본 강의는 파이썬(Python)과 판다스(Pandas) 라이브러리의 기초를 익힐 수 있는 강의입니다
프로그래밍을 처음 접하게 되면 그 방대한 학습량에 어려움을 느끼게 됩니다. 입문자 입장에서는 실은 고급 문법, 자잘한 메서드들까지 외우며 학습할 필요성은 없습니다. 우선 핵심 위주로 익히고 디테일은 프로젝트를 진행하며 시행착오를 통해 배우는게 효과적이라고 생각합니다.
파이썬은 특히나 오픈 소스가 많고 문법이 비교적 쉽고 간단하기 때문에 빠르게 익히고 써먹기 아주 좋은 언어입니다. 일단 파이썬을 익혀두고 나면 여러분들이 만들고 싶은 프로그램 제작에 한 발짝 가까워지게 되는 것이죠.
데이터 처리, 분석에 특화된 판다스(Pandas) 라이브러리를 학습해 봅니다.
프로그래밍을 처음 접하시는 분
파이썬 프로그래밍 문법 + 판다스 라이브러리를 핵심 위주로 빠르게 익히고 싶은 분
이 강의에서 배우게 될 판다스는 데이터 처리에 특화된 라이브러리입니다. 쉽게 비유하면 우리가 많이 쓰는 엑셀(Excel)의 파이썬 버전이 바로 판다스라고 할 수 있죠. 판다스를 사용하면 데이터 처리는 물론, 분석에 필요한 간단한 시각화까지 쉽고 편리하게 할 수 있게 됩니다.
프로그래밍 언어 기초 문법만 줄창 배우느라 답답하진 않았나요? 코딩은 배우고 싶지만 막상 어떻게 써먹을지 몰라 망설이셨나요? 이번 강의가 프로그래밍에 처음 입문하는 분, 파이썬으로 데이터 관련 업무를 시작하시는 분들께 유용한 참고 자료가 될 수 있기를 바랍니다.
누구나 쉽게 핵심만 배울 수 있도록 구성했어요.
짧지만 강하게! 차근차근 익히는 파이썬 기초
변수, 조건, 반복, 함수 등 파이썬 프로그래밍에 필요한 기본 문법을 숙지하고, 활용할 수 있게 됩니다.
데이터 처리를 위한 판다스의 핵심
판다스 라이브러리의 핵심 자료형 Series, DataFrame을 CRUD하는 방법에 대해 배우고, 활용할 수 있게 됩니다.
곧바로 써먹을 수 있는 판다스 활용 능력
판다스를 활용해 데이터를 필요한 형태로 가공하고, 기본적인 데이터 시각화를 할 수 있게 됩니다.
파이썬 기초 핵심 문법
파이썬 설치, 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 사용법
DataType & Variables
Condition
Loop
Function
파이썬 프로그래밍 연습 문제
판다스 라이브러리 핵심 기초
Pandas, Numpy 설치
DataFrame CRUD
Pandas Calculation Methods
Appy
Concat
Handling Duplicated Data
Handling Missing Data
Simple Visualization
판다스 연습 문제
파이썬 조건문에 대한 이해
판다스 데이터프레임을 활용한 간단한 데이터 시각화
Q&A 💬
Q. 비전공자도 수강할 수 있나요?
네! 파이썬, 판다스 입문 강의입니다. 이 강의를 수강하시고 난 뒤, 이 개념을 활용할 수 있는 작은 프로젝트를 진행해보시는 것을 추천드려요. 한 언어의 문법을 공부한 뒤 해야할 일은 다른 언어를 배우는게 아니라 활용해보는 일입니다. 종종 입문자 중 언어 유목민처럼 언어 문법만 주구장창 배우시는 분들을 보면 매우 안타깝습니다 ㅜㅜ
구글에 "파이썬 활용 프로젝트"라고 검색하신 뒤 가장 재밌고, 해 볼 만한 프로젝트를 시도해보세요. 저 역시 파이썬으로 프로그래밍에 입문하여 웹, 서버까지 익히게 되었습니다!
Q. 왜 하필 파이썬을 배워야 하나요?
첫째, 파이썬은 다른 프로그래밍 언어 대비 학습 진입장벽이 낮은 편입니다. 한 가지 언어를 배우고 난 뒤에 다른 언어를 배우는 것은 훨씬 쉽습니다. 둘째, 파이썬은 정말 크고 재미있는 오픈소스가 많습니다. 기본만 알아도 진행할 수 있는 미니 프로젝트가 정말 많다는 뜻이죠.
프로그래밍을 처음 배우거나, 배워서 다양한 영역에 이용해보고 싶은 분들께 배우기 쉽고 활용도 높은 파이썬을 추천해드립니다.
Q. 수강을 위해 준비해야 할 것이 있나요?
컴퓨터와 손가락만 있으시면 됩니다! ㅎㅎ 강의에 필요한 자료는 모두 제공해드리며, 편하게 따라오시면 됩니다. (강의는 Windows OS 기준으로 진행됩니다.)
After learning Python, I took this course to learn about the pandas library. I was able to understand the basics of pandas, and based on this, I plan to solidify my foundation by solving various practice problems in the future. It was very helpful. Thank you ^^
It's amazing that such a high-quality lecture is free. The lecturer explains it so simply and easily that even non-majors can understand it. I enjoyed it!