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데이터 사이언스 데이터 분석

처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화까지 전과정 기본 익히기) [데이터과학 Part1] 대시보드

(4.9)
255개의 수강평 ∙  3,206명의 수강생
77,000원

월 15,400원

5개월 할부 시
지식공유자: 잔재미코딩(DaveLee)
총 58개 수업 (11시간 18분)
수강기한:  무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
폴더에 추가 공유

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

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.

✍️
이런 걸
배워요!
pandas 사용법
데이터 분석 기본
파이썬 데이터 전처리
최신 데이터 시각화
plotly 시각화 라이브러리
다양한 데이터 포맷과 데이터 수집

네카라쿠배도 사내 강의로 선택하는 공식 강의!
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. 현업과 병행하며, 6년간 2만명의 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 과학, 데이터 분석 기본기를 쌓으려면 어떻게 해야 하나요?

데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석(SQL/NoSQL + 파이썬), 이렇게 데이터 분석 전과정을 해보셔야 합니다. 이 중에서도 보다 전문적이고, 경쟁력 있는 분석 스킬을 위해서는 본 강의의 파이썬 기반 데이터 전처리, 분석, 시각화 기술을 익히시면 됩니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자 커리어까지 고려하시는 분들을 위해서는, 본 과정을 포함하여 데이터 전과정을 입문레벨부터 차근차근 난이도를 올리며, 체계적으로 익힐 수 있도록, 데이터 로드맵도 제공합니다. (본 페이지 하단부에서 데이터 분석/과학 로드맵을 확인하실 수 있습니다.)

데이터 관련 커리어와 데이터 분석/과학 전과정에 대해 상세히 설명한 영상을 만들었습니다. 해당 영상을 참고하시면, 하고자 하시는 바에 따라 혼자서도 짧은 시간에 시행착오 없이 데이터 과정을 쉽게 익히실 수 있습니다!

 

데이터 분석 전과정을 익히세요!
데이터 분석 기본기를 탄탄히 쌓을 수 있습니다!

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. 

 

다양한 데이터 전처리와 실전 데이터로 데이터 분석까지
전문 데이터 분석을 위한 핵심 기술을 모두 정리합니다 

 

데이터 분석 강의는 많고, 다양한 강의를 들어도 모르겠고!

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.

현업 네카라쿠배 실제 데이터 분석과 도메인 경험을 기반으로
입문자 입장에서 쉽게 제반 기술까지 단계적, 체계적으로 설명하는 강의 

심지어 kaggle 경진대회에 참가하고 싶어요 

kaggle 경진대회는 주로 머신러닝, 인공지능등을 활용해서, 데이터를 예측하는 사이트입니다. 이러한 기술을 처음부터 익히려면, 우선 pandas 를 포함해서, 데이터 분석 기술에 익숙해져야 합니다. 막바로 머신러닝, AI 부터 시작하면, 데이터를 전처리할 수 없어서 실제 관련 기술을 적용할 수도 없습니다. 본 강의는 그래서 pandas 와 시각화 기술에 익숙해지도록 꾸몄고, 이후 체계적인 로드맵을 통해, 머신러닝, 딥러닝(AI) 기술을 차근차근 익히도록 꾸몄습니다. (하단부 로드맵 참조)

데이터 분석을 위해 필요한 기술은 무엇인가요? 

현업에서도 크게는 데이터베이스를 다루는 SQL 과, 본 강의에서 익히는 pandas 를 기반으로 데이터를 분석합니다. 전문적인 데이터 분석을 위해서는 데이터를 자유자재로 가공하는 데이터 전처리와 가공된 데이터를 기반으로 데이터를 분석하는 기술이 필요합니다. 그리고 분석한 결과를 그래프로 보여주는 시각화 기술이 필요합니다. 데이터 전처리와 분석을 위해서는 pandas 를 익히면 되고, 시각화 기술로는 plotly 를 익히시면 됩니다. 본 강의는 실제 현업에서 파이썬을 사용하여 전문적으로 데이터를 분석하는 핵심 기술을 모두 설명합니다.

어떻게 하면 데이터 분석 기술을 효과적으로 익힐 수 있을까요? 

pandas 는 진입장벽이 있습니다. pandas 의 문법이 직관적이지 않고, 매우 방대하며, 파이썬도 익혀야 합니다. 이를 위해서는 많은 연습이 필요합니다. 그래서 본 강의는 전반부 프로젝트는 일별 코로나 데이터(raw data)를 복잡한 시각화 포맷에 맞게 바꾸는 작업을 해보며, pandas 의 기본 기능에 익숙해지도록 꾸몄습니다. 

이후에는 실제 이커머스 데이터로 EDA 분석 이론과, 데이터 분석 및 시각화(plotly) 기술을 사용해서, 다양한 데이터 분석을 해보도록 꾸몄습니다. 이를 통해 짧은 시간에 pandas 와 plotly 에 대해 익숙해지고, 파이썬 데이터 분석 전과정을 내 것으로 만들 수 있도록 꾸몄습니다.

데이터 분석은 실제 비지니스 도메인을 잘 알아야 한다던데요? 

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.

비지니스 도메인의 핵심 이커머스 데이터와 현업 경험으로
데이터 분석과 비지니스 도메인까지 감을 잡으세요!

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. (자료에 대한 애착이 매우 많습니다. 책보다 더 좋은 자료로, 자료만으로도 수강료가 아깝지 않도록 만듭니다)

8년간 온오프라인 6만명의 검증!
잘 정리된 자료와, 선명한 설명으로
보다 나은 온라인 IT 강의를 제공합니다!
잘 배우면, 바뀝니다!

파이썬 시각화는 matplotlib을 익혀야 하는거 아닌가요? 

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.

plotly (동적 그래프 지원) VS matplotlib (정적 그래프 중심)

데이터 분석 강의를 들어봤던 분들도, 도움이 되는 강의!

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!
우리는 정보가 없어서 못하는 것이 아닙니다!
검증된 강의로 익히세요!
 
수년간 수없는 피드백을 통해 개선되고, 온라인 강의에 대한 애착으로 고민고민 끝에 만들어낸 강의입니다.

'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

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

실제 현업 데이터 분석을 위한 보고서 수준으로 만들며, 현업 노하우까지!
그래프를 그리기만 해서는 부족합니다. 현업에서는 디테일이 중요합니다.

다양한 그래프와 다양한 측면의 분석


IT 를 잘하려면, 체계적으로 익히세요

IT 기술은 연계되어 있고, 기술을 연결하였을 때, 비로소 그럴듯한 서비스나, 데이터 과학 기술이 가능합니다.
연결된 기술 전반을 난이도를 차근차근 올리며, 핵심을 익히시면, 짧은 시간에 효율적으로 깊이있게 익힐 수 있고,
시스템과 데이터 전반이 드디어 이해가 되고, 각 기술에 대한 이해의 깊이도 달라집니다.

이러한 깊이와 눈을 가지면, 비로소 개발자와 데이터 커리어에서 경쟁력을 갖츨 수 있고, 시니어 레벨도 가능합니다.

이를 위해 각 분야의 핵심 기술을 짧은 시간에 정리할 수 있는 로드맵을 만들고 있습니다.

잔재미코딩 개발자, 데이터 분석가/과학자 커리어 로드맵
입문자부터 쉽게 시작해서, 난이도를 조금씩 올리며,
짧은 시간에 웹/앱 전과정과 데이터분석+AI까지 탄탄한 기본기를 쌓을 수 있는 로드맵입니다

데이터 분석/과학 코스: 데이터 분석가/과학자를 위한 탄탄한 기본기 쌓기 

익히는 순서에 따라 번호를 붙여 놓았습니다.

  1. 파이썬 입문과 데이터 수집(크롤링) 기본 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지]
  2. 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]
  3. 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지]
  4. 처음하는 파이썬 데이터 분석 (데이터 전처리와 pandas, 최신 시각화) [데이터과학 Part1]
  5. 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
  6. 처음하는 딥러닝과 파이토치 부트캠프 [데이터과학 Part3]

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

풀스택 코스: 전체 웹/앱 개발을 이해하기 위한 탄탄한 기본기 쌓기

익히는 순서에 따라 번호를 붙여 놓았습니다.

  1. 파이썬 입문과 데이터 수집(크롤링) 기본 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지]
  2. 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]
  3. 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지]
  4. 가장 빠른 풀스택: 파이썬 백엔드와 웹기술 기본 [풀스택 Part1]
  5. 견고하게 익히는 프론트엔드 기본: javascript (Vanilla JS 와 ES6+) 와 최신 웹기술 [풀스택 Part2]
  6. 도커와 최신 서버 기술(리눅스, nginx, AWS, HTTPS, flask 배포) [풀스택 Part3]
  7. 처음하는 풀스택을 위한 Flutter 부트캠프 [풀스택 Part4]

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

이런 분들께 추천드려요!

🎓
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

안녕하세요
잔재미코딩(DaveLee) 입니다.
잔재미코딩(DaveLee)의 썸네일

잔재미코딩, Dave Lee

  • About 잔재미코딩 소개 블로그 [클릭]

  • 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

  • 운영 사이트: 잔재미코딩 (http://www.fun-coding.org) [클릭]

  • 풀스택/데이터과학 관련 무료 자료를 공유하는 사이트입니다.

  • 기타: 잔재미코딩 유투브 채널 [클릭[ 

    • IT 학습에 도움이 되는 팁/ 짧은 무료 강의를 공유하고자, 조금씩 시작하고 있습니다~

최신 현업과 IT 강의를 병행하며, 8년째 꾸준히 견고한 풀스택과 데이터과학 강의를 만들고 있습니다.

 

커리큘럼 총 58 개 ˙ 11시간 18분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 소개와 수업전 알아둘 사항
섹션 1. 주피터노트북 설치와 사용법 이해하기 (사전 준비)
아나콘다와 주피터노트북 이해 06:47
아나콘다 및 주피터 노트북 설치 (맥 환경) (업데이트) 06:14
아나콘다 및 주피터 노트북 설치 (윈도우 환경) (업데이트) 08:51
학습 효과를 높일 수 있는 꿀팁과 공유사항 (업데이트) 18:32
수업 준비 방법과 주피터 노트북 사용법 12:40
수업 자료 다운로드
섹션 2. 데이터 분석을 위한 파이썬 문법 정리
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
실전 예제와 강의 진행 순서의 이해 미리보기 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
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
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
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
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 미리보기 03:59
섹션 8. 데이터 분석을 위한 최신 시각화 라이브러리 사용법
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
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 미리보기 09:38
강의 게시일 : 2020년 06월 22일 (마지막 업데이트일 : 2024년 02월 12일)
수강평 총 255개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.9
255개의 수강평
5점
4점
3점
2점
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5
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 ^_^!
2020-08-12
지식공유자 잔재미코딩(DaveLee)
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
2020-08-13
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5
제공되는주피터노트북안의 자료들 깔끔하고 보기 좋고, covid19 확진자 국가별 추이 그래프화실습한거 좋고, 모르는거 질문올리면 빠르게 성심성의껏 답변해주시고, 깍일 점수 없음. 5점만점 5점. 설명도 안어렵게 잘하심
2024-01-07
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5
좋은 감사합니다. 큰 도움이 되었습니다. 강의 내용 , 강의자료 너무 만족스럽습니다. 머신러닝 강의도 기대하고 있겠습니다. ^_^
2020-12-26
지식공유자 잔재미코딩(DaveLee)
도움이 되셨다니 정말 다행입니다. 저도 작성해주신 수강평으로 힘을 내서, 항상 생각하며, 보다 좋은 강의를 만들도록 노력하겠습니다. 강의 자료는 정말 ... 열심히 만들어요. 자료 만드는 것을 좋아하기도 하고요. 만족스러우시다니, 정말 다행이고 기쁘네요. 외부에 오픈은 하지 말아주시고, 개인적으로만 활용도 부탁드립니다. 감사합니다.
2020-12-28
Mason Han thumbnail
5
코딩 입문자로써 아무것도 모른채 시작했던 파이썬 부트캠프 강의부터 크롤링 강의, 그리고 이번에 파이썬 데이터 분석까지 수강을 끝냈습니다. 이 강의들이 겉으로 보면 각각 별개의 강의지만 수업 중에 항상 강조하시는대로 하나의 흐름과 목적을 가지고 강의를 해주신데다 무엇보다 비전공자의 입장에서 자세하고 이해하기 쉽게 설명해주셔서 편하게 수업을 들을 수 있었습니다. 현재 부동산업을 하고 있는데 이 강의들을 듣고 난 후 네이버 부동산을 비롯한 사이트 크롤링과 공공데이터 포털에서 제공하는 데이터들을 원하는대로 가공하고 활용할 수 있는 능력이 생겼습니다. 전문가들이 볼 때는 부족할 수 있지만 IT관련 전문가가 아닌 부동산업을 하면서 이런 능력이 있다는건 정말 큰 무기라고 생각합니다. 또한 수동적으로 남이 제공하는 가공된 데이터만 보는 것과 자신이 직접 가공한 데이터를 보는 것은 하늘과 땅 차이입니다. 그러니 저처럼 처음 시작하시는 분들은 너무 고민하지말고 잔재미코딩님의 강의를 하나하나 차근차근 따라오다보면 어느새 성장한 자신을 발견할 수 있을 겁니다. 그리고 희망사항이 하나있다면 지금까지하셨던 강의들(파이썬 부트캠프, 데이터베이스, 크롤링, 데이터분석 등등)을 토대로 하나의 프로젝트를 처음부터 끝까지 완성하는(비록 강의의 길이가 비교적 짧더라도) 강의가 있으면 더할나위 없이 좋을 것 같습니다. 저는 이제 중간에 빼먹었던 SQL과 NOSQL을 들으러 출발합니다!!!!(잔재미코딩님 모든 강의를 올해 안에 수강하는게 목표입니다ㅎㅎ) 좋은 강의 감사드리고 앞으로도 믿고 따라가겠습니다.
2021-02-26
지식공유자 잔재미코딩(DaveLee)
아... 이렇게 좋은 수강평을... 시간도 따로 들이셨을텐데... 감사합니다. 살짝 감동이 또 밀려오네요. 제 생각에는 개발자는 IT만 알지만, 다른 분야에 계신 분들은 각자의 분야에 전문성이 있고요. 각 분야에 아직은 IT까지 잘아시는 분이 많지 않기 때문에, 자신의 전문성이 있으면서, IT를 활용할 수 있다면, 굉장한 파급력을 가질 수 있다고 생각합니다. 그런데, 그런 강의를 만드는 것이나, 그런 강의를 흡수하는 것은 굉장히 어려운 일인데요. 그럼에도 불구하고, 본 강의를 통해, 부동산 데이터를 실제로 파이썬으로 분석하신다니, 정말 좋네요. 수강생님도 그만큼 현명하기 때문일 것이라 생각합니다. 감사합니다.
2021-03-24
밑바닥개발자 thumbnail
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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 : )
2020-07-21
지식공유자 잔재미코딩(DaveLee)
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.
2020-07-21