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.
pandas usage
Data Analysis Basics
Python Data Preprocessing
Latest data visualization
plotly visualization library
Various data formats and data collection
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.
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.
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.
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.
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.
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)
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.
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:
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.
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.
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 .)
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 .
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! 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)
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.
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.)
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.)
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.
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.
33,076
Learners
2,390
Reviews
1,949
Answers
4.9
Rating
13
Courses
잔재미코딩, Dave Lee
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
풀스택/데이터과학/AI 관련 무료 자료를 공유하는 사이트입니다.
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.
All
58 lectures ∙ (12hr 26min)
Course Materials:
All
338 reviews
4.9
338 reviews
Reviews 2
∙
Average Rating 5.0
5
Dữ liệu trong sổ ghi chép Jupiter được cung cấp rõ ràng và dễ xem, bạn nên thực hành vẽ biểu đồ xu hướng của các trường hợp được xác nhận bởi Covid19 theo quốc gia và nếu bạn đặt câu hỏi về điều gì đó mà bạn không biết, họ sẽ trả lời nhanh chóng và chân thành, và không có điểm nào bị trừ. 5 trên 5 điểm. Bạn giải thích hay và không khó.
Reviews 81
∙
Average Rating 5.0
5
tốt đẹp cảm ơn bạn Đó là một sự trợ giúp tuyệt vời. Tôi rất hài lòng với nội dung và tài liệu khóa học. Tôi cũng đang mong chờ bài giảng về máy học. ^_^
Tôi thực sự vui mừng vì bạn thấy nó hữu ích. Tôi cũng sẽ được tiếp thêm sức mạnh từ những bài phê bình bài giảng mà bạn viết, luôn suy nghĩ về nó và cố gắng tạo ra những bài giảng hay hơn. Tôi làm việc rất chăm chỉ về tài liệu bài giảng. Tôi cũng thích tạo ra vật liệu. Tôi rất vui và vui vì bạn hài lòng. Vui lòng không mở nó ra bên ngoài và chỉ sử dụng cho mục đích cá nhân. Cảm ơn
Reviews 1
∙
Average Rating 5.0
5
Nhờ cách giải thích chi tiết từng bước theo phương pháp A-Z mà tôi có cảm giác như đang xây dựng kiến thức từ nền móng. Dù nghe bài giảng về chủ đề gì thì việc tìm được bài giảng và giảng viên phù hợp với bản thân là quan trọng nhất, và tôi nghĩ mình đã tìm được rồi.
Cảm ơn bạn!!
Reviews 5
∙
Average Rating 5.0
5
Là người mới bắt đầu viết mã, tôi bắt đầu tham gia các bài giảng trong chương trình đào tạo Python mà không biết gì, sau đó thu thập thông tin các bài giảng và bây giờ tôi đã hoàn thành việc phân tích dữ liệu Python. Nhìn bề ngoài, những bài giảng này là những bài giảng riêng biệt, nhưng như thầy luôn nhấn mạnh trong giờ học, các bài giảng được dạy theo một mạch và mục đích duy nhất, và quan trọng nhất là thầy giải thích mọi thứ một cách chi tiết, dễ hiểu từ một người không chuyên. quan điểm của chuyên gia nên tôi có thể tham gia các lớp học một cách thoải mái. Tôi hiện đang làm việc trong lĩnh vực bất động sản và sau khi tham gia các bài giảng này, tôi đã có được khả năng xử lý và sử dụng dữ liệu được cung cấp bởi các cổng dữ liệu công cộng và thu thập thông tin trang web, bao gồm cả Naver Real Estate, như mong muốn. Có thể trong mắt các chuyên gia thì điều này còn thiếu sót, nhưng tôi nghĩ khả năng này thực sự là một vũ khí lợi hại khi bạn làm việc trong ngành bất động sản hơn là một chuyên gia CNTT. Ngoài ra, có sự khác biệt giữa việc chỉ xem dữ liệu đã xử lý do người khác cung cấp một cách thụ động và xem dữ liệu do chính mình xử lý. Vì vậy, nếu bạn mới bắt đầu như tôi, đừng quá lo lắng và hãy làm theo từng bước bài giảng của Janjaemi Coding, và bạn sẽ sớm thấy mình trưởng thành hơn. Và nếu tôi có một điều ước, sẽ thật tuyệt nếu có một bài giảng về cách hoàn thành một dự án từ đầu đến cuối (ngay cả khi thời lượng bài giảng tương đối ngắn) dựa trên những bài giảng bạn đã học cho đến nay (Chương trình đào tạo Python, cơ sở dữ liệu, thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, v.v.). Tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu không có nó. Bây giờ tôi chuẩn bị học SQL và NOSQL, môn mà tôi đã bỏ qua giữa chừng!!!! (Mục tiêu của tôi là học tất cả các lớp của Janjaemi Coding trong năm nay haha) Cảm ơn bài giảng rất hay tôi sẽ tin tưởng và theo dõi bạn trong thời gian tới.
À... Chắc hẳn bạn đã dành thời gian để viết một bài đánh giá khóa học tuyệt vời như vậy... Cảm ơn bạn. Tôi lại cảm thấy hơi xúc động. Theo tôi, các nhà phát triển chỉ biết về CNTT, còn những người ở lĩnh vực khác thì có chuyên môn trong lĩnh vực riêng của họ. Vì vẫn chưa có nhiều người am hiểu về CNTT trong từng lĩnh vực nên tôi nghĩ rằng nếu bạn có chuyên môn riêng và có thể sử dụng CNTT thì bạn có thể tạo ra tác động rất lớn. Tuy nhiên, rất khó để tạo ra một bài giảng như vậy hoặc tiếp thu một bài giảng như vậy. Tuy nhiên, thật tuyệt khi thấy rằng qua bài giảng này, bạn thực sự phân tích dữ liệu bất động sản bằng Python. Tôi nghĩ đó là vì học sinh cũng khôn ngoan như vậy. Cảm ơn
Reviews 3
∙
Average Rating 5.0
5
Tôi là sinh viên đang theo đuổi chương trình cao học và nghiên cứu về học sâu, học máy và cơ điện tử. Vì vậy, tôi đã nghe các bài giảng Python của những người hướng dẫn khác để củng cố những kiến thức cơ bản và tham gia bài giảng tương ứng để tìm hiểu quy trình phân tích và xử lý dữ liệu. Lúc đầu, thay vì quay video, viết nguồn như các giảng viên khác, phong cách của thầy là chuẩn bị tài liệu lên lớp và giảng nội dung cẩn thận. Hầu hết các bài giảng tôi tham gia đều thuộc loại thứ nhất nên tôi phải mất một thời gian để làm quen với loại lớp thứ hai. Tuy nhiên, các tài liệu liên quan đến nội dung khóa học thực sự rất chắc chắn. Tôi thực sự thích phần này. Ngoài ra, điều làm tôi ấn tượng nhất khi lớp học tiến triển là việc học trở nên lặp đi lặp lại mặc dù lớp học vẫn tiếp tục. Đối với tôi, điều khó khăn nhất khi tham gia các bài giảng trực tuyến là việc học lặp đi lặp lại. Trong trường hợp của các học viện tư thục, sinh viên được dạy lặp đi lặp lại thông qua các bài tập, v.v., nhưng nhìn chung, nhiều sinh viên, trong đó có tôi, thấy việc học lặp đi lặp lại qua các bài giảng trực tuyến khó khăn hoặc nhàm chán. Tuy nhiên, bài giảng này rất hữu ích với tôi vì nó cho phép tôi học được nội dung mới đồng thời học đi học lại nhiều lần. Tất nhiên, tôi dự định tham gia một khóa học khác và thử thách bản thân bằng việc học đi học lại, haha... Khi tôi tham gia khóa học này, lần đầu tiên tôi xem video. Nếu có đoạn nào xem mà không hiểu thì tôi xem đi xem lại. Sau đó, tôi tải video xuống, đặt bộ sưu tập dữ liệu mà giáo viên đưa cho tôi trên một cửa sổ màn hình, và lúc đầu, tôi ghi lại tài liệu nguồn khi tôi nhớ, sau đó kiểm tra việc thu thập dữ liệu khi tôi không thể nhớ/khi tôi cảm thấy giống như tôi đã viết tất cả các nguồn. Ngoài ra, nếu bạn đăng câu hỏi lên bảng câu hỏi hoặc video, bạn sẽ nhận được câu trả lời chậm nhất trong vòng một ngày hoặc sớm nhất là dưới một ngày. Đây là phần tôi cảm nhận được tâm huyết của thầy. Ngoài ra, một trong những điều tôi nhận thấy khi tham gia khóa học Python là khi bạn đặt câu hỏi, nó sẽ cung cấp liên kết đến nội dung liên quan. Và tôi thấy một số người đang giảng bài nói rằng sẽ rất hữu ích nếu đề cập đến vấn đề này. Cá nhân tôi không thích nó, nhưng người hướng dẫn của lớp đã rất cẩn thận để lại từng nhận xét một. Và, tôi dự định tham gia một lớp học về MongoDB trong lớp tiếp theo của mình! Tôi thực sự rất thích bài giảng ^_^!
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã để lại một đánh giá khóa học tuyệt vời như vậy. Chắc hẳn bạn đã mất một thời gian để viết bài đánh giá khóa học này, nhưng bạn thực sự đã viết về những gì bạn cảm nhận một cách chi tiết như vậy... Tôi thực sự có chút cảm động. Những bài đánh giá bài giảng này là động lực rất lớn trong việc tạo nên những bài giảng hay. Tôi cũng đã thử cả phương pháp bạn đề cập, phương pháp thực hiện bằng cách viết mã và phương pháp giải thích nó bằng dữ liệu và một loại kịch bản, nhưng nếu bạn làm theo cách trước, nội dung cần truyền tải sẽ không được truyền tải một cách thực chất, hoặc hiệu quả học tập bị giảm sút do bạn chú ý đến cả code lẫn nội dung cần truyền tải. Vì vậy, tôi quyết định sử dụng cái sau. Thực ra việc trả lời câu hỏi mỗi ngày đối với tôi không hề dễ dàng... nhưng tôi cũng lo lắng không biết khi đi nghỉ có phải báo trước hay không, haha. Vì chưa từng gặp bạn nên nếu trả lời sai rất dễ bị hiểu lầm nên tôi càng chú ý hơn. Có rất nhiều tình huống khác nhau khi bạn gặp nhiều người trên mạng mà không gặp mặt trực tiếp... May mắn thay, nhiều người vẫn để lại những bình luận tích cực, điều này giúp ích rất nhiều. Cảm ơn
$59.40
Check out other courses by the instructor!
Explore other courses in the same field!
![[Đổi mới] Bootcamp nhập môn Python và cơ bản về Crawling [Từ cơ bản hiểu về Python, Web, Data] (Cập nhật)강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324082/cover/57af93de-1021-40b4-80d7-a0dfc17190cf/324082.png?f=avif&w=420)
![Docker và công nghệ server hiện đại cho fullstack (Linux, nginx, AWS, HTTPS, triển khai) [Fullstack Part3]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326771/cover/bc862b4d-abe6-4d80-a826-3a5324a9f998/326771-eng.png?f=avif&w=420)
![Bootcamp Deep Learning và Pytorch cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Part3]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329540/cover/1be7b8cb-800f-48cb-a30c-b7d78996c075/329540-eng.png?f=avif&w=420)
![Bắt đầu với Flutter cơ bản đến thực chiến [Fullstack Part4] (Dễ hiểu và vững chắc từng bước với đa dạng dự án)강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/331245/cover/1f8c5bb8-8aad-4542-b3bc-977cda51c846/331245.png?f=avif&w=420)
![[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning Python đầu tiên (Dễ dàng! Tổng hợp bằng cách giải các bài toán Kaggle thực tế) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/327464/cover/55c4db7b-7764-43cc-ac75-d9e8d08098f1/327464-eng.png?f=avif&w=420)
![[Gia hạn] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB(몽고DB) và NoSQL(빅데이터) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324183/cover/fbe9f0cc-4c42-4435-b855-f283f6932415/324183.png?f=avif&w=420)
![Nhập môn FastAPI Backend Python từ đầu (Từ FastAPI đến SQLAlchemy bất đồng bộ) [Full Stack Phần 1-2]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333248/cover/7323d828-100e-4ac9-8e6e-0e51a17ac741/333248.png?f=avif&w=420)
![[Đổi mới] Bootcamp SQL và Cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324208/cover/85872a8e-d2bb-4c43-82fc-d55fa067746e/324208.png?f=avif&w=420)
![Bootcamp frontend vững chắc cho fullstack (HTML, CSS, vanilla JavaScript + ES6) [Fullstack Part2]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/course-326306-cover/4ea213de-f786-4af1-a9d0-b8932263885a?f=avif&w=420)
![[Đổi mới] Khóa nhập môn công nghệ backend Python và web đầu tiên (Python trung cấp, hiểu về backend và công nghệ web cơ bản với flask) [Fullstack Part1-1]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/course-325804-cover/6afae82f-e06b-4a0b-914d-2bdf7b1f5b60?f=avif&w=420)
![[DATA, ON] Bước đầu tiên để phân tích dữ liệu강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/330035/cover/1ed22b3b-6709-4857-9139-ca5026217bf7/330035-eng.png?f=avif&w=420)
![[Lớp căn bản] Học Pandas để sử dụng ngay강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/328195/cover/bd199baf-6c2e-49d9-8e2c-1bbe65eebbb3/pandas_main_img.jpg?f=avif&w=420)
![[Hoạt động sau giờ làm] Thực hành chứng chỉ phân tích Big Data (Dạng bài 1,2,3)강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329972/cover/dcfb28fd-48c1-4bb1-ab31-d59eac874194/329972-original.png?f=avif&w=420)
