비즈니스 데이터 분석 Part 1 - 파이썬과 기술 통계

"환경 구축부터 실무 비즈니스 프로젝트까지, 데이터로 매출의 답을 찾는 데이터 사이언스 여정 (총 39강)"단순히 라이브러리 사용법을 익히는 수준을 넘어, 실제 이커머스 현업에서 다루는 데이터를 데이터 사이언스 프로세스로 요리하는 법을 배웁니다. 개발 환경 구축과 Numpy/Pandas 기초부터 시작하여 데이터 전처리, 통계 분석, 시각화, 그리고 비즈니스 시나리오 기반의 RFM 세그먼테이션과 가설 검증까지! 데이터 사이언티스트의 핵심 역량을 실무 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • * 데이터 분석을 위한 최적의 파이썬 및 필수 라이브러리 환경 구축 능력

  • * Numpy와 Pandas를 활용한 대규모 비즈니스 데이터 핸들링 및 정제 기술

  • * 비즈니스 지표 분석을 위한 RFM 세그먼테이션 및 통계적 분석 역량

  • * Matplotlib과 Seaborn을 활용한 실무 수준의 데이터 시각화 및 리포팅 능력

  • * 가설 검증과 상관성 분석을 통해 데이터에서 비즈니스 인사이트를 도출하는 문제 해결 노하우

강의 소개


데이터 사이언스는 이제 단순한 기술을 넘어 비즈니스 의사결정의 핵심으로 자리 잡았습니다. 하지만 많은 학습자가 라이브러리 사용법이나 간단한 시각화 예제 몇 가지만 다뤄보고 데이터 분석을 다 안다고 착각하곤 합니다.

본 강좌는 여러분을 '진짜 비즈니스 실전'으로 안내합니다. 정제되지 않은 로우 데이터를 직접 다듬으며 특성 공학을 고민하고, RFM 모델을 통해 고객의 행동 패턴을 분류하며, 통계적 가설 검증을 통해 매출 성과의 핵심 원인을 도출하는 과정에서 여러분은 단순 개발자를 넘어 데이터 기반의 의사결정자로 성장할 것입니다. 39강의 정교한 여정을 마치고 나면, 어떤 비즈니스 데이터가 주어져도 논리적으로 분석해낼 수 있는 강력한 자신감을 얻게 될 것입니다.

: "환경 구축부터 실무 비즈니스 프로젝트까지, 데이터로 매출의 답을 찾는 데이터 사이언스 여정 (총 39강)"

단순히 라이브러리 사용법을 익히는 수준을 넘어, 실제 이커머스 현업에서 다루는 데이터를 데이터 사이언스 프로세스로 요리하는 법을 배웁니다. 개발 환경 구축과 Numpy/Pandas 기초부터 시작하여 데이터 전처리, 통계 분석, 시각화, 그리고 비즈니스 시나리오 기반의 RFM 세그먼테이션과 가설 검증까지!

데이터 사이언티스트의 핵심 역량을 실무 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

 

이 강의만의 핵심 포인트

* 비즈니스 중심의 실전 분석: 기초 문법에 머물지 않고 매출 분석, 고객 세그먼테이션, 비즈니스 진단 등 이커머스 현업의 핵심 현안을 직접 해결합니다.

* 탄탄한 데이터 사이언스 기반: 분석의 시작인 개발 환경 구축부터 실무 데이터 핸들링의 필수 도구인 Numpy와 Pandas를 기초부터 심화까지 완벽하게 마스터합니다.

* 체계적인 분석 프로세스: 단순 수치 계산을 넘어 데이터 전처리, 통계적 가설 검증, 상관성 분석 등 전문적인 분석 프레임워크를 실습을 통해 체득합니다.

* 실무 데이터 전처리 마스터: 결측치와 이상치 처리부터 특성 공학(Feature Engineering)까지, 현업의 가공되지 않은 데이터를 분석 가능한 형태로 정제하는 기술을 습득합니다.

* 비즈니스 인사이트 리포팅: 분석 결과를 정교하게 시각화하고, 데이터 속의 인과관계를 파악하여 실제 의사결정에 활용 가능한 최종 인사이트 리포트를 도출합니다.

 


📱 커리큘럼 & 프로젝트 미리보기


✒ Section 1. 데이터 분석 시작 및 환경 구축 (1강 ~ 3강)

본격적인 분석에 앞서 데이터 사이언스의 흐름을 이해하고, 효율적인 데이터 핸들링을 위한 파이썬 개발 환경 및 필수 라이브러리를 완벽하게 구축합니다.

주요 학습: 강좌 로드맵, 분석 환경 세팅, 필수 라이브러리 설치 및 확인


✒Section 2. 데이터 분석의 근간, Numpy (4강 ~ 10강)

모든 데이터 연산의 기초가 되는 Numpy 배열의 구조와 조작법을 익힙니다. 수치 데이터를 빠르게 처리하기 위한 선형대수 활용법과 파일 입출력 기술을 습득합니다.

 핵심 기술: 배열 생성 및 기본 조작, 인덱싱/슬라이싱, 선형대수 및 난수 생성

 

✒ Section 3.Pandas 데이터 구조의 이해 (11강 ~ 14강)

정형 데이터 분석의 핵심 도구인 Pandas의 Series 구조를 완벽히 이해합니다. 데이터 사이언티스트가 데이터를 다루는 가장 기본적인 단위부터 탄탄하게 다집니다.

핵심 기술: Pandas 개요, Series의 단계별 이해 및 데이터 접근법


✒ Section 4.데이터 프레임 핸들링 마스터 (15강 ~ 19강)

표 형태의 데이터인 DataFrame을 다루는 전 과정을 경험합니다. 데이터 종류 파악부터 복잡한 조건의 인덱싱과 슬라이싱까지 데이터를 자유자재로 제어합니다.

주요 학습: 데이터 종류 파악, DataFrame 기본 조작, 고급 인덱싱 및 슬라이싱 전략


✒ Section 5. 데이터 정제 및 기술 통계 (20강 ~ 25강)

가공되지 않은 원본 데이터를 분석 가능한 상태로 정제합니다. 결측치와 이상치를 처리하고 그룹별 통계 분석을 통해 데이터의 특징을 도출하는 법을 익힙니다.

핵심 기술: 데이터 전처리 프로세스, 그룹 통계 분석, 결측치 및 이상치

처리 로직


✒ Section 6. 데이터 시각화 및 탐색적 분석 (26강 ~ 30강)

데이터 속에 숨겨진 패턴과 의미를 시각적으로 도출합니다. Matplotlib과 Seaborn을 활용하여 실무 보고서 수준의 차트와 플롯을 구현합니다.

핵심 기술: Matplotlib & Seaborn 시각화 기법, Pandas 연동 시각화 활용


✒Section 7. [Project] 비즈니스 시나리오 및 데이터 정제 (31강 ~ 34강)

실제 이커머스 현업의 고민이 담긴 시나리오를 바탕으로 프로젝트를 시작합니다. 초기 데이터 탐색부터 실무 수준의 특성 공학(Feature Engineering)까지 전 과정을 학습합니다.

 주요 학습: 비즈니스 시나리오 설정, 데이터 정제 파이프라인, 특성 공학 적용


✒Section 8.[Project] 매출 분석 및 비즈니스 인사이트 (35강 ~ 39강) 

데이터를 통해 매출 성과를 진단하고 고객을 분류합니다. RFM 분석과 가설 검증을 거쳐 실제 의사결정에 필요한 최종 인사이트 리포트를 완성합니다.

주요 학습: RFM 세그먼테이션, 상관성 분석, 가설 검증 및 최종 리포팅 방법론


✒ 지식공유자 소개

윤재성(멋쟁이 사자처럼 데이터 분석 주강사 )


개발 경력 
• SKT "아일랜드 어드벤쳐" 모바일 콘텐츠 개발 런칭 
• KT " 퀴즈사커" 모바일 콘텐츠 개발 런칭 
• SK "모바일 공인중개사" 런칭 
• 아이폰 "한자통" 앱개발 
• 아이폰 "헬스 트레이닝" 앱개발 
• KT/SK 일본 남코 "데일즈 오브 코몬즈" 콘텐츠 개발 
• KT 미니 게임(야금야금 땅따먹기, 알라딘의 요술램프,미스터리 블록탐정단,BUZZ and BUZZ)개발

강의 경력 
삼성멀티캠퍼스, 부산정보산업진흥원, 전주정보문화산업진흥원, 인천정보산업진흥원, 한국전파진흥원, SK C&C, T 아카데미, 한국로봇산업진흥원, 대전 ETRI, 삼성전자, nica 교육센터, 한국생산성본부, 한화 S&C, 삼성전자, LG전자, SK C&C 등 국내 유명 기업 현직 재작자 및 미취업자를 대상으로 강의 및 개발 19년차 경력을 갖춘 베테랑 강사입니다. 

강의 분야 
자바, 안드로이드, 프레임워크, 데이터베이스, UML, 아이폰, 빅데이터 처리 및 분석, 파이썬, 사물인터넷, R/파이썬을 활용한 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝 AI, 스파크 분야 등의 분야에 대해 강의합니다. 다양한 경험을 녹여 최대한 쉽게 설명하고, 실습에 적용하도록 예제를 만들고 설명을 할 수 있도록 강의를 구성하고 있습니다. 오프라인 수업이 아니므로 모르는 것은 질문&답변을

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • * 실무 프로젝트 중심으로 빠르게 배우고 싶은 분: 지루한 문법 나열보다 실제 비즈니스 데이터를 핸들링하며 매출의 답을 찾는 분석 프로세스를 경험하고 싶은 분

  • * 데이터 분석의 전 과정을 정복하고 싶은 분: 단순 시각화를 넘어 데이터 정제, 특성 공학, 통계적 가설 검증까지 데이터 사이언스의 풀스택 과정을 경험하고 싶은 분

  • * 비즈니스 데이터 분석 방법론이 궁금한 분: RFM 세그먼테이션, 상관성 분석, 가설 검증 등 현업 의사결정에 즉각 활용되는 핵심 기법들을 직접 구현해보고 싶은 분

  • * 수준 높은 포트폴리오가 필요한 취준생/이직러: 단순 예제가 아닌 실제 비즈니스 시나리오를 바탕으로 한 데이터 분석 및 인사이트 리포트 결과물을 확보하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬(Python) 기본 문법에 익숙해야 합니다.

  • 데이터 분석의 핵심 도구인 Numpy와 Pandas는 본 과정에서 기초부터 심화까지 차근차근 다루기 때문에, 분석 경험이 없는 입문자라도 파이썬 코딩에 대한 기초적인 이해만 있다면 충분히 따라오실 수 있습니다.

안녕하세요
소프트캠퍼스 윤재성입니다.

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42개 ∙ (15시간 54분)

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