
Chapter_4_2_머신러닝 개요 미리보기 13:13
Chapter_4_3_머신러닝 회귀분석 예제 20:02
Chapter_4_3_머신러닝 결정트리 회귀모형 예제 16:11
Chapter_4_4_1_피처 공학 1편 - 결측치 채우기 18:32
Chapter_4_4_2_피처 공학 2편 - 라벨 인코딩 및 원핫 인코딩 10:26
섹션 5.
강의 게시일 : 2020년 06월 09일 (마지막 업데이트일 : 2020년 09월 12일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️

36,300원

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