
【リニューアル】Python入門とクローリング基礎ブートキャンプ【Python、ウェブ、データ理解の基本まで】(アップデート)
funcoding
データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを習得したい方の為に、(1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、(2) 実践クローリングプログラミングを通してPythonとクローリングに慣れていただきます。
入門
Python, Web Crawling
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.
pandas 사용법
데이터 분석 기본
파이썬 데이터 전처리
최신 데이터 시각화
plotly 시각화 라이브러리
다양한 데이터 포맷과 데이터 수집
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. 현업과 병행하며, 8년간 8만명의 강의 경험을 통해, 일반적인 IT 강의보다는 최대한 수강자 입장을 고민해서 만든 특별한 강의로, 강의와 함께 추가로 상세한 자료를 제공합니다.
본 강의는 실제 네카라쿠배 회사 중 한 곳의 공식 사내 파이썬 데이터 분석 교육 강의로 사용중입니다
데이터 수집, 전처리, 분석(SQL/NoSQL + 파이썬)의 전 과정을 경험해보세요. 전문적인 분석 스킬을 원하신다면, 본 강의의 파이썬 기반 기술을 익히세요. 데이터 분석가나 과학자를 목표로 한다면, 입문부터 단계별 학습이 가능한 로드맵을 제공합니다. (하단의 데이터 분석/과학 로드맵 참조)
데이터 관련 커리어와 분석/과학 전과정을 상세히 설명한 영상을 제작했습니다. 이 영상을 통해 목표에 따라 독학으로도 효율적으로 데이터 과정을 학습할 수 있습니다.
이미 데이터 분석을 위한 기본 지식은 누구나 갖추고 있습니다. 평균만 알아도 됩니다. 관건은 빨리 파이썬으로 데이터 분석 전과정을 해볼 수 있는 기술을 익히는 것입니다.
파이썬 데이터 분석은 한 번에 마스터할 수 있는 간단한 기술이 아닙니다. 실력을 갖추기 위해서는 '익숙해짐'이 필요한데, 이는 다양한 각도에서 유사한 개념을 접하고, 여러 응용 예제를 익힐 때 더욱 효과적으로 이루어집니다. 이를 위해, 본 온라인 강의와 함께 참고하면 도움이 될 제가 집필한 다음 책을 함께 소개합니다. 두 매체를 활용하면 보다 짧은 시간에 파이썬 데이터 분석 기술에 익숙해질 수 있습니다.
파이썬 데이터 분석은 처음에는 작업 방식이 매우 어색할 수 있습니다. 온라인 강의를 통해 관련 툴 사용법과 실시간 코드 실행 과정을 보며 익히면, 실제 작업 방법과 어려운 개념을 효과적으로 배울 수 있습니다.
온라인 강의로 기본기를 쉽게 쌓은 후에는, 책을 통해 유사한 문법에 대한 다른 설명과 추가적인 예제들을 접하며 개념과 문법에 더욱 익숙해질 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터에 파이썬 데이터 분석 기술을 적용하는 응용력을 키울 수 있습니다.
데이터 분야는 다양한 이론과 기술이 조합되어 있습니다. 그래서 체계적으로 익히시는 것이 중요합니다. 마치 관련 이론을 다 알고 있다고 전제하고, 바로 데이터를 분석하고, 화려한 머신러닝, AI 기술을 바로 적용하는 강의보다는, 입문자 입장에서 익혀야 하는 이론과 기술을 하나씩 익히고, 연습하며 내 것으로 쌓아갈 수 있는 강의가 보다 도움이 됩니다.
Kaggle 경진대회는 주로 머신러닝, AI를 활용해 데이터를 예측합니다. 이런 기술을 익히려면 우선 pandas 등 데이터 분석 기술에 익숙해져야 합니다. 본 강의는 pandas와 시각화 기술을 다루며, 이후 체계적인 로드맵을 통해 머신러닝, 딥러닝(AI) 기술을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. (하단 로드맵 참조)
현업에서는 주로 SQL과 pandas를 사용해 데이터를 분석합니다. 전문적인 데이터 분석에는 데이터 전처리, 분석, 시각화 기술이 필요합니다. 이를 위해 pandas와 plotly를 익히면 됩니다. 본 강의는 현업에서 파이썬으로 전문적 데이터 분석에 필요한 핵심 기술을 모두 다룹니다.
pandas는 직관적이지 않은 문법과 방대한 기능으로 진입장벽이 있어 많은 연습이 필요합니다. 본 강의는 이를 고려하여 구성되었습니다:
이를 통해 단기간에 pandas와 plotly에 익숙해지고 파이썬 데이터 분석 전과정을 숙달할 수 있도록 설계되었습니다.
그렇다고 관심도 없는 다양한 분야를 먼저 이해해야하는 강의를 듣기는 어렵죠. 본 강의에서 다루는 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.
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. (자료에 대한 애착이 매우 많습니다. 책보다 더 좋은 자료로, 자료만으로도 수강료가 아깝지 않도록 만듭니다)
matplotlib은 전통적이지만 제한적인 데이터 시각화 기술로 주로 정적인 그래프 생성에만 초점을 맞추고 있습니다. 반면, 최신 기술인 plotly는 사용자와 상호작용이 가능한 인터랙티브 그래프 생성에 초점을 맞추고 있습니다. 또한 뛰어난 시각적 품질, 웹 환경 적합성, 보다 다양한 그래프 지원등의 장점을 가지고 있습니다. 그래서 최근에는 plotly 가 현업에서 보다 대세가 되어가고 있습니다. 그래서, 본 강의는 시각화 기술로 대세가 되어가고 있는 plotly 기술을 설명합니다.
파이썬 데이터 분석 기술을 내 것으로 만들기 위해서는 다양한 실전 연습이 필요합니다. 본 강의는 다양한 실전 예제 (코로나 데이터 전처리, 이커머스 데이터 분석) 를 처음부터 끝까지 데이터 분석을 진행합니다. 이를 통해 관련 기술 숙련도를 높이고, 내가 놓쳤던 지식을 정리할 수 있습니다.
시간을 낭비하지 마세요!
'아! 진짜 다르구나!' 라고 느낄 수 있도록
꾸준히 고민하고, 개선해서 만드는 강의입니다.
합리적이고 서로 배려하고
좋은 인연을 맺을 수 있는 분들만
수강 부탁드립니다!
데이터강의에서 실제 원본 데이터(raw data)를 가공해서 만드는 데이터 전처리 예제
코로나 데이터가 실제 pandas 기본 기능 및 전처리 예제로 가장 도움이 되는 예제입니다. 따라서 코로나가 가장 활성화되었던 전 기간에 대해 다음과 같이 그래프를 만들어 보며, 확고히 관련 기술을 익히도록 구성하였습니다
국가별 코로나 바이러스 관련 일별 확진자 추이 (코로나 당시의 확진자수 트래킹 전체 기간 포함)
개발자, 데이터 분석가 및 데이터 과학자 커리어 로드맵!
웹/앱 개발부터 데이터 분석과 AI까지, 짧은 시간에 탄탄한 기본기를 쌓을 수 있는 A to Z 로드맵을 제공합니다. IT 기술은 서로 긴밀하게 연계되어 있어 이를 통합해야 웹/앱 서비스나 데이터 과학이 가능합니다. 난이도를 단계적으로 높이며 핵심 기술을 익히면, 효율적으로 학습하고 시스템과 데이터 전반을 이해하여 경쟁력 있는 개발자나 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 이를 위해 각 분야의 핵심 기술을 체계적으로 정리한 로드맵을 준비했습니다.
본 로드맵과 데이터 관련 커리어와 데이터 분석/과학 전과정에 대해 상세히 설명한 영상을 만들었습니다. 해당 영상을 참고하시면, 혼자서도 짧은 시간에 시행착오 없이 데이터 과정을 쉽게 익히실 수 있습니다!
잠깐! ✋
아래 로드맵을 클릭하시면 더욱 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다. 로드맵을 한꺼번에 구매하시면 할인된 가격으로 제공됩니다! (할인율은 곧 축소될 예정입니다.)
본 로드맵과 혼자서 가장 빠르게 웹/앱 개발을 학습하고 구현하는 방법을 상세히 설명한 영상을 만들었습니다. 이 영상을 참고하시면, 짧은 시간 안에 시행착오 없이 웹/앱을 구현할 수 있습니다.
잠깐! ✋
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학습 대상은
누구일까요?
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
31,700
명
수강생
2,161
개
수강평
1,944
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답변
4.9
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강의 평점
13
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강의
잔재미코딩, Dave Lee
주요 경력: 쿠팡 수석 개발 매니저/Principle Product Manager, 삼성전자 개발 매니저 (경력 약 15년)
학력: 고려대 일어일문 / 연세대 컴퓨터공학 석사 (완전 짬뽕)
주요 개발 이력: 삼성페이, 이커머스 검색 서비스, RTOS 컴파일러, Linux Kernel Patch for NAS
저서: 리눅스 커널 프로그래밍, 리눅스 운영 체제의 이해와 개발, 누구나 쓱 읽고 싹 이해하는 IT 핵심 기술, 왕초보를 위한 파이썬 프로그래밍 입문서
풀스택/데이터과학/AI 관련 무료 자료를 공유하는 사이트입니다.
IT 학습에 도움이 되는 팁/ 짧은 무료 강의를 공유하고자, 조금씩 시작하고 있습니다~
최신 현업과 IT 강의를 병행하며, 8년째 꾸준히 견고한 풀스택, 데이터과학, AI 강의를 만들고 있습니다.
전체
58개 ∙ (12시간 26분)
해당 강의에서 제공:
전체
304개
4.9
304개의 수강평
수강평 2
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평균 평점 5.0
수강평 5
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평균 평점 5.0
5
コーディング入門者として何も知らずに始めたPythonブートキャンプ講義からクロール講義、そして今回Pythonデータ分析まで受講を終えました。 これらの講義が一見すると、それぞれ別々の講義ですが、授業中は常に強調されるように一つの流れと目的を持って講義をしてくれたうえ、何よりも非専攻者の立場で詳しく理解しやすく説明してくれて楽に授業を聞くことができました。 現在、不動産業をしていますが、これらの講義を聞いた後、ネイバー不動産をはじめとするサイトクロールや公共データポータルで提供するデータを必要に応じて加工して活用する能力ができました。 専門家が見る時は不足するかもしれませんが、IT関連の専門家ではなく不動産業をしながらこのような能力があるというのは本当に大きな武器だと思います。 また、受動的に他人が提供する加工されたデータだけを見ることと、自分が直接加工したデータを見ることは、天と地の違いです。 だから私のように初めて始める方々はあまり心配しないで残余ミコーディング様の講義を一つ一つじっくりと追いかけてみるといつの間にか成長した自分を発見できるはずです。 そして、希望事項が一つあれば、これまでに行ってきた講義(Pythonブートキャンプ、データベース、クロール、データ分析など)に基づいて、一つのプロジェクトを最初から最後まで完成する(たとえ講義の長さが比較的短くても)講義があれば、なしでいいようです。 私はもう途中で抜いたSQLとNOSQLを聞きに出発します!!!! 良い講義を感謝し、今後も信じて従います。
ああ…こんなに良い受講評を…時間も別々に聞いたのに…ありがとう。ちょっと感動がまた押されてきますね。私の考えでは、開発者はITだけ知っていますが、他の分野にいる方はそれぞれの分野に専門性があります。各分野にまだITまでよく知っている方が多くないので、自分の専門性がありながら、ITを活用できれば、すごい波及力を持つことができると思います。さて、そんな講義を作るのや、そんな講義を吸収するのはとても難しいことです。それにもかかわらず、本講義を通じて、不動産データを実際にPythonで分析するなんて、本当にいいですね。受講生もそれほど賢明だからだと思います。ありがとうございます。
수강평 3
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평균 평점 5.0
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私はディープラーニング、マシンラーニング、メカトロニクスに向かって大学院と研究を目指す学生です。 それで基本基を固めようと他の講師様のPython講義を聞き、データ処理分析過程を学ぶために該当講義を受講しました。 最初は他の講師様のように映像を撮りながらソースを作成するのではなく、授業準備物を準備して、その内容をほんのり講義するスタイルです。私が聞いたほとんどの講義は前者のものなので、後者の該当講義に適応するのに少し時間がかかりました。しかし、それだけ授業内容に関連する資料は内容が本当にしっかりしていました。この部分がとても気に入りました。 また、授業が進みながら最も印象深かったのは、ただ授業を続けるにもかかわらず繰り返し学習になるということです。私にとって人講を聞きながら一番難しいのは繰り返し学習です。 学園のような場合は課題などを利用して生徒に繰り返し学習をさせますが、人江を通じて繰り返し学習をするのは、平均的には私を含めて難しくなったり退屈する学生が多いはずです。しかし、この講義は新しい内容を学びながらも繰り返し学習になり、とても私に役立つ講義でした。もちろん再び他の講義を受講して繰り返し学習挑戦する計画ですがww… 私はこの講義を受講するとき、最初はビデオを一度ずっと見ます。ずっと見たら理解できない区間があればずっと繰り返してみました。そして動画を下げて、先生がくださった資料集を片方のモニターウィンドウに入れて、最初は覚えているようにソースを書き下ろしていき、覚えがないとき/ソースを全て作成したようだったときに資料集を確認するように進めました。 さらに、質問掲示板や動画に質問を投稿すると、遅れば一日を過ぎて早ければ一日もならず返事が来ます。先生の熱意を感じることができた部分です。また、Python講義を受講したときに感じたことの一つが質問をすると、その内容に関するリンクを一つ与えます。そしてこれを参照すれば役に立つだろうという方法で講義される方々を少し見ました。個人的には不幸でしたが、その授業の講師は一つ一つ丁寧にコメントを残してくれます。 そして、次の授業でモンゴDBに関する授業を聴く予定です! 講義は本当によく見ました^_^!
これはとても良い受講評を残してくれて本当に…ありがとう。こういう受講評を書くのに時間がかかりましたが、実際に感じたことをこんなに詳しく書いてくれて…実は少し感動しました。こういう受講評が良い講義を作れる大きな力です。 私も言われた方法 コードを作成していく方法、こうして資料と一種のシナリオで説明する方法 両方ともしてみたが、前者をしてみるとむしろ伝える内容が内実に伝えられないか、コードと伝える内容の両方とも気にしてみるとむしろ学習効果が落ちるシーダーです。だから後者を書くことにしました。 実は質問回答を毎日するのは私にとっても容易ではないことなのに…。 どうやら一度も会ったことがないので、やや返信が間違って伝えられれば誤解を買いやすく、そういえば気になっているということです。 こんなにオンラインで顔を出さずに多くの方々を見てみると色々な場合も多いのですが… 運が良くても多くの方々がそれでも肯定的に評価してくださって大きな力になりますね 本当にありがとう
수강평 12
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평균 평점 5.0
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クロール講義からずっと入ってきた学生です。非専攻者から進路を転向し、学部でこちらの分野専攻を一つにすることになり、その勉強と残材ミコーディング様の講義たちと一緒に勉強してみると相乗効果が多かったようです。 今回のデータ分析講義も本当によく聞きました。私が基礎データ分析講義をこれだけ聞いたわけではありませんが、やはり講師分が違うと学ぶ点も違うことを感じていきます!基礎をもっともっとしっかり学んだようです。 一つの願いがあるなら、現在個人的にキャグルやデイコンのような大会を通じてスコアをたくさん得るための勉強を進めています。だからキャグルを通じた機械学習講義も非常に期待になりますね! また、データ分析、科学側をたくさん勉強して、私は次の余裕があるときにウェブやアプリサービスをぜひ作ってみたいと思いました…!バックエンドとフロントエンドの世界がとても気になるので、そちらの分野の残材ミコーディング様講義も楽しみにしています!講義を作るために本当に苦労しており、質の高い講義に感謝します:)
こんなに長い受講評を書いて、時間もたくさんいただきましたが、良い受講評を残していただきありがとうございます。基本段階を抜け出してみると、といって講義に基本+中級+上級まで扱うこともできず、基本に該当する知識があまりにも散発的に多いので、この部分も悩みになったんですよ。部分があるのに…意味のない講義を作るよりは、一つでもできるだけ良い講義を作りたいそうですね。 希望があるなら、私の講義が芽生えなくなったら、ああ今からは私が欲しいスキルに慣れれば漢~真のブログ探し、曖昧な説明を一~真理解しながら一~真の時間がかかるだろうがこんな気がするほどの講義を作る数万あればどれくらいいいのでしょうか。ありがとうございます。