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[Renewed] First-time Python Data Analysis (Easy! Learn the entire process of preprocessing, pandas, and visualization) [Data Analysis/Science Part1]

This course aims to teach data analysis beginners fundamental skills for the entire Python data analysis workflow. As an e-commerce planner and developer leveraging real-world data analysis, I crafted this for easy acquisition and immediate application of the full Python data analysis process.

(4.9) 324 reviews

4,113 learners

  • funcoding
Python
Pandas

Reviews from Early Learners

What you will learn!

  • pandas usage

  • Data Analysis Basics

  • Python Data Preprocessing

  • Latest data visualization

  • plotly visualization library

  • Various data formats and data collection

The official lecture chosen by Nekarakubae as an in-house lecture!
Build a foundation for Python data analysis
Highly complete lecture

This course is a course to learn Python data analysis techniques . It is designed to help you learn data preprocessing, data processing through the pandas library, and the most useful latest visualization library (plotly) . It is a special course that was created with the students’ perspective in mind as much as possible, based on the experience of 80,000 lecturers over 8 years, while working in parallel with the field, and provides additional detailed materials along with the course.

This course is currently being used as an official in-house Python data analysis training course by one of the actual Nekarakubae companies.

This course is a newly renewed course for 2025, reflecting existing feedback.

How do I build a foundation in data science and data analysis?

Experience the entire process of data collection, preprocessing, and analysis (SQL/NoSQL + Python). If you want professional analysis skills, learn the Python-based technology in this course. If you are aiming to be a data analyst or scientist, we provide a roadmap that allows you to learn step by step from the beginning. (See the data analysis/science roadmap below)

We have created a video that explains in detail the entire data-related career and analysis/science process. Through this video, you can learn the data process efficiently by yourself according to your goals.

I want to try my hand at real data analysis as soon as possible!

Everyone already has basic knowledge of data analysis. You only need to know the average. The key is to quickly learn the skills to perform the entire data analysis process with Python.

From various data preprocessing to data analysis using real data
We've rounded up all the key skills for professional data analytics.

Python data analysis is not a simple skill that can be mastered in one go. In order to gain skills, you need to 'get used to it', and this is more effective when you approach similar concepts from various angles and learn various application examples. For this, I will introduce the following book that I wrote that will be helpful to refer to along with this online lecture . By utilizing both media, you can become familiar with Python data analysis techniques in a shorter period of time.

Python data analysis can be very awkward at first. If you learn how to use related tools and see the real-time code execution process through online lectures, you can effectively learn the actual work methods and difficult concepts.

After easily building the basics through online lectures, you can become more familiar with the concepts and grammar by accessing other explanations and additional examples of similar grammar through books. Through this, you can develop the ability to apply Python data analysis techniques to various data.

Introduction to Python Data Analysis by Coding Self-study Residual Fun Coding

코딩 자율학습 잔재미코딩의 파이썬 데이터 분석 입문

There are many data analysis lectures, and even after taking various lectures, I still don't know!

The data field is a combination of various theories and technologies. Therefore, it is important to learn systematically . Rather than a lecture that assumes that you know all the related theories and immediately analyzes data and applies fancy machine learning and AI technologies, a lecture that allows you to learn the theories and technologies that you need to learn one by one and practice them to build them up is more helpful.

Based on actual data analysis and domain experience from the field of Nekarakubae
A lecture that systematically and step by step explains all the techniques from a beginner's perspective

I even want to participate in the kaggle competition

Kaggle competitions mainly use machine learning and AI to predict data. To learn these technologies, you must first become familiar with data analysis technologies such as pandas. This lecture covers pandas and visualization technologies, and is structured to learn machine learning and deep learning (AI) technologies step by step through a systematic roadmap. (See roadmap below)

What skills do you need for data analysis?

In the field, SQL and pandas are mainly used to analyze data. Professional data analysis requires data preprocessing, analysis, and visualization skills. For this, you can learn pandas and plotly. This course covers all the core skills required for professional data analysis with Python in the field.

How can I effectively learn data analysis skills?

Pandas has a high barrier to entry with its non-intuitive syntax and extensive functionality, requiring a lot of practice. This course is structured with this in mind:

  1. Part 1: Convert massive daily data to monthly data and learn pandas basics and preprocessing functions.
  2. Second half: Applying EDA analysis, data analysis, and visualization (plotly) techniques to real e-commerce data

It is designed to help you become familiar with pandas and plotly in a short period of time and master the entire process of Python data analysis.

I heard that data analysis requires a good understanding of the actual business domain?

However, it is difficult to listen to a lecture that requires you to first understand various fields that you are not interested in. Try analyzing the e-commerce data covered in this lecture. Even if you do not necessarily use the term “untact era,” all businesses have been moving online in recent years. To understand online business, try understanding the most important e-commerce data. Both understanding the most helpful domain and related technologies are very helpful.

With core e-commerce data and field experience in the business domain
Get a feel for data analysis and business domains !

Even if I watch the lecture, there are no materials, so do I need to buy the book as well?

We provide a concise explanation that goes beyond the limits of the book, along with actual code that you can run right away. If you watch the lecture and run the material together, it's easy to review! You can also refer to it right away whenever you need it later. (I have a lot of attachment to the material. It's a better material than the book, and the material alone makes it worth the tuition fee .)

Now, 90,000 people have verified it online and offline for 9 years.
Well-organized data and clear explanations
We provide better online IT courses!
If you learn well, you will change!

Shouldn't Python visualization require learning matplotlib?

Matplotlib is a traditional but limited data visualization technology that focuses mainly on generating static graphs. On the other hand, the latest technology, plotly, focuses on generating interactive graphs that users can interact with. It also has the advantages of excellent visual quality, web environment suitability, and more diverse graph support . So plotly is becoming more mainstream in the field. So, this lecture explains the plotly technology that is becoming mainstream as a visualization technology .

plotly (dynamic graph support) VS matplotlib (static graph focus)

This is a helpful lecture even for those who have taken a data analysis course!

In order to make Python data analysis technology your own, you need a variety of practical exercises. This course will conduct data analysis from start to finish with various practical examples (Corona data preprocessing, e-commerce data analysis). Through this, you can improve your proficiency in related technologies and organize the knowledge you have missed.

Don't waste your time!
It's not that we can't do something because we don't have the information!
Learn with proven lectures!
This course has been improved upon through countless feedback over the years and was created after much thought and consideration due to my love for online lectures.

So that you can feel, 'Ah! It's really different!'
This is a lecture that is created through constant thinking and improvement.

Be reasonable and considerate of each other
Only those who can form good relationships
Please take the class!

An example of data preprocessing created by processing actual raw data in a data lecture
Corona data is the most helpful example of actual pandas basic functions and preprocessing examples . Therefore, we have created the following graph for the entire period when Corona was most active, and have organized it to firmly learn the related technology.

Daily confirmed cases of coronavirus by country (including the entire period of tracking confirmed cases during the coronavirus period)

Created at the report level for actual field data analysis, including field know-how!
Just drawing a graph is not enough. In the field, details are important.

Analysis of various graphs and various aspects


Learning systematically
The Roadmap of Dave Lee's Residual Fun Coding 🔑

Developer, Data Analyst, and Data Scientist Career Roadmap!

From web/app development to data analysis and AI, we provide an A to Z roadmap that allows you to build a solid foundation in a short period of time. IT technologies are closely linked to each other, so they must be integrated to enable web/app services or data science. By gradually increasing the difficulty and mastering core technologies, you can learn efficiently and understand the system and data in general, and grow into a competitive developer or data expert. To this end, we have prepared a roadmap that systematically organizes core technologies in each field.

1. The fastest data-to-process roadmap

I have created a video that explains in detail about this roadmap and the entire data analysis/science process. If you refer to the video, you can easily learn the data process without trial and error in a short period of time on your own !

Wait! ✋
Click on the roadmap below for more details. If you purchase the roadmaps all at once, they are available at a discounted price! (The discount will be reduced soon.)

2. The fastest full-stack roadmap

I have created a video that explains in detail the roadmap and the fastest way to learn and implement web/app development on your own. If you refer to this video, you can implement web/app without trial and error in a short period of time.

Wait! ✋
Click on the roadmap below for more details. If you purchase the roadmaps all at once, they are available at a discounted price! (The discount will be reduced soon.)

3. Core computer science (CS) knowledge essential in development and data fields

This roadmap is a course that systematically organizes the essential knowledge of computer engineering (CS), which is the core IT theory that is the basis of development and data fields. Among these, we are opening lectures that can systematically learn the most important core subjects such as computer structure, operating system, and network.


Recommended for
these people

Who is this course right for?

  • Those seeking Python data analysis skills

  • Those who want to learn pandas and visualization techniques

  • Those wishing for long-term growth as data analysts

  • Those wanting to master data analysis skills long-term

  • Solid Data Analysis Basics Seekers.

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Courses

잔재미코딩, Dave Lee

  • About 잔재미코딩 소개 블로그 [클릭]

  • 주요 경력: 쿠팡 수석 개발 매니저/Principle Product Manager, 삼성전자 개발 매니저 (경력 약 15년)

  • 학력: 고려대 일어일문 / 연세대 컴퓨터공학 석사 (완전 짬뽕)

  • 주요 개발 이력: 삼성페이, 이커머스 검색 서비스, RTOS 컴파일러, Linux Kernel Patch for NAS

  • 저서: 리눅스 커널 프로그래밍, 리눅스 운영 체제의 이해와 개발, 누구나 쓱 읽고 싹 이해하는 IT 핵심 기술, 왕초보를 위한 파이썬 프로그래밍 입문서

  • 운영 사이트: 잔재미코딩 (http://www.fun-coding.org) [클릭]

  • 풀스택/데이터과학/AI 관련 무료 자료를 공유하는 사이트입니다.

  • 기타: 잔재미코딩 유투브 채널 [클릭] 

    • IT 학습에 도움이 되는 팁/ 짧은 무료 강의를 공유하고자, 조금씩 시작하고 있습니다~

최신 현업과 IT 강의를 병행하며, 8년째 꾸준히 견고한 풀스택, 데이터과학, AI 강의를 만들고 있습니다.

 

Curriculum

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58 lectures ∙ (12hr 26min)

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324 reviews

  • phys님의 프로필 이미지
    phys

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    제공되는주피터노트북안의 자료들 깔끔하고 보기 좋고, covid19 확진자 국가별 추이 그래프화실습한거 좋고, 모르는거 질문올리면 빠르게 성심성의껏 답변해주시고, 깍일 점수 없음. 5점만점 5점. 설명도 안어렵게 잘하심

    • 소라연님의 프로필 이미지
      소라연

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      48% enrolled

      좋은 감사합니다. 큰 도움이 되었습니다. 강의 내용 , 강의자료 너무 만족스럽습니다. 머신러닝 강의도 기대하고 있겠습니다. ^_^

      • 잔재미코딩 DaveLee
        Instructor

        도움이 되셨다니 정말 다행입니다. 저도 작성해주신 수강평으로 힘을 내서, 항상 생각하며, 보다 좋은 강의를 만들도록 노력하겠습니다. 강의 자료는 정말 ... 열심히 만들어요. 자료 만드는 것을 좋아하기도 하고요. 만족스러우시다니, 정말 다행이고 기쁘네요. 외부에 오픈은 하지 말아주시고, 개인적으로만 활용도 부탁드립니다. 감사합니다.

    • Mason Han님의 프로필 이미지
      Mason Han

      Reviews 5

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      5

      93% enrolled

      코딩 입문자로써 아무것도 모른채 시작했던 파이썬 부트캠프 강의부터 크롤링 강의, 그리고 이번에 파이썬 데이터 분석까지 수강을 끝냈습니다. 이 강의들이 겉으로 보면 각각 별개의 강의지만 수업 중에 항상 강조하시는대로 하나의 흐름과 목적을 가지고 강의를 해주신데다 무엇보다 비전공자의 입장에서 자세하고 이해하기 쉽게 설명해주셔서 편하게 수업을 들을 수 있었습니다. 현재 부동산업을 하고 있는데 이 강의들을 듣고 난 후 네이버 부동산을 비롯한 사이트 크롤링과 공공데이터 포털에서 제공하는 데이터들을 원하는대로 가공하고 활용할 수 있는 능력이 생겼습니다. 전문가들이 볼 때는 부족할 수 있지만 IT관련 전문가가 아닌 부동산업을 하면서 이런 능력이 있다는건 정말 큰 무기라고 생각합니다. 또한 수동적으로 남이 제공하는 가공된 데이터만 보는 것과 자신이 직접 가공한 데이터를 보는 것은 하늘과 땅 차이입니다. 그러니 저처럼 처음 시작하시는 분들은 너무 고민하지말고 잔재미코딩님의 강의를 하나하나 차근차근 따라오다보면 어느새 성장한 자신을 발견할 수 있을 겁니다. 그리고 희망사항이 하나있다면 지금까지하셨던 강의들(파이썬 부트캠프, 데이터베이스, 크롤링, 데이터분석 등등)을 토대로 하나의 프로젝트를 처음부터 끝까지 완성하는(비록 강의의 길이가 비교적 짧더라도) 강의가 있으면 더할나위 없이 좋을 것 같습니다. 저는 이제 중간에 빼먹었던 SQL과 NOSQL을 들으러 출발합니다!!!!(잔재미코딩님 모든 강의를 올해 안에 수강하는게 목표입니다ㅎㅎ) 좋은 강의 감사드리고 앞으로도 믿고 따라가겠습니다.

      • 아... 이렇게 좋은 수강평을... 시간도 따로 들이셨을텐데... 감사합니다. 살짝 감동이 또 밀려오네요. 제 생각에는 개발자는 IT만 알지만, 다른 분야에 계신 분들은 각자의 분야에 전문성이 있고요. 각 분야에 아직은 IT까지 잘아시는 분이 많지 않기 때문에, 자신의 전문성이 있으면서, IT를 활용할 수 있다면, 굉장한 파급력을 가질 수 있다고 생각합니다. 그런데, 그런 강의를 만드는 것이나, 그런 강의를 흡수하는 것은 굉장히 어려운 일인데요. 그럼에도 불구하고, 본 강의를 통해, 부동산 데이터를 실제로 파이썬으로 분석하신다니, 정말 좋네요. 수강생님도 그만큼 현명하기 때문일 것이라 생각합니다. 감사합니다.

    • RYU님의 프로필 이미지
      RYU

      Reviews 3

      Average Rating 5.0

      5

      100% enrolled

      저는 딥러닝,머신러닝,메카트로닉스 쪽으로 대학원 및 연구를 목표하는 학생입니다. 그래서 기본기를 다지고자 타 강사님들의 파이썬강의를 듣고, 데이터처리분석과정을 배우기 위해서 해당 강의를 수강했습니다. 처음에는 다른 강사님들처럼 영상을 찍으시면서 소스를 작성하시는게 아니라, 수업준비물을 준비하셔서 해당 내용을 찬찬히 강의하시는 스타일이십니다. 제가 들은 대부분의 강의는 전자의 것이여서 후자인 해당강의에 적응하는데 조금 시간이 걸렸습니다. 하지만, 그만큼 수업 내용과 관련된 자료들은 내용이 정말 탄탄했습니다. 이 부분이 무척 제 마음에 들었습니다. 또한, 수업이 진행되면서 가장 인상깊었던 것은, 단지 수업을 계속 진행하는데도 불구하고 반복학습이 된다는 것입니다. 저에게 있어서 인강을 들으면서 가장 어려운 것은 반복학습입니다. 학원같은 경우는 과제등을 이용하여 학생들에게 반복학습을 시키지만, 인강을 통해서 반복학습을 하는것은 평균적으로는 저를 포함해서 어려워하거나 지루해하는 학생들이 많을 것 입니다. 하지만, 이 강의는 새로운 내용을 배우면서도 반복학습이되서 매우 저에게 도움이되는 강의였습니다. 물론 다시 다른 강의를 수강하며 반복학습 도전 할 계획입니다만 ㅋㅋ... 저는 이 강의를 수강할때 처음에는 동영상을 한번 쭉 봅니다. 쭉 볼때 이해가 안되는 구간이 있으면 계속 반복해서 봤구요. 그리고 동영상을 내리고, 선생님께서 주신 자료집을 한쪽 모니터 창에 틀어두고, 처음에는 기억나는대로 소스를 써내려가고, 기억이 안날때/소스를 다 작성한거 같았을때 자료집을 확인하는 식으로 진행했습니다. 더불어, 질문게시판이나 동영상에 질문을글을 올리면 늦으면 하루지나서 빠르면 하루도 안되서 답장이옵니다. 선생님의 열의를 느낄 수 있었던 부분입니다. 또한, 파이썬강의를 수강했을때 느꼈던 것중하나가 질문을하면 해당 내용에 관한 링크를 하나 줍니다. 그리고 이것을 참조하면 도움이 될거라는식으로 강의하시는 분들을 좀 봤었습니다. 개인적으로는 불호였죠, 하지만 해당 수업의 강사님은 하나하나 정성을 들여 코멘트를 남겨줍니다. 그리고, 다음 수업으로 몽고DB에 관한 수업을 들을 예정입니다! 강의 정말 잘봤습니다 ^_^!

      • 이것참 너무 좋은 수강평을 남겨주셔서 정말 ... 감사합니다. 이런 수강평을 쓰시는데 시간이 걸리셨을텐데 실제 느낀바를 이렇게 상세히 써주셔서 ... 사실 조금 감동했어요. 이런 수강평이 좋은 강의를 만들수 있는 큰 힘이긴 해요. 저도 말씀하신 방법 코드를 작성해가며 하는 방법, 이렇게 자료와 일종의 시나리오로 설명하는 방법 둘다 해봤는데, 전자를 하다보면 오히려 전달할 내용이 내실있게 전달 안되거나, 코드와 전달할 내용 둘다 신경쓰다보니 오히려 학습효과가 떨어지시더라고요. 그래서 후자를 쓰기로 했어요. 사실 질문답변을 매일하는건 저에게도 쉽지 않은 일인데 ... 이러다 제가 휴가가면 공지라도 해야하나 걱정도 되고, ㅎ ㅎ 아무래도 한번도 뵌적이 없다보니 자칫 답글이 잘못 전달되면 오해를 사기도 쉽고, 그러다보니 신경을 더 쓰고 있기는 합니다. 이렇게 온라인에서 얼굴함 뵙지 않고 많은 분들을 뵙다보면 다양한 경우도 많은데 ... 운이 좋게도 많은 분들께서 그래도 긍정적으로 평해주셔서 큰 힘이 되네요 정말 감사합니다

    • 밑바닥개발자님의 프로필 이미지
      밑바닥개발자

      Reviews 13

      Average Rating 5.0

      5

      100% enrolled

      크롤링 강의부터 쭉 들어온 학생입니다. 비전공자에서 진로를 전향하고 학부에서 이쪽 분야 전공을 하나 더 하게 되면서 그 공부랑 잔재미코딩님 강의들이랑 같이 공부하다 보니 시너지 효과가 많았던 것 같습니다. 이번 데이터 분석강의도 정말 잘 들었습니다. 제가 기초 데이터분석 강의를 이것만 들은 것은 아니지만 역시 강사분이 다르다면 배우는 점도 다르다는 것을 느끼고 갑니다! 기초를 더욱 더 탄탄히 배운 것 같습니다. 한 가지 바라는 점이 있다면 현재 개인적으로 캐글이나 데이콘 같은 대회를 통해서 score를 많이 얻기 위한 공부를 진행하고 있습니다. 그래서 캐글을 통한 머신러닝 강의도 매우 기대가 되네요! 또한 데이터 분석, 과학 쪽을 많이 공부하고 난 다음 여유가 생길 때 웹이나 앱 서비스를 꼭 만들어보고 싶더라구요...! 백엔드와 프론트엔드 세계가 너무 궁금해서 그쪽 분야의 잔재미코딩님 강의도 기대하겠습니다! 강의 만드시느라 정말 수고 많으셨고 양질의 강의에 감사드립니다 : )

      • 이렇게 긴 수강평을 적으시느라, 시간도 많이 드셨을텐데, 좋은 수강평을 남겨주셔서 감사합니다. 가능한 수강자 입장에서, 견고하게 익힐 수 있도록 단계별로 구성을 하려 했어요. 캐글은 너무 재미있는데, 스코어를 높이려면 기본 단계를 벗어나다보니, 그렇다고 강의에 기본 + 중급 + 고급까지 다룰수도 없고, 기본에 해당되는 지식들이 너무 산발적으로 많다보니까 이 부분도 고민이 되더라고요. 어쨌든 순차적으로 결국 데이터 기반 서비스(백엔드+프론트엔드+앱) 까지 만들어보는 강의를 만들고자 해요. 견고하고 여러가지 고민하면서 준비하다보니까, 많이 늦어지는 부분들이 있긴 한데... 의미없는 강의들을 만들기보다는, 하나라도 가능한 좋은 강의를 만들고 싶기도 하고요. 희망이 있다면, 제 강의가 싹 없어지면, 아 이제부터는 내가 원하는 기술 익힐라면 한~참 블로그 찾고, 애매한 설명을 한~참 이해하면서 한~참 시간이 걸리겠구나 이런 생각이 들 정도의 강의를 만들 수만 있다면 얼마나 좋을까 하는데요. 아직은 부족하지만 계속 노력할 예정입니다. ㅎㅎ 어쨌든 감사합니다.

    $59.40

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