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NEW 데이터 사이언스 데이터 분석
[테디노트] 한 방으로 끝내는 판다스Pandas (전자책 포함)
13명이 수강하고 있어요.

30%

34,650원

49,500원
지식공유자 : 런어데이
총 113개 수업˙총 8시간 8분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
폴더에 추가 22 공유
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 데이터 사이언스] 강의입니다.

판다스(Pandas)는 파이썬에서 가장 널리 쓰이는 라이브러리 가운데 하나입니다. 데이터 분석을 위한 필수 요소로 자리잡은 판다스, 여러분은 <한 방으로 끝내는 판다스> 강의를 통해 파이썬 데이터 분석의 필수 라이브러리인 판다스에 대한 모든 것을 학습할 수 있습니다.

✍️
이런 걸
배워요!
판다스Pandas의 기본 구조와 기능
판다스Pandas를 활용한 데이터 처리
판다스Pandas를 활용한 데이터 분석 및 시각화
판다스Pandas를 활용한 데이터 분석 실습

판다스 기본부터 타이타닉 데이터 분석까지, 
한 방으로 알차게 끝내보세요!

데이터 분석,
왜 판다스(Pandas)일까요?

판다스는 파이썬에서 가장 널리 쓰이는 라이브러리 가운데 하나입니다. 데이터 분석 전문가가 파이썬으로 데이터 분석을 한다면, 아마 대부분은 가장 먼저 판다스 라이브러리를 임포트할 것입니다.

판다스(Pandas)?

판다스는 파이썬에서 가장 널리 쓰이는 
데이터 분석 라이브러리입니다.

데이터 분석을 위한 필수 요소로 널리 자리잡은 판다스!
여러분이 파이썬의 기초를 충분히 학습했다면, 이제 판다스 학습을 통해 데이터를 수정하고 목적에 맞는 형태로 가공하는 작업을 본격적으로 배울 수 있습니다.

판다스는 파이썬을 활용한 데이터 분석의 가장 필수적인 부분입니다. 통계모델 적용, 시각화, 머신러닝, 딥러닝 등 어떤 데이터 분석 작업을 하든지 데이터를 적합한 형태로 가공하는 ‘전처리’ 과정이 필요합니다. 이런 전처리 과정을 진행하기 위해서는 판다스를 활용해야만 합니다.


많고 많은 판다스 강의 중
이 강의를 들어야 할 이유!

<한 방으로 끝내는 판다스> 강의는 판다스 공식 문서를 기반으로 한 판다스의 기본 개념과 원리부터, 실제 타이타닉 생존자 데이터를 활용한 데이터분석 예제와 실습 등 다양한 실사례 데이터를 통해 여러분들이 데이터 분석에 대해 흥미를 느끼고 보다 쉽게 접근할 수 있는 강의입니다.


타이타닉 호의 비밀과 함께
자연스럽게 풀리는 판다스.

타이타닉 호의 비극에는 어떤 데이터가 숨어 있을까요?

1912년 침몰한 거대 유람선 타이타닉 호를 아시나요? 아마 <타이타닉> 영화를 한 번쯤은 보셔서 알고 계실 텐데요. 그런데 이 타이타닉 호의 생존자 데이터에 대한 분석이 활발하게 이루어지고 있다는 사실도 알고 계실까요?

과연, 타이타닉의 생존자들은 1등석이 많을까요? 여자들이 많을까요? 아니면 어떤 특정 조건에 해당 하는 사람들이 많을까요? 그 결과가 궁금하다면, 여러분들은 수업을 통해 그 답을 찾아가실 수 있습니다.

물론 답을 찾아가는 과정은, 판다스를 통한 데이터분석을 통해 흥미진진하게 진행이 됩니다.
여러분이 <한 방으로 끝내는 판다스> 수업을 통해 판다스를 공부하는 사이 타이타닉의 생존자 데이터의 비밀이 자연스럽게 풀리게 되는 신기한 경험을 할 수 있습니다.


떠먹여주는
데이터 시각화 스킬은 덤!

데이터 분석의 꽃은 ‘데이터 시각화’라고 할 수 있습니다. 아무리 훌륭한 데이터프레임이라고 해도, 데이터시각화가 없는 데이터프레임은 표에 불과할 수 있습니다. 판다스를 활용해 데이터를 능숙하게 다룬다고 해도, 결국 해당 데이터 분석을 이해시키고 설득하는 과정을 위해서는 데이터 시각화가 필수입니다.

판다스를 통해 데이터 분석의 뿌리와 줄기를 열심히 배우고 익힌 수강생 분들을 위해서, 본 수업에서는 '데이터 시각화' 강의를 추가로 제공해 드립니다. 

<한 방으로 끝나는 판다스> 전자책 무료 제공까지!

클릭하면 전자책을 보실 수 있습니다.


테디노트를
소개합니다 📖

안녕하세요, 데이터 분석 블로그와 유튜브 채널 '테디노트'를 운영하고 있는 이경록입니다. 

제가 처음 데이터분석을 공부할 당시에는 교육기관이나 자료가 많지 않아서 독학을 하는데 어려움이 많았습니다. 때문에 여러 시행착오도 겪고, 유튜브 온라인 강의, 그리고 전문가의 도움도 받으면서 실력을 쌓아나갈 수 있었습니다.

과거 저와 비슷한 고민을 하고 계신 분들에게 좋은 강의를 제작하여 도움을 드리고 싶은 마음에서 이번 강의를 준비하게 되었습니다.

주요 이력

  • 패스트캠퍼스 강의 - 직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online.
  • 패스트캠퍼스 Byte Degree 프로젝트 감수 - Byte Degree : Machine Learning with Python.
  • 패스트캠퍼스 데이터분석 Capstone 프로젝트 & 포트폴리오 완성 과정 강의.
  • 대구 디지털진흥원 - A.I. 트렌드 2020 & 비즈니스 적용 강연
  • SK그룹 기업 (파이썬, 데이터분석, 머신러닝, 텐서플로우) 강의
  • KT AI 교육센터 (텐서플로우 자격 인증 과정) 강의
  • 멀티캠퍼스 (텐서플로우 자격 인증 과정) 강의
  • 서울대학교 평생교육원 텐서플로우 개발자 과정 강의
  • 인프런 텐서플로우 자격 인증 과정
  • 런어데이 텐서플로우 자격 인증 과정
  • 고려대학교 기술경영대학원 - 딥러닝 GAN 특화 과정, 머신러닝 특화 과정 강의
  • 삼성SDS - Senior DS Level 2 인증과정 강의
  • DB 인재개발원 - Python 데이터 분석, 머신러닝 강의
  • NIA 한국정보와진흥원 - 텐서플로우 강의
  • 패스트캠퍼스 - 파이썬 딥러닝 300제 강의
  • 대구 디지털진흥원 - Python, 데이터분석, 시각화, 머신러닝 강의.
  • 섹터나인Secta9ine - 데이터 분석 강의

운영 사이트 및 저서

  • 테디노트(깃헙 블로그) (링크)
  • 머신러닝 혼자서 스터디 (링크)
  • 파이썬 딥러닝 텐서플로 (정보문화사, 2021) (링크)

테디노트의 다른 강의가 궁금하다면?

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지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
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이런 분들께
추천드려요!
데이터 분석 분야에 대한 흥미와 관심이 있는 분
보다 체계적이고 전문적인 데이터 분석을 해보고 싶은 분
판다스Pandas를 제대로 배워보고자 하는 분
판다스Pandas를 활용해서 데이터 분석을 진행해 보고자 하는 분
실제 자료를 활용한 데이터 분석을 접해보고 싶은 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
파이썬 기초 문법에 대한 이해

안녕하세요
런어데이 입니다.
런어데이의 썸네일

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 대중화를 꿈꿉니다.

커리큘럼 총 113 개 ˙ 8시간 8분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 자료구조
Pandas 개요 미리보기 04:20 Series란 미리보기 08:42 결측치 - NaN 미리보기 01:22 Series의 속성 (values, ndim, shape) 미리보기 01:39 연습문제 #1 - Series의 생성 미리보기 00:25 연습문제 #1 - Series의 생성 (해설) 미리보기 01:28
Indexing, Boolean Indexing, Fancy Indexing 06:14
결측치 처리 - isnull(), notnull() 01:38
슬라이싱 - 범위추출 01:49
DataFrame이란 03:07
DataFrame 속성 01:55
Index(인덱스)와 Column(컬럼) 03:12
연습문제 #2 - 데이터프레임 생성 00:24
연습문제 #2 - 데이터프레임 생성 (해설) 02:27
섹션 1. 파일 입출력
엑셀(Excel) 파일 불러오기 06:30
엑셀파일로 저장하기 04:43
CSV 파일 불러오기 05:07
CSV 파일로 저장하기 02:00
파일입출력 연습문제 안내 00:27
파일입출력 연습문제 해설 03:43
섹션 2. 조회, 정렬, 필터
실습에 활용할 데이터셋 소개 (타이타닉) 08:21
데이터 조회 (head, tail, info, describe, value_counts) 05:21
연습문제 #3 - 데이터 분포 확인 00:14
연습문제 #3 - 데이터 분포 확인 (해설) 00:37
데이터프레임 속성(Attribute) 04:04
데이터 타입(dtype) 변경 04:08
정렬 - sort_index, sort_values 05:00
연습문제 #4 - 정렬 00:51
연습문제 #4 - 정렬 (해설) 02:06
loc 10:51
연습문제 #5 - loc 활용 01:24
연습문제 #5 - loc 활용 (해설) 06:30
iloc 02:58
at, iat, where, isin 07:54
연습문제 #6 - 조건 필터 00:50
연습문제 #6 - 조건 필터 (해설) 02:52
섹션 3. 통계
평균(mean) 05:55
연습문제 #7 - 조건에 맞는 통계값 산출 00:29
연습문제 #7 - 조건에 맞는 통계값 산출 (해설) 02:38
skipna 옵션 02:13
중앙값(median) 03:31
누적합(cumsum), 누적곱(cumprod) 01:51
분산(var), 표준편차(std) 05:28
최소(min), 최대(max), 통합통계(agg) 01:43
분위(quantile), 고유값(unique), 최빈값(mode), 상관관계(corr) 05:56
섹션 4. 결측치
데이터프레임 복제(copy) 03:30
결측치(isnull, notnull) 04:16
연습문제 #8 - 결측치 조건으로 채우기 00:20
연습문제 #8 - 결측치 조건으로 채우기 (해설) 01:52
결측치 일괄 채우기(fillna) 07:32
연습문제 #9 - 타이타닉 승객 나이 결측치 채우기 00:23
연습문제 #9 - 타이타닉 승객 나이 결측치 채우기 (해설) 03:53
최빈값(mode) 채우기 02:00
결측치 포함 행 제거(dropna) 02:06
섹션 5. 전처리
행(row), 컬럼(column) 추가 및 삭제 06:06
연습문제 #10 - 행과 열 삭제 00:35
연습문제 #10 - 행과 열 삭제 (해설) 01:23
컬럼간 연산 03:37
컬럼의 타입(dtype) 변환 04:58
날짜시간 인덱스 생성(date_range) 02:32
날짜시간(datetime) 타입 02:56
날짜시간 변환(to_datetime) 03:24
숫자형 변환(to_numeric) 06:47
구간 나누기(cut) 05:18
구간 나누기(qcut) 02:55
섹션 6. 고급기능
파이썬 함수 적용(apply) 08:03
그룹핑(groupby), aggregation 10:00
연습문제 #10 - 조건별 결측치 채우기 00:32
연습문제 #10 - 조건별 결측치 채우기 (해설) 06:03
피봇테이블(pivot_table) 03:47
섹션 7. 데이터 병합
데이터 연결(concat) 08:33
데이터 병합(merge) 11:16
섹션 8. 최종과제
Pandas를 활용한 데이터 분석 최종과제 01:41
Pandas를 활용한 데이터 분석 최종과제 (해설) 37:44
섹션 9. 데이터시각화 - 시각화 개요
데이터 시각화란 05:49
섹션 10. 데이터시각화 - 데이터 프레임 시각화
데이터로드 및 한글폰트 설정 05:22
line 플롯 05:15
bar, barh 플롯 02:39
histogram, KDE 03:44
hexbin 플롯 01:39
box 플롯 04:21
pie, scatter 플롯 02:05
그래프 스타일링 07:59
섹션 11. Matplotlib
Matplotlib 개요 03:44
캔버스, subplot, subplots 11:34
기본 용어 및 스타일링 11:05
scatter 플롯 05:04
bar 플롯 06:36
line 플롯 03:54
area 플롯 02:33
histogram, 누적분포표 06:04
pie 플롯 02:50
box 플롯 02:08
3D 시각화(projection 3d) 04:51
이미지 시각화(imshow) 02:20
섹션 12. Seaborn
seaborn 이란 03:54
seaborn의 핵심 기능 및 주요 장점 12:57
scatter 플롯 04:01
bar 플롯 05:09
line 플롯 02:37
histogram, 누적분포표 02:37
box 플롯 04:38
통계형 차트의 개요 01:08
count 플롯 04:56
kde, rug 플롯 04:39
heatmap 05:45
pair 플롯 05:01
violin 플롯 03:34
lm 플롯 05:10
rel 플롯 03:15
joint 플롯 02:20
swarm 플롯 00:57
cat 플롯 05:05
강의 게시일 : 2021년 11월 05일 (마지막 업데이트일 : 2021년 11월 05일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
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