都市整備法及び建築法・住宅法解説
kpcre
不動産開発事業の基本となる不動産公法の基本的な流れと難しい用語を整理し、開発事業の強固な基礎となるよう構成いたしました。
입문
Financial Technology
빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.
데이터 사이언스의 중요성을 이해하고, 데이터 분석에 필요한 Python 라이브러리를 파악할 수 있다.
데이터를 분석할 수 있는 Python 함수를 익힐 수 있다.
Pandas를 사용해서 데이터를 수집하고, 분석할 수 있다.
의사결정을 위해 분석한 데이터를 차트로 시각화하고, 자료화할 수 있다.
4차 산업혁명 이후 '앞으로 100년은 빅데이터의 싸움'이라는 말이 나올 정도로 빅데이터의 관리, 분석, 활용 등의 중요성이 높아졌습니다. 빠른 시간 안에 정확한 정보를 수집하고, 효과적으로 분석할 수 있는 기술력은 직장인의 필수 역량이 되고 있습니다. 본 과정에서는 빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.
데이터 사이언스의 중요성을 이해하고, 데이터 분석에 필요한 Python 라이브러리를 파악할 수 있으며 데이터를 분석할 수 있는 Python 함수를 익힐 수 있도록 구성하였습니다. Pandas를 사용해서 데이터를 수집하고, 분석하는 방법을 제시하고, 의사결정을 위해 분석한 데이터를 차트로 시각화하고, 자료화할 수 있도록 구성하였습니다.
데이터를 분석할 수 있는 Python 함수를 익혀, 데이터를 수집하고, 분석할 수 있는 방법을 제시하였습니다.
실전 예제를 기반으로 복잡한 정보를 보고서에 적합한 시각자료로 변환하는 방법을 제시하였습니다.
실무에서 바로 활용가능한 핵심 키워드 중심의 마이크로 러닝을 통해 주제별 학습이 가능합니다.
데이터 사이언스 이해
개발 환경 구성
Numpy 이해 및 실습
Pandas 이해 및 실습
DataFrame 다루기 실습
DataFrame 추가 및 선택 실습
DataFrame 수정 및 삭제 실습
데이터 파일 처리(1)
데이터 파일 처리(2)
데이터 정보 확인
통계 정보 확인
결측치 변환
결측치 삭제
의사결정을 위한 데이터 시각화
향상된 시각화 라이브러리
타이타닉 탐색적 데이터 분석
기업체, 공공기관, 대학교 등에서 심도있는 강의로 호평받고 있는 강사를 섭외하여 차별화된 내용을 제시하였습니다.
현) 코드캠퍼스 대표
현) 한국생산성본부 Python부문 강사
전) ㈜에스아이에스 쌍용교육센터 강사
전) 모바일랩 정보교육원 강사
전) 경실련하이텔 정보교육원 강사
학습 대상은
누구일까요?
응용프로그램 개발 및 데이터베이스 관리 업무를 시작하는 실무자
프로그래밍으로 업무를 효율적으로 하고자 하는 모든 직장인
빅데이터 분석을 통해 실무활용이 필요한 모든 임직원
333
명
수강생
26
개
수강평
4.6
점
강의 평점
131
개
강의
1987년에 설립된 한국생산성본부 부설기관으로, 기업과 공공기관의 임직원을 대상으로 회사생활에 꼭 필요한 직무교육을 제공하고 있습니다.
실제 기업의 업무에서 일어나는 ‘일’을 바탕으로 실무역량 강화를 위한 직무역량(Job-Duty-Task) 기반의 교육 콘텐츠를 구성했습니다.
차원이 다른 직무교육을 경험해 보세요!
홈페이지 : https://www.kpcice.or.kr
전체
48개 ∙ (10시간 37분)
1. 데이터 사이언스의 필요성
11:12
3. 필수 파이썬 라이브러리 이해
10:31
4. 개발 환경 설치 및 구성
13:29
5. 환경 설정
13:01
7. 넘파이 배열
23:36
8. 다차원 배열과 브로드캐스팅
11:08
10. pandas 이해
11:30
11. Pandas 데이터 구조
06:23
12. Pandas 데이터 파일 읽기
16:51
13. 데이터 선택
16:22
14. 새로운 열 추가하기
06:15
15. 데이터 집계
20:28
16. 열 추가하기
11:59
17. 행 추가하기
10:43
18. 원소 선택하기
36:47
19. 열의 원소값 변경하기
06:52
20. 행의 원소값 변경하기
07:35
21. 원소 삭제하기
16:35
22. 데이터 읽기와 쓰기 함수
11:21
23. 엑셀 파일로 저장하기
20:24
24. 엑셀 파일 읽기
06:09
25. CSV로 저장하기
18:24
26. CSV 파일 읽기
06:18
27. JSON 파일로 저장과 읽기
08:48
28. 데이터를 살펴보는 메소드
15:26
29. 특정 열의 자료형 정보 확인
06:01
30. 데이터의 기술 통계 정보
10:37
31. 열의 정보 확인
11:07
32. 평균값과 중앙값 정보 확인
11:39
34. 데이터 정규화 이해
02:39
35. 결측치 데이터 확인
11:26
36. 결측치 데이터 치환하기
25:56
37. 결측치가 있는 열 삭제
09:33
38. 결측치가 있는 행 삭제
06:32
39. 결측치 모두 삭제
25:59
40. 데이터 시각화 이해
12:06
41. pandas 그래프 도구
09:52
42. pandas 시각화 실습
30:23
44. 선형 회귀 시각화
15:26
45. 다양한 시각화 실습
22:53
46. 타이타닉 데이터 불러오기
08:54
47. 타이타닉 탐색적 데이터 분석
04:48
48. 타이타닉 시각화
33:32
₩110,000
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