69,300원
입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 프로그래밍 언어] 강의입니다.
Python 초보자의 눈높이에 맞춰 가장 쉽고 가장 실용적인 과정으로 기획된 입문 강의로 Streamlit을 활용한 직관적인 대시보드, 배포를 위한 Google Cloud Platform 등을 배웁니다. 또한, 빅데이터 분석기사 실기 준비도 같이 할 수 있습니다.
✍️
이런 걸
배워요!
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Python 머신러닝
Python 데이터분석
Python 웹크롤링
Python 대시보드
빅데이터 분석기사
이런 분들께 추천드려요!
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학습 대상은
누구일까요?
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코딩을 처음 접하는 사람
취업 포트폴리오를 만들고 싶은 사람
빅데이터 분석기사 실기 준비하고 싶은 사람
안녕하세요
Evan 입니다.
Evan 입니다.
안녕하세요,
현재 국민대학교 비즈니스IT전문대학원에서 박사과정을 진행하고 있으며, 취업준비생들의 취업을 진심으로 돕기 위한 강의와 재직자들을 대상으로 R, Python, SQL, Excel, Tableau 등 분석과 관련된 강의로 밥벌이를 하고 있는 Evan입니다. 이제 만 3년이 되었는데, 국방부, 육군본부, 하나금융에서 단기강의로 강의를 시작한 이래로 다양한 기관(한국IT비즈니스협회, 한국능률협회, 한국소프트웨어기술진흥협회, 삼육대 등)에서 강의를 진행하였습니다. 현재는 2023년부터 위 기관 외에도 멀티캠퍼스에서 강의를 하나 맡아서 장기적으로 취업 준비생을 대상으로 교육을 진행하고 있습니다.
커리큘럼
총 222 개
˙ 31시간 24분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의소개
2 강
∙ 10분
섹션 1. 1단계 : Python 개발환경설정
8 강
∙ 44분
Python Installation (Windows 11)
미리보기
03:53
Visual Studio Code 설치 (Windows 11)
미리보기
06:53
Anaconda 설치 (Windows 11)
미리보기
06:38
Miniconda 설치 (Windows 11)
미리보기
03:52
Github (Windows 11)
미리보기
03:56
Git 설치 (Windows 11)
06:39
Git 활용 (Windows 11)
06:31
가상환경 설치 (virtualenv)
05:58
섹션 2. 2단계 : Python 기초문법
15 강
∙ 1시간 47분
Python 기초문법 - 이론
미리보기
08:48
Python Basic (기본문법) 익히기 - 주석처리
미리보기
04:08
Python Basic (기본문법) 익히기 - 원시데이터타입
06:55
Python Basic (기본문법) 익히기 - 사칙연산 및 연산자
11:25
Python Basic (기본문법) 익히기 - String 인덱싱, 슬라이싱
10:54
Python Basic (기본문법) 익히기 - String 주요 메서드
08:14
Python Basic (기본문법) 익히기 - List 인덱싱, 슬라이싱
07:11
Python Basic (기본문법) 익히기 - List 주요 메서드, 수정, 삭제
10:25
Python Basic (기본문법) 익히기 - Tuple
06:08
Python Basic (기본문법) 익히기 - Dictionary
06:49
Python Basic (기본문법) 익히기 - IF 조건문
05:07
Python Basic (기본문법) 익히기 - For Loop 반복문
10:07
Python Basic (기본문법) 익히기 - while loop 반복문
04:52
Python Basic (기본문법) 익히기 - 사용자 정의 함수
06:44
강의자료
섹션 3. 3단계 : 데이터 가공 - pandas
14 강
∙ 1시간 32분
pandas 기본 이론
미리보기
12:17
Series, DataFrame 생성
미리보기
06:23
파일입출력(I/O)
08:19
loc 활용한 행과 열 추출
05:03
주요메서드 : describe(), value_counts(), rename()
06:47
주요메서드 : isin()
05:18
날짜데이터 다루기 - 1
06:50
날짜데이터 다루기 - 2
04:32
날짜데이터 다루기 - 3 (제6회 빅데이터 분석기사 기출 변형 예제)
04:46
Group By 연산
07:48
결측치 처리 (1)
10:51
결측치 처리 (2)
05:50
Pivot Table, Melt
07:39
강의자료
섹션 4. 4단계 : 데이터 시각화 - matplotlib, seaborn, and plotly
20 강
∙ 3시간 9분
데이터 시각화 원리
미리보기
13:02
matplotlib + seaborn 기본 원리
미리보기
08:00
matplotlib 코드 실습 (1) - 선 그래프
17:30
matplotlib 코드 실습 (2) - 막대 그래프
27:29
seaborn 코드 실습 (1) - 선 그래프
05:38
seaborn 코드 실습 (2) - 박스플롯 & 이상치 처리
16:25
matplotlib and seaborn subplots
05:03
matplotlib & seaborn 시각화 심화
12:05
matplotlib 한글폰트 설정
10:31
plotly 소개
미리보기
09:46
plotly 그래프 작성 입문
미리보기
08:06
plotly API Reference 확인
05:29
plotly 그래프 업데이트
04:05
plotly Line Chart (plotly express)
04:22
plotly Bar Chart (graph_objects)
11:20
plotly butterfly Chart (graph_objects)
10:14
plotly BoxPlot Chart (plotly express)
02:07
plotly BoxPlot Chart (graph_objects)
09:18
plotly wrap up
09:10
강의 자료
섹션 5. 5단계 : Streamlit 기본문법 익히기
20 강
∙ 2시간 6분
Streamlit 소개 및 주요 개념
미리보기
13:37
Streamlit Text Elements
미리보기
10:10
Streamlit st.markdown (1)
미리보기
07:22
Streamlit st.markdown (2) - HTML & CSS
미리보기
05:20
Streamlit HTML & JavaScript, Components API
05:49
Streamlit st.dataframe() & 세션
09:42
Streamlit st.metric()
06:32
Streamlit st.data_editor() & st.column_config
11:29
Streamlit 시각화 - matplotlib
03:41
Streamlit 시각화 - seaborn
02:54
Streamlit 시각화 - plotly
04:08
Streamlit input widgets - st.slider & st.button
08:13
Streamlit input widgets - st.checkbox
04:04
Streamlit input widgets - st.radio
04:33
Streamlit input widgets - st.selectbox & st.multiselect
06:20
Streamlit input widgets - st.slider with scikit-learn
06:25
Streamlit input widgets - text, date, and input widgets
06:25
Streamlit layout - st.sidebar
03:16
Streamlit layout - st.tabs & st.columns
06:41
강의 자료
섹션 6. 6단계 : Python 머신러닝 기본 예제 (Scikit-Learn)
19 강
∙ 3시간 5분
Scikit-Learn 소개 및 머신러닝 주요 개념
미리보기
30:44
빅데이터 분석기사 2유형 예제 분류
미리보기
10:31
분류모형 예제 실습 (1) - tips 데이터 종속변수 처리
미리보기
07:07
분류모형 예제 실습 (2) - tips 데이터 scikit-learn pipeline 구축
11:41
분류모형 예제 실습 (3) - tips 데이터 scikit-learn Decision Tree 모델 실습
07:48
분류모형 예제 실습 (4) - tips 데이터 scikit-learn 평가지표
07:11
분류모형 예제 실습 (5) - tips 데이터 scikit-learn RandomSearch
13:51
Kaggle 소개 - House Price Prediction
미리보기
08:15
회귀모형 예제 실습 (1) - House Price Prediction, Preprocessing (Simple Imputer)
09:16
회귀모형 예제 실습 (2) - House Price Prediction, Decision Tree Regressor
05:44
회귀모형 예제 실습 (3) - House Price Prediction, RandomSearchCV & 결과 제출
05:40
시계열 이론 리뷰, ACF, PACF, ADF 검정
미리보기
10:35
시계열 ACF, PACF, ADF 검정 실습 - airline 데이터셋
07:38
시계열 Prophet Model 실습 - airline 데이터셋
10:22
시계열 LightGBM 실습 with sktime (1) - Nile 데이터셋
10:08
시계열 LightGBM 실습 with sktime (2) - Nile 데이터셋
07:14
시계열 AutoARIMA 실습 with sktime - 테슬라 주식데이터
16:28
시계열 NaiveForecaster 실습 with sktime - 테슬라 주식데이터
05:36
강의자료
섹션 7. 7단계 : 지리공간 데이터 (GeoPandas) 가공 및 시각화
7 강
∙ 45분
지리공간 데이터 기본 개념
미리보기
09:15
GeoPandas 설치
미리보기
05:45
GeoPandas 데이터 불러오기
08:25
GeoPandas 기본문법
08:31
GeoPandas 데이터 매핑
05:27
GeoPandas 한반도 지도 시각화
08:28
강의자료
섹션 8. 8단계 : API Crawling & Web Crawling
18 강
∙ 1시간 48분
크롤링 개요
미리보기
10:50
Selenium 설치 및 테스트
미리보기
08:28
Requests, BeautifulSoup4 설치 및 테스트
01:59
크롤링을 위한 HTML 기본 개념
미리보기
04:53
Beautifulsoup 텍스트 추출 연습
05:49
벅스뮤직 노래제목 Top 100개 추출
06:12
삼성전자 주식차트 추출 (다중 페이지)
10:10
뽐뿌 게시판 추출 (Selenium 활용)
05:42
뽐뿌 게시판 다중 페이지 추출 (Selenium 활용)
09:49
서울 열린데이터 광장 API 인증키 신청
05:52
서울시 부동산 실거래가 데이터 수집 (JSON)
12:29
서울시 부동산 실거래가 데이터 수집 (XML)
06:03
서울시 부동산 실거래가 수집 (JSON), 1000개 이상
06:18
서울시 부동산 실거래가 수집 강의 코드 (영상 없음)
공공데이터 포털 소개 및 인증키 발급
08:23
공공데이터 국토교통부 아파트 매매 실거래가 크롤링
05:07
공공데이터 국토교통부 아파트 매매 실거래가 크롤링 소스코드 (영상 없음)
강의 자료
섹션 9. 9단계 : Streamlit 실전 프로젝트 예제
31 강
∙ 4시간 11분
프로젝트를 위한 19개 주요 라이브러리 설치 (requirements.txt)
미리보기
07:33
대시보드 개발원칙 10가지
미리보기
12:56
환경변수를 이용한 데이터 수집 (python-dotenv)
06:42
홈 화면 꾸미기 (streamlit-option-menu)
03:38
데이터 불러오기 (st.cache_data)
03:21
Home 화면 꾸미기 심화
09:46
EDA HOME 화면 꾸미기
07:08
EDA 시각화 차트 구현하기 (plotly)
09:13
EDA 기초통계 및 차이검정 (이론)
18:54
EDA 기초통계 및 차이검정 (실습)
09:29
EDA 상관분석 (이론)
07:41
EDA 상관분석 (실습 - 기본)
06:19
EDA 상관분석 (실습 - 응용)
05:55
EDA 통계 대시보드 구현 (차이검정 & 상관분석)
13:22
EDA 회귀분석 (이론)
16:01
EDA 회귀분석 (실습)
09:17
EDA 통계 대시보드 구현 (회귀분석)
08:51
대한민국 최신 행정구역 (SHP) & QGIS 설치
04:28
QGIS를 활용한 서울특별시 자치구 추출
09:21
좌표계 변환 및 서울특별시 시각화
05:14
부동산 & 지도 데이터 병합 및 자치구 별 아파트 평균가격 지도 시각화
08:10
지도시각화 Streamlit 배포 (matplotlib & plotly)
15:38
Streamlit App Gallery 소개
05:14
주거타입별 예측모델 구현 (prophet)
09:22
서울특별시 자치구별 아파트 예측모델 구현 (prophet)
10:22
부동산 예측 페이지 Home 화면 꾸미기
04:45
부동산 예측 페이지 주거타입별 화면 꾸미기
05:08
부동산 예측 페이지 자치구별 아파트 평균가격 예측 화면 꾸미기
05:09
부동산 예측 페이지 자치구별 아파트 평균가격 예측 데이터 CSV 다운로드
10:35
강의자료
대시보드 최종 Demo
02:06
섹션 10. 10단계 : Streamlit 대시보드 배포
5 강
∙ 44분
Streamlit 배포방법 Preview
미리보기
03:33
Streamlit 배포준비 - Github 연동
10:53
Streamlit 배포 1차
15:31
Streamlit 배포 2차 - 한글폰트 추가
14:53
배포 소스코드
섹션 11. 11단계 : Google Cloud와 Github Actions을 활용한 배포
25 강
∙ 3시간 26분
Streamlit with GCP Intro
미리보기
15:13
GCP, 새로운 프로젝트 생성
03:13
GCP, GCE VM 가상환경 생성
08:18
GCE 고정 IP 주소 등록
02:14
GCE, 방화벽 규칙 만들기
04:45
GCE, Miniconda 개발환경설정
09:22
GCE, Github 연동 설정
08:00
GCE, Git-Github 연동 설정
08:43
Github Actions 기본 개념
09:29
Github Actions, Hello World
06:20
Github Actions, Python Script 예제
07:33
Github Actions GCP 연동 테스트 완성
19:16
Miniconda 설치, Windows11
05:40
Miniconda 시스템 환경설정, Windows11
07:29
GCE, Miniconda 가상환경 설정, Windows
09:11
Conda 명령어 및 무중단배포
13:25
ETL 기본 개념 설명 및 예제 데이터 준비
03:42
BigQuery 사용 활성화 및 Query 테스트
04:22
BigQuery에 데이터 CSV 파일 업로드 (Local)
05:28
Google Colab with BigQuery 연동
03:44
Google Colab with BigQuery Data Load, pandas_gbq
04:08
Jupyterlab with BigQuery 데이터 불러오기 (Local)
18:46
Jupyterlab with BigQuery 데이터 가공 및 업로드
04:34
GCE with BigQuery, Streamlit (1)
13:01
FINAL, GCE with BigQuery, Streamlit (2), 자료확인
10:09
섹션 12. (보너스) 취업준비생 포트폴리오 준비
4 강
∙ 1시간 28분
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 소개
미리보기
11:46
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 실습 (1)
17:52
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 실습 (2)
28:33
PowerPoint 포트폴리오 제작
30:33
섹션 13. (보너스 - Streamlit)
4 강
∙ 48분
Streamlit에서 API Key 숨기기 (secrets.toml)
16:00
Streamlit Multipages (1) - Documentation
14:11
Streamlit Multipages (2) - st_pages
11:03
Streamlit ML Prediction Web 배포 (tips 데이터셋)
07:45
섹션 14. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업1유형 (기출문제유형 복원)
6 강
∙ 1시간 21분
작업1유형 6회 기출응용 날짜데이터 활용한 평균 처리시간 구하기 (강의자료 첨부)
17:13
작업1유형 6회 기출응용 중학교 교사1인당 평균 학생수 구하기 (강의자료 첨부)
10:15
작업1유형 6회 기출응용 연평균 범죄율이 가장 많이 증가한 경찰서 찾기 (강의자료 첨부)
15:54
작업1유형 7회 기출응용 결측치 및 표준화 처리 예제 (강의자료 첨부)
12:45
작업1유형 7회 기출응용 종속변수와 상관성이 큰 변수 찾기 예제 (강의자료 첨부)
07:54
작업1유형 7회 기출응용 각 독립변수의 이상치 갯수 찾기 예제 (강의자료 첨부)
17:02
섹션 15. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업2유형 (기출문제유형 복원)
3 강
∙ 35분
기출문제 작업2유형 기출유형 소개 및 대응 전략
미리보기
04:39
작업2유형 6회 기출응용 다중분류 문제 풀이 (강의자료 첨부)
19:09
작업2유형 7회 기출응용 회귀문제 풀이 (강의자료 첨부)
11:39
섹션 16. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업3유형 (기출문제유형 복원)
18 강
∙ 2시간 45분
빅데이터분석기사 실기 작업3유형 소개
04:13
기출문제복원 6회차 작업3유형 1-1 (tips 데이터셋 활용)
09:55
기출문제복원 6회차 작업3유형 1-2 적합도 검정 이론
04:39
기출문제복원 6회차 작업3유형 1-2 적합도 검정 실습 (공식문서 활용)
05:51
기출문제복원 6회차 작업3유형 1-2 적합도 검정 실습 (tips 데이터셋 활용)
08:59
기출문제복원 6회차 작업3유형 2 회귀 검정 실습 (diamonds 데이터셋 활용)
15:29
회귀분석을 위한 공분산, 상관분석 핵심 이론
07:04
회귀분석을 위한 공분산, 상관분석 핵심 이론 실습
미리보기
11:45
빅데이터 분석기사 실기를 위한 회귀분석 핵심이론 요약
15:53
statsmodels 라이브러리 활용한 단순선형회귀 실습
06:21
회귀 분석 실습: 결정계수, 잔차의 정규성 및 등분산성 확인
11:40
tips 데이터를 활용한 다중선형회귀분석(수치형, 범주형 포함)
08:56
tips 데이터를 활용한 다중선형회귀분석 범주형 데이터 추가 보충 설명
09:18
기출문제복원 7회차 작업3유형 1 상관계수 찾기
09:42
기출문제복원 7회차 작업3유형 2번 결정계수, 로그오즈비
06:58
기출문제복원 7회차 작업3유형 3번, 로지스틱회귀분석 핵심이론
15:34
기출문제복원 7회차 작업3유형 3번, 로지스틱회귀분석 실습
13:37
작업3유형 강의자료
섹션 17. (보너스 - Excel)
2 강
∙ 37분
Excel에서 MySQL DB 연동하기
15:27
Excel에서 Python 사용하기, Python In Excel
21:36
섹션 18. SQL 강의 준비중
1 강
∙ 14분
MySQL 설치 Windows 11 설치
14:17
강의 게시일 : 2024년 02월 08일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 17일)
수강평
총 3개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.3
3개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
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많은 도움이 되고 있습니다.
2024-04-25
좋아요...
2024-03-29
들을만해요
2024-03-24