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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 프로그래밍 언어] 강의입니다.
Python 초보자의 눈높이에 맞춰 가장 쉽고 가장 실용적인 과정으로 기획된 입문 강의로 Streamlit을 활용한 직관적인 대시보드, 배포를 위한 Google Cloud Platform 등을 배웁니다. 또한, 빅데이터 분석기사 실기 준비도 같이 할 수 있습니다.
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이런 걸
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Python 머신러닝
Python 데이터분석
Python 웹크롤링
Python 대시보드
빅데이터 분석기사
이런 분들께 추천드려요!
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학습 대상은
누구일까요?
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누구일까요?
코딩을 처음 접하는 사람
취업 포트폴리오를 만들고 싶은 사람
빅데이터 분석기사 실기 준비하고 싶은 사람
안녕하세요
Evan 입니다.
Evan 입니다.
![Evan의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/main/profile/default_profile.png)
안녕하세요,
현재 국민대학교 비즈니스IT전문대학원에서 박사과정을 진행하고 있으며, 취업준비생들의 취업을 진심으로 돕기 위한 강의와 재직자들을 대상으로 R, Python, SQL, Excel, Tableau 등 분석과 관련된 강의로 밥벌이를 하고 있는 Evan입니다. 이제 만 3년이 되었는데, 국방부, 육군본부, 하나금융에서 단기강의로 강의를 시작한 이래로 다양한 기관(한국IT비즈니스협회, 한국능률협회, 한국소프트웨어기술진흥협회, 삼육대 등)에서 강의를 진행하였습니다. 현재는 2023년부터 위 기관 외에도 멀티캠퍼스에서 강의를 하나 맡아서 장기적으로 취업 준비생을 대상으로 교육을 진행하고 있습니다.
커리큘럼
총 222 개
˙ 31시간 24분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의소개
2 강
∙ 10분
섹션 1. 1단계 : Python 개발환경설정
8 강
∙ 44분
Python Installation (Windows 11)
미리보기
03:53
Visual Studio Code 설치 (Windows 11)
미리보기
06:53
Anaconda 설치 (Windows 11)
미리보기
06:38
Miniconda 설치 (Windows 11)
미리보기
03:52
Github (Windows 11)
미리보기
03:56
Git 설치 (Windows 11)
06:39
Git 활용 (Windows 11)
06:31
가상환경 설치 (virtualenv)
05:58
섹션 2. 2단계 : Python 기초문법
15 강
∙ 1시간 47분
Python 기초문법 - 이론
미리보기
08:48
Python Basic (기본문법) 익히기 - 주석처리
미리보기
04:08
Python Basic (기본문법) 익히기 - 원시데이터타입
06:55
Python Basic (기본문법) 익히기 - 사칙연산 및 연산자
11:25
Python Basic (기본문법) 익히기 - String 인덱싱, 슬라이싱
10:54
Python Basic (기본문법) 익히기 - String 주요 메서드
08:14
Python Basic (기본문법) 익히기 - List 인덱싱, 슬라이싱
07:11
Python Basic (기본문법) 익히기 - List 주요 메서드, 수정, 삭제
10:25
Python Basic (기본문법) 익히기 - Tuple
06:08
Python Basic (기본문법) 익히기 - Dictionary
06:49
Python Basic (기본문법) 익히기 - IF 조건문
05:07
Python Basic (기본문법) 익히기 - For Loop 반복문
10:07
Python Basic (기본문법) 익히기 - while loop 반복문
04:52
Python Basic (기본문법) 익히기 - 사용자 정의 함수
06:44
강의자료
섹션 3. 3단계 : 데이터 가공 - pandas
14 강
∙ 1시간 32분
pandas 기본 이론
미리보기
12:17
Series, DataFrame 생성
미리보기
06:23
파일입출력(I/O)
08:19
loc 활용한 행과 열 추출
05:03
주요메서드 : describe(), value_counts(), rename()
06:47
주요메서드 : isin()
05:18
날짜데이터 다루기 - 1
06:50
날짜데이터 다루기 - 2
04:32
날짜데이터 다루기 - 3 (제6회 빅데이터 분석기사 기출 변형 예제)
04:46
Group By 연산
07:48
결측치 처리 (1)
10:51
결측치 처리 (2)
05:50
Pivot Table, Melt
07:39
강의자료
섹션 4. 4단계 : 데이터 시각화 - matplotlib, seaborn, and plotly
20 강
∙ 3시간 9분
데이터 시각화 원리
미리보기
13:02
matplotlib + seaborn 기본 원리
미리보기
08:00
matplotlib 코드 실습 (1) - 선 그래프
17:30
matplotlib 코드 실습 (2) - 막대 그래프
27:29
seaborn 코드 실습 (1) - 선 그래프
05:38
seaborn 코드 실습 (2) - 박스플롯 & 이상치 처리
16:25
matplotlib and seaborn subplots
05:03
matplotlib & seaborn 시각화 심화
12:05
matplotlib 한글폰트 설정
10:31
plotly 소개
미리보기
09:46
plotly 그래프 작성 입문
미리보기
08:06
plotly API Reference 확인
05:29
plotly 그래프 업데이트
04:05
plotly Line Chart (plotly express)
04:22
plotly Bar Chart (graph_objects)
11:20
plotly butterfly Chart (graph_objects)
10:14
plotly BoxPlot Chart (plotly express)
02:07
plotly BoxPlot Chart (graph_objects)
09:18
plotly wrap up
09:10
강의 자료
섹션 5. 5단계 : Streamlit 기본문법 익히기
20 강
∙ 2시간 6분
Streamlit 소개 및 주요 개념
미리보기
13:37
Streamlit Text Elements
미리보기
10:10
Streamlit st.markdown (1)
미리보기
07:22
Streamlit st.markdown (2) - HTML & CSS
미리보기
05:20
Streamlit HTML & JavaScript, Components API
05:49
Streamlit st.dataframe() & 세션
09:42
Streamlit st.metric()
06:32
Streamlit st.data_editor() & st.column_config
11:29
Streamlit 시각화 - matplotlib
03:41
Streamlit 시각화 - seaborn
02:54
Streamlit 시각화 - plotly
04:08
Streamlit input widgets - st.slider & st.button
08:13
Streamlit input widgets - st.checkbox
04:04
Streamlit input widgets - st.radio
04:33
Streamlit input widgets - st.selectbox & st.multiselect
06:20
Streamlit input widgets - st.slider with scikit-learn
06:25
Streamlit input widgets - text, date, and input widgets
06:25
Streamlit layout - st.sidebar
03:16
Streamlit layout - st.tabs & st.columns
06:41
강의 자료
섹션 6. 6단계 : Python 머신러닝 기본 예제 (Scikit-Learn)
19 강
∙ 3시간 5분
Scikit-Learn 소개 및 머신러닝 주요 개념
미리보기
30:44
빅데이터 분석기사 2유형 예제 분류
미리보기
10:31
분류모형 예제 실습 (1) - tips 데이터 종속변수 처리
미리보기
07:07
분류모형 예제 실습 (2) - tips 데이터 scikit-learn pipeline 구축
11:41
분류모형 예제 실습 (3) - tips 데이터 scikit-learn Decision Tree 모델 실습
07:48
분류모형 예제 실습 (4) - tips 데이터 scikit-learn 평가지표
07:11
분류모형 예제 실습 (5) - tips 데이터 scikit-learn RandomSearch
13:51
Kaggle 소개 - House Price Prediction
미리보기
08:15
회귀모형 예제 실습 (1) - House Price Prediction, Preprocessing (Simple Imputer)
09:16
회귀모형 예제 실습 (2) - House Price Prediction, Decision Tree Regressor
05:44
회귀모형 예제 실습 (3) - House Price Prediction, RandomSearchCV & 결과 제출
05:40
시계열 이론 리뷰, ACF, PACF, ADF 검정
미리보기
10:35
시계열 ACF, PACF, ADF 검정 실습 - airline 데이터셋
07:38
시계열 Prophet Model 실습 - airline 데이터셋
10:22
시계열 LightGBM 실습 with sktime (1) - Nile 데이터셋
10:08
시계열 LightGBM 실습 with sktime (2) - Nile 데이터셋
07:14
시계열 AutoARIMA 실습 with sktime - 테슬라 주식데이터
16:28
시계열 NaiveForecaster 실습 with sktime - 테슬라 주식데이터
05:36
강의자료
섹션 7. 7단계 : 지리공간 데이터 (GeoPandas) 가공 및 시각화
7 강
∙ 45분
지리공간 데이터 기본 개념
미리보기
09:15
GeoPandas 설치
미리보기
05:45
GeoPandas 데이터 불러오기
08:25
GeoPandas 기본문법
08:31
GeoPandas 데이터 매핑
05:27
GeoPandas 한반도 지도 시각화
08:28
강의자료
섹션 8. 8단계 : API Crawling & Web Crawling
18 강
∙ 1시간 48분
크롤링 개요
미리보기
10:50
Selenium 설치 및 테스트
미리보기
08:28
Requests, BeautifulSoup4 설치 및 테스트
01:59
크롤링을 위한 HTML 기본 개념
미리보기
04:53
Beautifulsoup 텍스트 추출 연습
05:49
벅스뮤직 노래제목 Top 100개 추출
06:12
삼성전자 주식차트 추출 (다중 페이지)
10:10
뽐뿌 게시판 추출 (Selenium 활용)
05:42
뽐뿌 게시판 다중 페이지 추출 (Selenium 활용)
09:49
서울 열린데이터 광장 API 인증키 신청
05:52
서울시 부동산 실거래가 데이터 수집 (JSON)
12:29
서울시 부동산 실거래가 데이터 수집 (XML)
06:03
서울시 부동산 실거래가 수집 (JSON), 1000개 이상
06:18
서울시 부동산 실거래가 수집 강의 코드 (영상 없음)
공공데이터 포털 소개 및 인증키 발급
08:23
공공데이터 국토교통부 아파트 매매 실거래가 크롤링
05:07
공공데이터 국토교통부 아파트 매매 실거래가 크롤링 소스코드 (영상 없음)
강의 자료
섹션 9. 9단계 : Streamlit 실전 프로젝트 예제
31 강
∙ 4시간 11분
프로젝트를 위한 19개 주요 라이브러리 설치 (requirements.txt)
미리보기
07:33
대시보드 개발원칙 10가지
미리보기
12:56
환경변수를 이용한 데이터 수집 (python-dotenv)
06:42
홈 화면 꾸미기 (streamlit-option-menu)
03:38
데이터 불러오기 (st.cache_data)
03:21
Home 화면 꾸미기 심화
09:46
EDA HOME 화면 꾸미기
07:08
EDA 시각화 차트 구현하기 (plotly)
09:13
EDA 기초통계 및 차이검정 (이론)
18:54
EDA 기초통계 및 차이검정 (실습)
09:29
EDA 상관분석 (이론)
07:41
EDA 상관분석 (실습 - 기본)
06:19
EDA 상관분석 (실습 - 응용)
05:55
EDA 통계 대시보드 구현 (차이검정 & 상관분석)
13:22
EDA 회귀분석 (이론)
16:01
EDA 회귀분석 (실습)
09:17
EDA 통계 대시보드 구현 (회귀분석)
08:51
대한민국 최신 행정구역 (SHP) & QGIS 설치
04:28
QGIS를 활용한 서울특별시 자치구 추출
09:21
좌표계 변환 및 서울특별시 시각화
05:14
부동산 & 지도 데이터 병합 및 자치구 별 아파트 평균가격 지도 시각화
08:10
지도시각화 Streamlit 배포 (matplotlib & plotly)
15:38
Streamlit App Gallery 소개
05:14
주거타입별 예측모델 구현 (prophet)
09:22
서울특별시 자치구별 아파트 예측모델 구현 (prophet)
10:22
부동산 예측 페이지 Home 화면 꾸미기
04:45
부동산 예측 페이지 주거타입별 화면 꾸미기
05:08
부동산 예측 페이지 자치구별 아파트 평균가격 예측 화면 꾸미기
05:09
부동산 예측 페이지 자치구별 아파트 평균가격 예측 데이터 CSV 다운로드
10:35
강의자료
대시보드 최종 Demo
02:06
섹션 10. 10단계 : Streamlit 대시보드 배포
5 강
∙ 44분
Streamlit 배포방법 Preview
미리보기
03:33
Streamlit 배포준비 - Github 연동
10:53
Streamlit 배포 1차
15:31
Streamlit 배포 2차 - 한글폰트 추가
14:53
배포 소스코드
섹션 11. 11단계 : Google Cloud와 Github Actions을 활용한 배포
25 강
∙ 3시간 26분
Streamlit with GCP Intro
미리보기
15:13
GCP, 새로운 프로젝트 생성
03:13
GCP, GCE VM 가상환경 생성
08:18
GCE 고정 IP 주소 등록
02:14
GCE, 방화벽 규칙 만들기
04:45
GCE, Miniconda 개발환경설정
09:22
GCE, Github 연동 설정
08:00
GCE, Git-Github 연동 설정
08:43
Github Actions 기본 개념
09:29
Github Actions, Hello World
06:20
Github Actions, Python Script 예제
07:33
Github Actions GCP 연동 테스트 완성
19:16
Miniconda 설치, Windows11
05:40
Miniconda 시스템 환경설정, Windows11
07:29
GCE, Miniconda 가상환경 설정, Windows
09:11
Conda 명령어 및 무중단배포
13:25
ETL 기본 개념 설명 및 예제 데이터 준비
03:42
BigQuery 사용 활성화 및 Query 테스트
04:22
BigQuery에 데이터 CSV 파일 업로드 (Local)
05:28
Google Colab with BigQuery 연동
03:44
Google Colab with BigQuery Data Load, pandas_gbq
04:08
Jupyterlab with BigQuery 데이터 불러오기 (Local)
18:46
Jupyterlab with BigQuery 데이터 가공 및 업로드
04:34
GCE with BigQuery, Streamlit (1)
13:01
FINAL, GCE with BigQuery, Streamlit (2), 자료확인
10:09
섹션 12. (보너스) 취업준비생 포트폴리오 준비
4 강
∙ 1시간 28분
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 소개
미리보기
11:46
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 실습 (1)
17:52
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 실습 (2)
28:33
PowerPoint 포트폴리오 제작
30:33
섹션 13. (보너스 - Streamlit)
4 강
∙ 48분
Streamlit에서 API Key 숨기기 (secrets.toml)
16:00
Streamlit Multipages (1) - Documentation
14:11
Streamlit Multipages (2) - st_pages
11:03
Streamlit ML Prediction Web 배포 (tips 데이터셋)
07:45
섹션 14. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업1유형 (기출문제유형 복원)
6 강
∙ 1시간 21분
작업1유형 6회 기출응용 날짜데이터 활용한 평균 처리시간 구하기 (강의자료 첨부)
17:13
작업1유형 6회 기출응용 중학교 교사1인당 평균 학생수 구하기 (강의자료 첨부)
10:15
작업1유형 6회 기출응용 연평균 범죄율이 가장 많이 증가한 경찰서 찾기 (강의자료 첨부)
15:54
작업1유형 7회 기출응용 결측치 및 표준화 처리 예제 (강의자료 첨부)
12:45
작업1유형 7회 기출응용 종속변수와 상관성이 큰 변수 찾기 예제 (강의자료 첨부)
07:54
작업1유형 7회 기출응용 각 독립변수의 이상치 갯수 찾기 예제 (강의자료 첨부)
17:02
섹션 15. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업2유형 (기출문제유형 복원)
3 강
∙ 35분
기출문제 작업2유형 기출유형 소개 및 대응 전략
미리보기
04:39
작업2유형 6회 기출응용 다중분류 문제 풀이 (강의자료 첨부)
19:09
작업2유형 7회 기출응용 회귀문제 풀이 (강의자료 첨부)
11:39
섹션 16. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업3유형 (기출문제유형 복원)
18 강
∙ 2시간 45분
빅데이터분석기사 실기 작업3유형 소개
04:13
기출문제복원 6회차 작업3유형 1-1 (tips 데이터셋 활용)
09:55
기출문제복원 6회차 작업3유형 1-2 적합도 검정 이론
04:39
기출문제복원 6회차 작업3유형 1-2 적합도 검정 실습 (공식문서 활용)
05:51
기출문제복원 6회차 작업3유형 1-2 적합도 검정 실습 (tips 데이터셋 활용)
08:59
기출문제복원 6회차 작업3유형 2 회귀 검정 실습 (diamonds 데이터셋 활용)
15:29
회귀분석을 위한 공분산, 상관분석 핵심 이론
07:04
회귀분석을 위한 공분산, 상관분석 핵심 이론 실습
미리보기
11:45
빅데이터 분석기사 실기를 위한 회귀분석 핵심이론 요약
15:53
statsmodels 라이브러리 활용한 단순선형회귀 실습
06:21
회귀 분석 실습: 결정계수, 잔차의 정규성 및 등분산성 확인
11:40
tips 데이터를 활용한 다중선형회귀분석(수치형, 범주형 포함)
08:56
tips 데이터를 활용한 다중선형회귀분석 범주형 데이터 추가 보충 설명
09:18
기출문제복원 7회차 작업3유형 1 상관계수 찾기
09:42
기출문제복원 7회차 작업3유형 2번 결정계수, 로그오즈비
06:58
기출문제복원 7회차 작업3유형 3번, 로지스틱회귀분석 핵심이론
15:34
기출문제복원 7회차 작업3유형 3번, 로지스틱회귀분석 실습
13:37
작업3유형 강의자료
섹션 17. (보너스 - Excel)
2 강
∙ 37분
Excel에서 MySQL DB 연동하기
15:27
Excel에서 Python 사용하기, Python In Excel
21:36
섹션 18. SQL 강의 준비중
1 강
∙ 14분
MySQL 설치 Windows 11 설치
14:17
강의 게시일 : 2024년 02월 08일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 17일)