처음하는 파이썬 데이터 분석 [전처리, pandas, 시각화까지 전과정 기본 기술 쉽게 익히기]
처음하는 파이썬 데이터 분석 [전처리, pandas, 시각화까지 전과정 기본 기술 쉽게 익히기]
수강정보
(37개의 수강평)
519명의 수강생
55,000원
지식공유자 : 잔재미코딩
56회 수업 · 총 10시간 59분 수업
기간 : 평생 무제한 시청
수료증 : 발급 강의
수강 난이도 : 초급

이 강의는

데이터 분석 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 전과정 기본 기술 익히기 강의입니다. 실제 현업에서 데이터 분석 기술을 활용하고 있는 이커머스 기획자 및 개발자로써, 파이썬 데이터 분석 전과정을 쉽게 익히고, 바로 활용할 수 있도록 만들었습니다.

온오프라인 1만명 수강!
파이썬 데이터 분석 기본기를 다져줄
완성도 높은 강의

본 강의는 파이썬 데이터 분석기술을 배우는 강의입니다. 데이터 전처리, pandas 라이브러리를 통한 데이터 가공, 그리고 가장 유용한 최신 시각화 라이브러리 (plotly) 까지 익힐 수 있도록 꾸몄습니다. 좋은 경험을 하실 수 있도록, 최저 가격으로 제공하며, 조만간 인상 예정입니다.

# 데이터 과학, 데이터 분석 기본기를 쌓으려면 어떻게 해야 하나?

파이썬을 익히고, 데이터 분석 전과정을 해보셔야 합니다. 현업에서는 결국 파이썬으로 데이터 분석과 데이터 과학을 진행합니다. 데이터 전처리, 데이터 분석 기본, 데이터 시각화를 파이썬으로 할 수 있는 기본 기술을 익히시면 됩니다.


"데이터 분석 전과정을 다뤄보면"

"데이터 과학 전과정이 이해되고"

"데이터를 다루는 기본기를 닦으실 수 있습니다."



우선 데이터 분석 기술을 익힌 후, 데이터 수집 기술과 데이터 예측을 위한 통계학, 머신러닝등 추가적인 기술과 이론을 쌓아나가시면 됩니다.

최대한 빨리 직접 저도 실제 데이터 분석을 해보고 싶어요! 

이미 데이터 분석을 위한 기본 지식은 누구나 갖추고 있습니다. 평균만 알아도 됩니다. 관건은 빨리 파이썬으로 데이터 분석 전과정을 해볼 수 있는 기술을 익히는 것입니다. 


"수강 후, 원하는 데이터 분석 바로 시작할 수 있습니다."

"취업을 위한 업계 데이터부터 주식까지!"


# 데이터 분석 강의는 많고, 다양한 강의를 들어도 모르겠고! 

다 알고 있는 것처럼 제반 기술 설명없이 단순히 궁금한 데이터를 막바로 분석하거나, 데이터 분석 이론을 깊게 다루거나, 입문자 난이도에 맞지도 않은 그럴듯한 머신러닝/인공지능 기술을 써서 데이터를 화려하게 분석/예측하는 강의. 입문자라면 강사가 얼마나 잘할 수 있는지를 보여주는 강의보다는, 입문자 입장에서 필요한 기술을 쉽고, 점진적으로, 그리고 체계적으로 익힐 수 있는 강의가 필요합니다.


"강사가 얼마나 잘하는지를 보여주는 강의가 아닙니다"

"입문자 입장에서 쉽게"

"필요한 제반 기술까지 단계적/체계적으로 설명하는 강의입니다"


# 데이터 분석은 실제 비지니스 도메인을 잘 알아야 한다던데...

그렇다고 관심도 없는 다양한 분야를 먼저 이해해야하는 강의를 듣기는 어렵죠. 본 강의는 이커머스 데이터를 가지고 분석해보세요. 굳이 언택트 시대라는 용어를 쓰지 않아도, 최근 수년간 모든 비지니스는 온라인으로 넘어가고 있습니다. 온라인 비지니스를 이해하려면 그 중 가장 핵심인 이커머스 데이터를 이해해보세요. 가장 도움이 되는 도메인의 이해와 관련 기술까지 둘다 큰 도움이 됩니다.


"데이터 도메인 이해는"

"업무, 부업, 창업 어떤 일을 하더라도 꼭 필요한"

"온라인 비지니스, 이커머스 데이터 이해로!"


강의를 봐도, 자료가 없으니, 책도 함께 구매해야 할까요?

책의 한계를 넘는 요약된 설명과 함께 실제 코드도 바로 실행해 볼 수 있는 형태로 드립니다. 강의를 보고, 자료를 함께 실행해보면, 복습도 쉽고! 이후에도 계속 필요할때마다 바로 참고할 수 있습니다. (강사가 자료에 대한 애착이 매우 많습니다. 책보다 더 좋은 자료로, 자료만으로도 수강료가 아깝지 않도록 만듭니다.)

"잘 정리된 자료를 통째로 드립니다"

"책보다 더 좋은 자료로, 자료만으로도 수강료가 아깝지 않습니다"


# 파이썬 시각화는 matplotlib을 익혀야 하는거 아닌가요?

matplotlib 은 오래된 한계가 있는 기술입니다. 시각화 라이브러리는 가장 좋은 시각화 패키지에 익숙해지시면 됩니다. 파이썬 코드 한줄로 바로바로 손쉽게 시각화를 해볼 수 있는 기술(cufflinks)과, 세세한 부분까지 그래프를 조작할 수 있으면서, 이쁘기도한 plotly 최신 시각화 라이브러리 사용법을 익히세요. 데이터 분석의 품질이 달라집니다.

# 데이터 분석 강의를 들어봤던 분들도, 도움이 되는 강의

실전 예제 (코로나 데이터 전처리, 이커머스 데이터 분석) 를 처음부터 끝까지 데이터 분석을 진행합니다. 예제를 통해 자신의 데이터 분석 기술을 정리하고, 최신 라이브러리 사용법을 실제 보고서 수준으로 만드는 방법까지, 그리고 실제 현업 데이터까지 이해하는 강의입니다.)

"시간을 낭비하지 마세요!"

"우리는 정보가 없어서 못하는 것이 아닙니다."

"잘 정리된 강의와 자료로 짧은 시간에 검증된 강의로 익히세요!"



수년간 수없는 피드백을 통해 개선되고, 온라인 강의에 대한 애착으로 고민고민 끝에 만들어낸 강의입니다.

진지하고, 긍정적으로 익히실 분만 수강 부탁드립니다.


데이터강의에서 실제 원본 데이터(raw data)를 가공해서 만드는 데이터 전처리 예제 

국가별 코로나 바이러스 관련 일별 확진자 추이 (이제 여러분들도 만들 수 있습니다.)

그래프를 그리기만 해서는 부족합니다. 현업에서는 디테일이 중요합니다.

실제 현업 데이터 분석을 위한 보고서 수준으로 만들며, 현업 노하우까지!

다양한 그래프와 다양한 측면의 분석

데이터 과학 전과정에 대한 강의가 순차적으로 오픈됩니다. 체계적으로 익히세요!

데이터 분석 강의 후, 데이터 수집과 저장을 위한 데이터 베이스와 크롤링 강의를 추천드립니다. 혹시 파이썬 자체가 익숙하지 않으시다면, 수많은 소중한 피드백에서도 볼 수 있는 검증된 강의, 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 강의와 함께, 데이터 분석 강의를 수강하시면 좋을 것 같습니다.

주요 데이터 분석 커리큘럼(색깔별 관련 강좌 표시)
(pandas, 데이터 분석(EDA), 데이터 시각화는 본 강좌에서 다루는 커리큘럼입니다.)

# 나아가 데이터 과학자 / 풀스택 개발자 커리큘럼도 순차적으로 오픈됩니다.

데이터 분석/과학 코스: 원하는 데이터를 가져와서 분석하고, 예측까지 할 수 있는 최신 테크트리

1. 파이썬 입문과 크롤링 기초 부트캠프 (파이썬과 데이터 수집 기본) 
2. Scrapy와 Selenium 정복 (현존 최강 크롤링 중급 기술 및 관련 IT 지식) 
3. SQL과 데이터 저장/분석 기본 (데이터 저장/분석) 
4. NoSQL(mongodb) 빅데이터 기본 (빅데이터 저장/분석) 
5. 파이썬 데이터 분석 기본 (데이터 분석) 
6. 머신러닝/인공지능 기본 (데이터 예측, 열심히 준비하고 있습니다) 

* 현재까지의 데이터 과학 강의 패키지를 할인된 가격으로도 제공합니다. (할인율은 곧 축소 예정입니다.)
[입문~초급] 취업을 위한 데이터 분석 기본 기술 쉽게! 꼼꼼하게 익히기



인프런에 오픈 중인 풀스택 강의 코스

풀스택 코스: 최신 웹/앱 서비스를 A to Z 로 혼자서도 만들 수 있는 테크트리

익히는 순서에 따라 번호를 붙여 놓았습니다.

1. 파이썬과 데이터 수집(크롤링) 기본 (파이썬과 웹, 데이터 이해 기본) 
2. SQL과 데이터 저장/분석 기본 (SQL 데이터베이스 기본) 
3. NoSQL(mongodb) 빅데이터 기본 (NoSQL 데이터베이스 기본) 
4. 가장 빠른 풀스택: 파이썬 백엔드와 웹기술 기본 [풀스택 Part1]
5. 풀스택을 위한 탄탄한 프론트엔드 기본: javascript (Vanilla JS 와 ES6+) 와 최신 웹기술  (풀스택 Part2, 11월 오픈 예정)
6. 풀스택을 위한 Vue 프레임워크 기본 (풀스택 Part3, 21' 1월 오픈 예정)
7. 풀스택을 위한 AWS 와 docker 기반 배포 기술 기본 (풀스택 Part4, 21' 2월 오픈 예정)
8. 풀스택 앱 개발을 위한 flutter 기본 (풀스택 Part5, 21' 3월 오픈 예정)

* 현재까지의 풀스택 강의 패키지를 할인된 가격으로도 제공합니다. (할인율은 곧 축소 예정입니다.)
[입문~중급] 가장 쉽고, 빠른 풀스택 로드맵

이런 걸 배워요

  • pandas 사용법
  • 데이터 분석 기본
  • 파이썬 데이터 전처리
  • 최신 데이터 시각화
  • plotly 시각화 라이브러리
  • 다양한 데이터 포맷과 데이터 수집

도움 되는 분들

  • 파이썬 데이터 분석 기술을 익히고 싶은 분들
  • pandas와 시각화 기술을 익히고 싶은 분들
  • 장기적으로 데이터 분석가로 성장하고 싶은 분들
  • 장기적으로 데이터 분석 기술을 익히고 싶은 분들
  • 데이터 분석 기본 기술을 견고하게 익히고 싶은 분들

공개 일자

2020년 6월 22일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 7월 16일)

지식공유자 소개

Dave Lee (운영 블로그: 잔재미코딩)

현: 이커머스 기업 빅데이터 개발 및 기술 기획
전: SK, 삼성전자, 외국계 기업, 고려대학교 일어일문 학사, 연세대학교 컴퓨터공학 석사
주요 개발 이력: 삼성페이, 이커머스 데이터 서비스, 모바일 보안 시스템(CAS), RTOS 컴파일러, Linux Kernel Driver, NAS Embedded System  
저서: 리눅스 커널 프로그래밍, 리눅스 운영 체제의 이해와 개발,
누구나 쓱 읽고 싹 이해하는 IT 핵심 기술, 왕초보를 위한 파이썬 프로그래밍 입문서
운영 블로그: 잔재미코딩 (http://www.fun-coding.org) - 풀스택/데이터과학 기술 공유 블로그

5.0
37개의 수강평
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novice 4달 전
타 사이트에서 강사님의 크롤링 부트캠프 강의를 처음 들었었는데 저랑 너무 잘맞는 강사님이셔서 고민도 안하고 이 강의를 구매했습니다. 비전공자이다보니 강의를 듣다보면 모르는 부분이 나오는 경우가 많은데 그 때마다 찾아볼려니 시간도 걸리고 찾더라도 이해가 안가서 의욕이 꺾이는 일이 많았는데 강사님께서 그런 부분을 하나하나 직접 설명해주셔서 이해도 잘가고 재미 있어요. 또 무작정 코드를 쓰고 이렇게 해라! 이게 아니라 왜 그런 코드를 썼고 그 원리는 뭔지 설명해주니 혼자 코드를 짜볼 수도 있어서 너무 좋아요. 자료도 퀄리티가 너무 높아서 이 가격에 이 강의를 들어도되나 싶을 정도에요. 지금도 하루빨리 다른 강의가 계속해서 나오길 기대할 정도로 만족도가 아주 높은 강의입니다.
잔재미코딩

잔재미코딩 4달 전
ㅎㅎ좋은 수강평을 작성해주셔서 감사합니다. 문법을 설명하는 일은 사실 책을 봐도 그만 아닌가 싶기도 하고, 하나의 기술/문법을 활용하려해도 여기에 관련된 다양한 배경지식이나 기술들이 있는데, 이런 기술을 누구나 아는것처럼 그냥 넘어가서는, 이런 부분을 찾아보고 이해하느라 너무 많은 시간이 걸리고, 또는 여기서 포기가 되는 경우도 있어서, 가능한 싹 정리해서 짧은 시간에 선명하게 이해할 수 있도록, 만들고 있습니다. 감사합니다~~~

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RYU 3달 전
저는 딥러닝,머신러닝,메카트로닉스 쪽으로 대학원 및 연구를 목표하는 학생입니다. 그래서 기본기를 다지고자 타 강사님들의 파이썬강의를 듣고, 데이터처리분석과정을 배우기 위해서 해당 강의를 수강했습니다. 처음에는 다른 강사님들처럼 영상을 찍으시면서 소스를 작성하시는게 아니라, 수업준비물을 준비하셔서 해당 내용을 찬찬히 강의하시는 스타일이십니다. 제가 들은 대부분의 강의는 전자의 것이여서 후자인 해당강의에 적응하는데 조금 시간이 걸렸습니다. 하지만, 그만큼 수업 내용과 관련된 자료들은 내용이 정말 탄탄했습니다. 이 부분이 무척 제 마음에 들었습니다. 또한, 수업이 진행되면서 가장 인상깊었던 것은, 단지 수업을 계속 진행하는데도 불구하고 반복학습이 된다는 것입니다. 저에게 있어서 인강을 들으면서 가장 어려운 것은 반복학습입니다. 학원같은 경우는 과제등을 이용하여 학생들에게 반복학습을 시키지만, 인강을 통해서 반복학습을 하는것은 평균적으로는 저를 포함해서 어려워하거나 지루해하는 학생들이 많을 것 입니다. 하지만, 이 강의는 새로운 내용을 배우면서도 반복학습이되서 매우 저에게 도움이되는 강의였습니다. 물론 다시 다른 강의를 수강하며 반복학습 도전 할 계획입니다만 ㅋㅋ... 저는 이 강의를 수강할때 처음에는 동영상을 한번 쭉 봅니다. 쭉 볼때 이해가 안되는 구간이 있으면 계속 반복해서 봤구요. 그리고 동영상을 내리고, 선생님께서 주신 자료집을 한쪽 모니터 창에 틀어두고, 처음에는 기억나는대로 소스를 써내려가고, 기억이 안날때/소스를 다 작성한거 같았을때 자료집을 확인하는 식으로 진행했습니다. 더불어, 질문게시판이나 동영상에 질문을글을 올리면 늦으면 하루지나서 빠르면 하루도 안되서 답장이옵니다. 선생님의 열의를 느낄 수 있었던 부분입니다. 또한, 파이썬강의를 수강했을때 느꼈던 것중하나가 질문을하면 해당 내용에 관한 링크를 하나 줍니다. 그리고 이것을 참조하면 도움이 될거라는식으로 강의하시는 분들을 좀 봤었습니다. 개인적으로는 불호였죠, 하지만 해당 수업의 강사님은 하나하나 정성을 들여 코멘트를 남겨줍니다. 그리고, 다음 수업으로 몽고DB에 관한 수업을 들을 예정입니다! 강의 정말 잘봤습니다 ^_^!
잔재미코딩

잔재미코딩 3달 전
이것참 너무 좋은 수강평을 남겨주셔서 정말 ... 감사합니다. 이런 수강평을 쓰시는데 시간이 걸리셨을텐데 실제 느낀바를 이렇게 상세히 써주셔서 ... 사실 조금 감동했어요. 이런 수강평이 좋은 강의를 만들수 있는 큰 힘이긴 해요. 저도 말씀하신 방법 코드를 작성해가며 하는 방법, 이렇게 자료와 일종의 시나리오로 설명하는 방법 둘다 해봤는데, 전자를 하다보면 오히려 전달할 내용이 내실있게 전달 안되거나, 코드와 전달할 내용 둘다 신경쓰다보니 오히려 학습효과가 떨어지시더라고요. 그래서 후자를 쓰기로 했어요. 사실 질문답변을 매일하는건 저에게도 쉽지 않은 일인데 ... 이러다 제가 휴가가면 공지라도 해야하나 걱정도 되고, ㅎ ㅎ 아무래도 한번도 뵌적이 없다보니 자칫 답글이 잘못 전달되면 오해를 사기도 쉽고, 그러다보니 신경을 더 쓰고 있기는 합니다. 이렇게 온라인에서 얼굴함 뵙지 않고 많은 분들을 뵙다보면 다양한 경우도 많은데 ... 운이 좋게도 많은 분들께서 그래도 긍정적으로 평해주셔서 큰 힘이 되네요 정말 감사합니다

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조영훈 4달 전
크롤링 강의부터 쭉 들어온 학생입니다. 비전공자에서 진로를 전향하고 학부에서 이쪽 분야 전공을 하나 더 하게 되면서 그 공부랑 잔재미코딩님 강의들이랑 같이 공부하다 보니 시너지 효과가 많았던 것 같습니다. 이번 데이터 분석강의도 정말 잘 들었습니다. 제가 기초 데이터분석 강의를 이것만 들은 것은 아니지만 역시 강사분이 다르다면 배우는 점도 다르다는 것을 느끼고 갑니다! 기초를 더욱 더 탄탄히 배운 것 같습니다. 한 가지 바라는 점이 있다면 현재 개인적으로 캐글이나 데이콘 같은 대회를 통해서 score를 많이 얻기 위한 공부를 진행하고 있습니다. 그래서 캐글을 통한 머신러닝 강의도 매우 기대가 되네요! 또한 데이터 분석, 과학 쪽을 많이 공부하고 난 다음 여유가 생길 때 웹이나 앱 서비스를 꼭 만들어보고 싶더라구요...! 백엔드와 프론트엔드 세계가 너무 궁금해서 그쪽 분야의 잔재미코딩님 강의도 기대하겠습니다! 강의 만드시느라 정말 수고 많으셨고 양질의 강의에 감사드립니다 : )
잔재미코딩

잔재미코딩 4달 전
이렇게 긴 수강평을 적으시느라, 시간도 많이 드셨을텐데, 좋은 수강평을 남겨주셔서 감사합니다. 가능한 수강자 입장에서, 견고하게 익힐 수 있도록 단계별로 구성을 하려 했어요. 캐글은 너무 재미있는데, 스코어를 높이려면 기본 단계를 벗어나다보니, 그렇다고 강의에 기본 + 중급 + 고급까지 다룰수도 없고, 기본에 해당되는 지식들이 너무 산발적으로 많다보니까 이 부분도 고민이 되더라고요. 어쨌든 순차적으로 결국 데이터 기반 서비스(백엔드+프론트엔드+앱) 까지 만들어보는 강의를 만들고자 해요. 견고하고 여러가지 고민하면서 준비하다보니까, 많이 늦어지는 부분들이 있긴 한데... 의미없는 강의들을 만들기보다는, 하나라도 가능한 좋은 강의를 만들고 싶기도 하고요. 희망이 있다면, 제 강의가 싹 없어지면, 아 이제부터는 내가 원하는 기술 익힐라면 한~참 블로그 찾고, 애매한 설명을 한~참 이해하면서 한~참 시간이 걸리겠구나 이런 생각이 들 정도의 강의를 만들 수만 있다면 얼마나 좋을까 하는데요. 아직은 부족하지만 계속 노력할 예정입니다. ㅎㅎ 어쨌든 감사합니다.

교육과정

모두 펼치기 56 강의 10시간 59분
섹션 0. 강의 소개와 수업전 알아둘 사항
3 강의 30 : 38
섹션 1. 주피터노트북 설치와 사용법 이해하기 (사전 준비)
4 강의 33 : 09
아나콘다와 주피터노트북 이해
06 : 47
아나콘다 설치 (맥 환경)
06 : 32
아나콘다 설치 (윈도우 환경)
07 : 10
수업 준비 방법과 주피터 노트북 사용법
12 : 40
섹션 2. 데이터 분석을 위한 파이썬 문법 정리
2 강의 21 : 17
데이터 분석을 위해 필요한 파이썬 문법 항목
11 : 12
데이터 분석을 위해 필요한 파이썬 라이브러리 임포트 방법
10 : 05
섹션 3. 데이터 분석을 위한 다양한 데이터 포맷 이해와 파이썬 활용
7 강의 86 : 05
실전 예제와 강의 진행 순서의 이해
05 : 50
파이썬에서의 파일 처리를 위한 기본 지식
18 : 11
파이썬으로 Plain Text 포맷 파일 다루기
10 : 42
CSV 포맷 이해와 파이썬으로 CSV 파일 다루기
12 : 36
XML 포맷 이해와 파이썬으로 XML 파일 다루기1
18 : 30
XML 포맷 이해와 파이썬으로 XML 파일 다루기2
05 : 54
JSON 포맷 이해와 파이썬으로 JSON 파일 다루기
14 : 22
섹션 4. pandas 기본 문법과 탐색적 데이터 분석 이해 및 활용
4 강의 47 : 26
pandas 라이브러리 기본 이해와 학습 전략
06 : 33
선명하고 쉽게 이해하는 pandas Series 기본
14 : 29
선명하고 쉽게 이해하는 pandas Dataframe 기본1
18 : 38
선명하고 쉽게 이해하는 pandas Dataframe 기본2
07 : 46
섹션 5. 탐색적 데이터 분석의 이해와 데이터 분석 기본 패턴 익숙해지기
3 강의 37 : 55
탐색적 데이터 분석의 이해
11 : 56
EDA 기본 패턴 적용을 위한 pandas 관련 문법 활용1
10 : 43
EDA 기본 패턴 적용을 위한 pandas 관련 문법 활용2
15 : 16
섹션 6. 데이터 전처리를 위한 pandas 라이브러리 사용법 익히기
4 강의 34 : 39
pandas 라이브러리로 데이터 가공하기1
10 : 36
pandas 라이브러리로 데이터 가공하기2
10 : 27
데이터프레임간 연결/병합해서 데이터 가공하기1
08 : 19
데이터프레임간 연결/병합해서 데이터 가공하기2
05 : 17
섹션 7. 실전 파이썬 데이터 전처리로 코로나 현황 이해하기
7 강의 66 : 48
pandas 라이브러리로 실제 데이터 전처리하기1
13 : 57
pandas 라이브러리로 실제 데이터 전처리하기2
10 : 17
pandas 라이브러리로 실제 데이터 전처리하기3
09 : 26
pandas 라이브러리로 실제 데이터 전처리하기4
13 : 11
최종 전처리 데이터로 그래프 만들기1
11 : 28
최종 전처리 데이터로 그래프 만들기2
04 : 30
파이썬 데이터 전처리 정리와 과제
03 : 59
섹션 8. 데이터 분석을 위한 최신 시각화 라이브러리 사용법
9 강의 119 : 55
가장 빠른 시각화 라이브러리 사용법 이해1
17 : 16
가장 빠른 시각화 라이브러리 사용법 이해2
17 : 22
디테일하고 가장 이쁜 시각화 라이브러리 사용법 이해1
15 : 21
디테일하고 가장 이쁜 시각화 라이브러리 사용법 이해2
11 : 54
한단계 더 이해하는 EDA와 데이터 타입에 따른 시각화 기법1
13 : 52
한단계 더 이해하는 EDA와 데이터 타입에 따른 시각화 기법2
17 : 05
한단계 더 이해하는 EDA와 데이터 타입에 따른 시각화 기법3
07 : 41
한단계 더 이해하는 EDA와 데이터 타입에 따른 시각화 기법4
07 : 51
한단계 더 이해하는 EDA와 데이터 타입에 따른 시각화 기법5
11 : 33
섹션 9. 가장 핫한 이커머스 데이터, 실제 데이터 분석하기
13 강의 181 : 08
지금까지 익힌 pandas 연습문제로 익숙해지기1
15 : 04
지금까지 익힌 pandas 연습문제로 익숙해지기2
10 : 16
데이터 분석 실전: 이커머스 데이터 탐색하기
18 : 24
EDA/pandas/시각화로 이커머스 고객 상세 분석하기
16 : 29
EDA/pandas/시각화로 이커머스 거래액 상세 분석1
11 : 07
EDA/pandas/시각화로 이커머스 거래액 상세 분석2
18 : 27
EDA/pandas/시각화로 이커머스 거래액 상세 분석3
13 : 48
EDA/pandas/시각화로 이커머스 거래액 상세 분석4
11 : 14
EDA/pandas/시각화로 이커머스 고객 구매 트렌드 분석1
17 : 40
EDA/pandas/시각화로 이커머스 고객 구매 트렌드 분석2
10 : 12
EDA/pandas/시각화로 이커머스 구매 카테고리 분석
11 : 34
EDA/pandas/시각화로 이커머스 배송 시간 분석
17 : 15
향후 활용 및 데이터/풀스택 로드맵
09 : 38
지식공유자 되기
많은 사람들에게 배움의 기회를 주고,
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기업 교육을 위한 인프런
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