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Practical Big Data Analysis for Real Work - Pandas Hands-on Course

This course is designed for all learners, from those just starting with data analysis to those looking to apply it in practical work, to systematically learn the entire process of data processing and visualization using R. First, in the basic setup stage, we start with installing the development environment and learn how to create DataFrames and Series, building a solid foundation in the fundamentals needed for R programming. Next, we move on to learning core functions, focusing on hands-on practice with the most frequently used features in data analysis such as indexing, slicing, sorting, filtering, and handling missing values. After building the foundation, we expand to intermediate functions, intensively covering features essential for actual data analysis work such as date and time data processing, groupby operations, data merging (merge, concat), and function application (apply, lambda). Through this, you can develop the ability to handle complex data structures beyond simple data manipulation. Finally, in the visualization section, we cover various visualization techniques including line graphs, histograms, box plots, and time series graphs to learn how to express data more intuitively. Through visualization, you can also acquire the ability to effectively communicate analysis results. In particular, this course is structured not to stop at theoretical learning, but to allow immediate application of learned content through various examples and step-by-step practice. Therefore, students can naturally develop practical skills just by following the course and further secure data analysis capabilities that can be applied to actual projects.

2 learners are taking this course

  • usefulit
Big Data
Data literacy

What you will learn!

  • Learn pandas fundamentals completely

  • Develop the ability to apply learning content through practical examples.

실무에서 통하는 빅데이터 분석 - Pandas(판다스) 실전 강의

이 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 학습자부터 실무에서 활용하려는 학습자까지 모두를 대상으로, R을 활용한 데이터 처리와 시각화 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 우선 기초 세팅 단계에서는 개발 환경 설치부터 시작하여 DataFrame과 Series 생성 방법을 익히며, R 프로그래밍에 필요한 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이어서 핵심 기능 학습으로 넘어가 인덱싱, 슬라이싱, 정렬, 필터링, 결측치 처리 등 데이터 분석에서 가장 자주 사용되는 기능들을 실습 중심으로 학습합니다. 기초를 다진 후에는 중급 기능으로 확장하여 날짜·시간 데이터 처리, 그룹화 연산(groupby), 데이터 병합(merge, concat), 함수 적용(apply, lambda) 등 실제 데이터 분석 업무에서 필수적으로 요구되는 기능들을 집중적으로 다룹니다. 이를 통해 단순한 데이터 조작을 넘어, 복잡한 데이터 구조를 다루는 능력을 기를 수 있습니다. 마지막으로, 시각화 파트에서는 선 그래프, 히스토그램, 박스플롯, 시계열 그래프 등 다양한 시각화 기법을 다루어 데이터를 보다 직관적으로 표현하는 방법을 학습합니다. 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 능력까지 함께 습득할 수 있습니다. 특히 본 강의는 이론 학습에 그치지 않고, 다양한 예제와 단계별 실습을 통해 배운 내용을 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 따라서 수강생은 강의를 따라가는 것만으로도 실무 감각을 자연스럽게 키우고, 나아가 실제 프로젝트에도 활용 가능한 데이터 분석 역량을 확보할 수 있습니다.

이런 내용을 배워요

🔹 Part 1-1. 개발환경 설치 및 소개

  • 데이터 분석을 시작하기 위해 필요한 개발환경 설치 과정을 단계별로 다루며, Jupyter Notebook과 Python 환경 설정을 학습합니다.

  • Pandas 라이브러리의 개념과 특징을 소개하고, 데이터 분석에서 Pandas가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있습니다.

🔹 Part 1-2. DataFrame

  • Pandas의 핵심 객체인 DataFrame 생성 방법을 여러 가지 예제를 통해 학습합니다.

  • 다양한 데이터 소스로부터 DataFrame을 만들고, 생성된 데이터를 파일로 저장하는 방법까지 익히며 데이터 구조 이해와 관리 기초를 다집니다.

🔹 Part 1-3. Indexing & Slicing

  • DataFrame과 Series에서 데이터를 효율적으로 다루기 위한 인덱싱과 슬라이싱 기법을 집중적으로 학습합니다.

  • 행과 열을 지정해 데이터를 추출하고 가공하는 다양한 방법을 실습하여 실무 데이터 처리의 기본기를 습득합니다.

수강 전 참고 사항

이 강의는 지식공유자의 질문/답변을 제공하지 않습니다

학습 자료

주차별 교안이 pdf파일로 제공됩니다

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