전체교육일정
교육개요
현장에서 즉시 활용 가능한 데이터 전처리 능력을 갖추고 싶으신가요? 이 강좌는 Python의 핵심 라이브러리인 NumPy와 Pandas를 통해 데이터를 읽고, 처리하며, 분석하는 전 과정을 체계적으로 안내합니다. 데이터를 세련되게 다루는 기술을 배우며, 분석 업무의 실력을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다. 데이터를 빛나게 하는 여정에 지금 바로 동참하세요!
교육목표
Python을 활용한 데이터 전처리의 힘을 배우실 수 있는 과정입니다. NumPy와 Pandas 라이브러리를 깊이 있게 이해하고, 데이터를 구조화하며 분석하기 위한 필수 기법들을 숙달합니다. 데이터를 조작하고 집계하는 다양한 방법을 통해 여러분의 데이터 분석 역량을 한층 높일 수 있습니다.
강의내용
[Chapter1. 배열 만들기]
· 학습 목표
Numpy 라이브러리가 제공하는 배열을 만들고 기본적인 연산 방법과 집계 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 배열 만들기
2. 배열 속성 확인과 형태 변환
[Chapter2. 배열 다루기]
· 학습 목표
데이터프레임에 대해 이해하고, 데이터프레임을 만드는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 배열 조회
2. 배열 연산과 집계
[Chapter3. 데이터프레임 만들기]
· 학습 목표
데이터프레임에 대해 이해하고, 데이터프레임을 만드는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 데이터프레임 이해
2. 외부 파일 읽어오기
3. 데이터프레임 탐색
[Chapter4. 데이터프레임 조회]
· 학습 목표
데이터프레임을 다양한 형태로 조회하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 특정 열, 여러 열 조회
2. 조건에 맞는 행 조회
3. between, isin 메소드 활용
4. 인덱스 초기화
[Chapter5. 데이터프레임 정렬과 집계]
· 학습 목표
데이터프레임을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하는 방법과 집계 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 데이터프레임 정렬
2. 전체 데이터 집계
3. 그룹별 집계
[Chapter6. 열 추가와 제거]
· 학습 목표
열 이름을 변경하고 새로운 열을 추가하거나 불필요한 열을 제거하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 열 이름 변경
2. 새로운 열 추가
3. 불필요한 열 제거
4. 누적합, 이동평균 열 추가
[Chapter7. 데이터프레임 결합과 조인]
· 학습 목표
데이터프레임을 합치거나 조인하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 데이터프레임 합치기
2. 데이터프레임 조인
[Chapter8. 결측치 처리]
· 학습 목표
결측치 존재 여부를 확인하고 적절한 값으로 채우는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 결측치 존재 여부 확인
2. 결측치 제거
3. 결측치 채우기
[Chapter9. 가변수화]
· 학습 목표
범주형 변수에 대한 가변수화를 진행하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 가변수화 진행
2. 다중공선성 고려
[Chapter10. 스케일링]
· 학습 목표
머신러닝 알고리즘 사용을 위해 열들의 값을 맞추는 스케일링 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 정규화 수행
2. 표준화 수행