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Data Analysis

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.

싀묎에서 통하는 빅데읎터 분석 - Pandas(판닀슀) 싀전 강의

읎 강의는 데읎터 분석을 처음 시작하는 학습자부터 싀묎에서 활용하렀는 학습자까지 몚두륌 대상윌로, R을 활용한 데읎터 처늬와 시각화 전 곌정을 첎계적윌로 학습할 수 있도록 구성되었습니닀. 우선 Ʞ쎈 섞팅 닚계에서는 개발 환겜 섀치부터 시작하여 DataFrame곌 Series 생성 방법을 익히며, R 프로귞래밍에 필요한 Ʞ볞Ʞ륌 탄탄하게 닀집니닀. 읎얎서 핵심 Ʞ능 학습윌로 넘얎가 읞덱싱, 슬띌읎싱, 정렬, 필터링, 결잡치 처늬 등 데읎터 분석에서 가장 자죌 사용되는 Ʞ능듀을 싀습 쀑심윌로 학습합니닀. Ʞ쎈륌 닀진 후에는 쀑꞉ Ʞ능윌로 확장하여 날짜·시간 데읎터 처늬, 귞룹화 연산(groupby), 데읎터 병합(merge, concat), 핚수 적용(apply, lambda) 등 싀제 데읎터 분석 업묎에서 필수적윌로 요구되는 Ʞ능듀을 집쀑적윌로 닀룹니닀. 읎륌 통핎 닚순한 데읎터 조작을 넘얎, 복잡한 데읎터 구조륌 닀룚는 능력을 Ʞ륌 수 있습니닀. 마지막윌로, 시각화 파튞에서는 선 귞래프, 히슀토귞랚, 박슀플롯, 시계엎 귞래프 등 닀양한 시각화 Ʞ법을 닀룚얎 데읎터륌 볎닀 직ꎀ적윌로 표현하는 방법을 학습합니닀. 시각화륌 통핎 분석 결곌륌 횚곌적윌로 전달하는 능력까지 핚께 습득할 수 있습니닀. 특히 볞 강의는 읎론 학습에 귞치지 않고, 닀양한 예제와 닚계별 싀습을 통핎 배욎 낎용을 바로 적용할 수 있도록 구성되얎 있습니닀. 따띌서 수강생은 강의륌 따띌가는 것만윌로도 싀묎 감각을 자연슀럜게 킀우고, 나아가 싀제 프로젝튞에도 활용 가능한 데읎터 분석 역량을 확볎할 수 있습니닀.

읎런 낎용을 배워요

🔹 Part 1-1. 개발환겜 섀치 및 소개

  • 데읎터 분석을 시작하Ʞ 위핎 필요한 개발환겜 섀치 곌정을 닚계별로 닀룚며, Jupyter Notebook곌 Python 환겜 섀정을 학습합니닀.

  • Pandas 띌읎람러늬의 개념곌 특징을 소개하고, 데읎터 분석에서 Pandas가 ì–Žë–€ 역할을 하는지 읎핎할 수 있습니닀.

🔹 Part 1-2. DataFrame

  • Pandas의 핵심 객첎읞 DataFrame 생성 방법을 여러 가지 예제륌 통핎 학습합니닀.

  • 닀양한 데읎터 소슀로부터 DataFrame을 만듀고, 생성된 데읎터륌 파음로 저장하는 방법까지 익히며 데읎터 구조 읎핎와 ꎀ늬 Ʞ쎈륌 닀집니닀.

🔹 Part 1-3. Indexing & Slicing

  • DataFrame곌 Series에서 데읎터륌 횚윚적윌로 닀룚Ʞ 위한 읞덱싱곌 슬띌읎싱 Ʞ법을 집쀑적윌로 학습합니닀.

  • 행곌 엎을 지정핎 데읎터륌 추출하고 가공하는 닀양한 방법을 싀습하여 싀묎 데읎터 처늬의 Ʞ볞Ʞ륌 습득합니닀.

수강 전 ì°žê³  사항

읎 강의는 지식공유자의 질묞/답변을 제공하지 않습니닀

학습 자료

죌찚별 교안읎 pdf파음로 제공됩니닀

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Who is this course right for?

  • Beginner in Big Data Analysis

  • Those who want to learn about pandas basics

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4.6

Rating

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유용한 IT 강의륌 통핎 여러분의 성장을 돕겠습니닀.

Curriculum

All

16 lectures ∙ (6hr 6min)

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