[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]

데이터 과학, 빅데이터, 크롤링을 익히고자 하시는 분들을 위해, (1) 짧은 시간안에 가장 필요한 파이썬 핵심 문법을 정리하고, (2) 실전 크롤링 프로그래밍을 통해 파이썬과 크롤링에 익숙해집니다.

본 강의는 풀스택 강의 시리즈 Part3 강의로 최신 서버 기술과 도커 기술을 탄탄하게 익히는 강의입니다. 본 강의는 실질적으로 도커를 내 기술 스택에 포함시킬 수 있도록, 도커의 다양한 옵션을 한땀한땀 테스트하고, 도커를 위해 이해가 필요한 리눅스등 관련 기술도 익히고, 실제 복잡한 서비스까지 만들어볼 수 있도록 꾸몄습니다.

현업에서 실제 웹서비스를 개발한 경험을 기반으로, 입문자를 위한 실제 상용화도 가능한 수준의 웹과 앱서비스를 개발하는 것을 목표로 하는 풀스택 시리즈 강의입니다. 이를 위한 Part2 강의로 다양한 기술이 존재하는 프런트엔드 기술에서 반응형, 호환성까지 고려한 최신 HTML5, CSS3, 바닐라 자바스크립트 (Javascript) + ES6 를 모두 견고하게 싹 정리하는 강의입니다.

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

최신 풀스택과 백엔드를 위해 쉽고 성능도 빠른 FastAPI, 쉽게 차근차근 백엔드 개념부터 FastAPI 핵심 문법과 비동기 데이터베이스 활용까지 깔끔한 자료와 프로젝트로 정리할 수 있는 강의입니다.

본 강의는 dart 프로그래밍 기초부터 Flutter 기본 및 중급 기능, 심지어 백엔드인 Firebase를 연동하여, 실제 프로젝트까지! Flutter를 단계별로 익힐 수 있는 완성도 높은 강의입니다.

중고급 SQL을 익히고, 현업 수준의 실전 데이터 분석 문제 101 가지를 함께 풀며, 탄탄한 SQL 데이터 분석 역량을 다집니다.

현업에서 실제 웹서비스를 개발한 경험을 기반으로, 입문자를 위한 실제 상용화도 가능한 수준의 웹과 앱서비스를 개발하는 것을 목표로 하는 풀스택 시리즈 강의입니다. 이를 위한 첫 출발(part1-1)로 본격적인 개발을 위한 파이썬 중급, flask[플라스크] 로 백엔드 구현 기술과 꼭 필요한 웹기술(HTTP, RestAPI, MVC 패턴 등)을 상세히 설명하는 강의입니다.

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

개발과 데이터를 잘하기 위해 꼭 필요한 컴퓨터공학(CS 지식) 핵심을 짧은 시간에 깔끔하게 정리하는 로드맵의 파트1 강의입니다. 본 강의는 수년간 국내 탑기업 사내 강의로도 사용되는 강의입니다. 실제 현업에서 시스템SW 부터 웹, 앱 개발 및 데이터 과학까지 20년간 경험을 바탕으로, 개발과 데이터를 잘하기 위해 꼭 필요한 핵심을 차근차근 정석대로, 하지만 쉽게 정리한 강의입니다.

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

대폭 업그레이드된 컨텐츠, 180도 달라진 강의로 돌아왔습니다!

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다. 참고서적 "모두의 확률과 통계" https://wikidocs.net/book/18165

크롤링을 처음 배우는 분들을 위해 ① 가장 쉽고 ② 가장 친절하게 설명해 드립니다. 크롤링은 정말로 재미있습니다. 제가 책임지겠습니다 믿고 따라와 보세요.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

파이썬 퀀트 투자와 함께 데이터를 기반으로 투자 전략을 세우고 전략에 따른 투자를 해보세요. 다양한 자산 배분 전략을 구현하고, 최종적으로 자신만의 투자 전략을 만들어 볼 수 있습니다.

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

Open API와 파이썬을 활용하여 업무 효율성을 향상시키는 데 필요한 기술과 노하우를 학습할 수 있습니다.

스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.

이제 파이썬 결과물을 웹 페이지로 나타낸다! 오직 파이썬만을 이용해 나만의 웹 페이지를 만들어볼 수 있어요. 데이터 분석, 머신러닝 등 파이썬으로 만든 결과물을 웹 페이지에서 확인할 수 있는 Interactive DashBoard를 만들어 볼 수 있는 기회입니다!

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.

과금없이 시작하는 GEMINI CLI 바이브 코딩으로 나만의 데이터 분석 포트폴리오 만들기 데이터 수집, 분석, 보고서, 대시보드 작성하기 업무자동화 데이터 수집이 처음이라도 원리와 프롬프트 작성방법과 VSCode 사용법을 익히면 데이터 분석가 처럼 데이터 수집, 분석, 시각화, 보고서, 대시보드 작성 등을 할 수 있습니다. GEMINI CLI 와 VSCode 로 배우는 파이썬 데이터 수집부터 분석보고서 작성까지 실패하지 않는 데이터 수집과 분석을 위한 프롬프트 작성과 오류 해결방법

본 수업에서는 파이썬(Python)의 판다스(Pandas) 라이브러리를 활용하여 다양한 형태의 금융데이터를 분석하고 처리하는 원리와 방법에 대해 배우고, 이를 실전에서 마주할 수 있는 상황에 적용해보며 최종적으로는 재무제표 데이터에 기반한 백테스팅(backtesting)을 구현하는 법(강환국님 '할 수 있다 퀀트 투자' 책 기반)에 대해서 알아봅니다. 결과적으로 여러분들은 투자 논리에 대한 검증이나 근거 없이, 단순히 남이 좋다는 것만 따라하는 '수동적인 투자자'에서 벗어나, 전략 구현에 필요한 다양한 요소들을 파이썬(Python)과 판다스(Pandas)로 활용하여 데이터로부터 자유자재로 추출하여 정량적으로 분석할 수 있는 '자기 주도적이면서 능동적인 투자자'가 될 수 있습니다.

이 과정은 데이터 시각화의 핵심 도구인 Seaborn과 대화형 대시보드를 구축하는 plotly/Dash를 활용하여, 실무에 바로 적용 가능한 시각화 역량을 키우는 데 초점을 둡니다. 다양한 실습을 통해 인사이트 중심의 시각 자료 제작과 웹 기반 대시보드 구현 능력을 함께 향상시킬 수 있습니다.