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개발 · 프로그래밍 데이터베이스

SQL처럼 쓰는 PYTHON 대시보드

(5)
9개의 수강평 ∙  101명의 수강생

11,000원

지식공유자: 박범진
총 27개 수업 (2시간 11분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[데이터베이스] 강의입니다.

Python(파이썬)을 이용하여 SQL의 SELECT문처럼 데이터프레임(테이블)을 다루는 방법을 배울 수 있습니다.

✍️
이런 걸
배워요!
파이썬(Python) 기본 문법
파이썬 판다스(Python Pandas)
Google Colab 사용법
파이썬(Python)을 사용한 데이터 전처리

SQL처럼 쓰는 파이썬, 쉽고 간편하게!

이런 분들 주목하세요!

  • CSV 파일을 다뤄야 하지만, 아는 언어가 SQL밖에 없으신 분 (선수 지식: SQL)

SQL을 배웠더니
파이썬까지 해야 한다고요? 😵

CSV 파일을 다뤄야 하는데 SQL밖에 모르는 나...

“SQL 배우는 것도 어려웠는데, 또다시 새로운 언어를 배워야 한다니...”
“파이썬 설치는 또 어떻게 하나...” (부담)

최근 개발자뿐만 아니라 마케터, 기획자 중에서도 SQL을 사용하는 분들이 많아졌습니다. SQL 쿼리를 사용해 데이터베이스에 직접 접근해서 데이터를 뽑아볼 수 있으니까요.

그런데 SQL밖에 다루지 못하던 이분들이 데이터베이스가 아니라 엑셀 등에서 쓰는 CSV 파일을 제공받는다면 어떨까요? 같은 형태의 데이터 구조를 띄고 있더라도 쉽게 다룰 수가 없을 것입니다.

(CSV...??)

하지만 실제 업무에서는 데이터베이스가 아니라 CSV 파일로부터 데이터프레임을 만들고 다룰 때도 무척 많은데요. 그럴 때마다 다른 분들께 도움을 요청하거나, 데이터베이스에 CSV를 테이블 형태로 직접 밀어넣은 다음 SQL 언어로 데이터를 재가공한다면 효율적이지 않겠죠.

그래서 이번 강의에서는 파이썬(Python)이라는 언어를 통해서 CSV 파일을 가지고 어떻게 SQL을 SELECT문처럼 활용할 수 있는지를 알아봅니다. CSV 파일 및 데이터 프레임을 SQL만큼 잘 다룰 방법을 찾고 계시다면, 파이썬에서 원하는 결과를 쉽고 편하게 출력하고 싶으시다면 주목해주세요!

그래서, 이런 내용을 배우게 됩니다.

✅ 파이썬의 여러 문법, 기능을 통해 데이터프레임(테이블)을 SQL처럼 다루는 방법을 배웁니다.
✅ 실습 중심으로 SQL에 있는 개념을 최대한 파이썬과 1:1 매칭하여 설명합니다.


다음 내용을 학습합니다. 📖

  • 해당 강의는 수강자가 기본적인 SQL 문법을 안다고 가정하고 진행하였기 때문에 SQL 언어를 아시는 분들은 좀 더 쉽게 들으실 수가 있습니다.
  • 이론보다는 예제를 통한 실습을 위주로 진행하였기에 학습하신 내용을 바로 적용하실 수가 있습니다.
  • 현업에서 SQL을 사용하며 얻은 문제들을 파이썬으로 변환한 문제를 제공합니다. 실제로 필요한 대부분의 문제를 풀 수 있을 거라고 생각합니다. (해당 강의는 500개 가량의 셀로 구성되어 있습니다.)
  • 강의 이름에서 알 수 있듯, 최대한 SQL에 있는 개념들을 1:1 매칭하여 설명을 할 것입니다. 때문에 파이썬 기본 강의라면 반드시 들어 있는 반복문의 설명 등은 제외하고 진행합니다.
  • 저를 포함하여 많은 분들이 설치를 싫어하는... 혹은 어려워 하시는 것을 알고 있기에 파이썬 설치가 필요없는 Colab(코랩)으로 진행하였습니다.

학습 커리큘럼 📚

1. Python 기초

Google Colab을 간단히 소개하고, Python에 대한 기초 문법을 배우게 됩니다.

2. SELECT

SQL에서 SELECT 문을 쓰는 것처럼 내가 가지고 있는 데이터 중 원하는 필드명만 뽑고, 날짜의 표시 형식을 바꾸는 등의 내용을 배우실 수 있습니다.

3. WHERE

SQL의 WHERE 절에서와 같이 내가 원하는 조건과 일치하는 데이터만을 가져오는 것을 배우실 수 있습니다.

4. GROUP BY

SQL 의 GROUP BY 절에서와 같이 특정 필드(들)를 기준으로 하여 간단한 통계(합산, 수량 확인 등)를 할 수 있습니다.

5-6. JOIN, UNION

SQL의 JOIN, UNION과 같이 두 개의 테이블을 결합하는 방법에 대하여 배울 수 있습니다.


Q&A 💬

Q. 해당 강의로 파이썬의 모든 것을 배울 수 있을까요?

해당 강의는 SQL의 SELECT문을 구현한다는 기준으로 만들어졌습니다. 파이썬 언어 자체를 공부하고 싶으시다면 추천하지는 않습니다.

Q. 강의에서 다루는 이론이 많이 복잡할까요?

이론보다는 실습을 위주로 만들어진 강의이기에 받아들이기 힘든 부분은 없을 거라 생각이 듭니다.

Q. SQL을 꼭 알아야 강의를 들을 수가 있을까요?

강의를 듣는 것 자체에는 어려움이 없을 수 있으나, 비유를 SQL로 드리기에 간혹 설명이 부족한 부분이 있을 수 있습니다. (이미 SQL을 알고 계신 분들께 권장합니다.)

Q. 다른 강의도 만드실 계획이 있을까요?

현재 해당 강의 외에도 다른 여러 아이템을 기획 중입니다.


지식공유자 소개 👨‍💻

박범진

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이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
데이터로 이루어진 CSV 파일을 컨트롤하고 싶으신 분
Python을 SQL처럼 사용하고 싶으신 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
SQL

안녕하세요
박범진 입니다.
박범진의 썸네일

- 현) ably 데이터 분석가

- 전) wadiz 데이터 분석가

- 전) XIILab 인공지능개발팀 선임연구원

- 전) 아라종합기술 수치모델링1팀 사원

- 인하대학교 해양과학과 (학/석)

커리큘럼 총 27 개 ˙ 2시간 11분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 소개 / 환경 설정
섹션 1. PYTHON 기초
colab / PYTHON 소개 07:53
변수 03:34
list / tuple / dict 08:05
조건문 03:32
사용자 정의 함수 생성 04:39
외부 라이브러리 사용 05:29
csv 파일 읽기 05:40
섹션 2. SELECT
원하는 칼럼만 출력하기 미리보기 03:12
칼럼 명을 변경하여 출력하기 04:38
중복 값을 제외하고 출력하기(DISTINCT) 04:01
집계 함수 03:17
CASE 구현하기 04:51
DATE_FORMAT 구현하기 04:34
DATE_ADD 구현하기 08:40
DATEDIFF 구현하기 05:21
결측값 채우기(IFNULL) 04:16
정렬하기(ORDER BY) 04:45
원하는 행까지만 출력하기(LIMIT) 01:27
섹션 3. WHERE
비교연산자를 이용한 추출 04:51
해당 조건의 목록에 포함되는 결과만 가져오기(IN, NOT IN) 02:59
해당 문자열이 포함된 데이터만 가져오기(LIKE) 07:40
query 명령어를 이용한 PYTHON 안에서의 조건문 작성하기 04:37
섹션 4. GROUP BY
특정 열을 기준으로 통계 내보기(GROUP BY) 09:54
섹션 5. JOIN
두 개의 데이터 프레임을 좌우로 잇기(JOIN) 03:51
섹션 6. UNION
두 개의 데이터 프레임을 위 아래로 잇기(UNION / UNION ALL) 03:28
강의 게시일 : 2021년 07월 28일 (마지막 업데이트일 : 2021년 07월 28일)
수강평 총 9개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
5
9개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
hakjuknu thumbnail
5
great!
2022-01-23
지식공유자 박범진
thank you!!!!
2022-01-23
신조현 thumbnail
5
이해하기 쉽게 구성되어있어요!
2024-01-26
지식공유자 박범진
감사합니다!!!!!
2024-03-01
imbjy thumbnail
5
핵심 포인트를 쉽고 간결하게 설명해주셔서 이해가 잘 되었습니다. 감사합니다.
2021-10-24
지식공유자 박범진
그렇게 들어주셨다니 감사합니다!!!!!
2021-10-25
MonsTer thumbnail
5
좋은 강의 였습니다.
2022-10-11
지식공유자 박범진
감사합니다!!!!
2023-06-05
신기루 thumbnail
5
가볍게 보기 좋아요~
2022-06-24
지식공유자 박범진
감사합니다!!!
2022-07-28