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실무 활용 Python 데이터 분석: 기초부터 실무까지

Python 기초부터 실무 데이터 분석까지! 데이터를 처리, 시각화, 분석하며 비즈니스 문제를 해결하는 실무형 Python 스킬을 배웁니다.

6명 이 수강하고 있어요.

PythonPandasMatplotlibSeaborndata-visualization
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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, Python] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • Python 환경 설정과 필요한 라이브러리 설치

  • 데이터 타입 변환과 형식 지정 기술 마스터

  • Pandas를 활용한 효율적인 데이터 조작 및 정리

  • 여러 데이터셋을 연결하는 다양한 Join 기법 이해

  • 데이터 집계 및 피처 엔지니어링 기법 학습

  • Python으로 날짜 및 시간 데이터를 효과적으로 처리

  • Matplotlib과 Seaborn을 활용한 맞춤형 데이터 시각화

  • 캡스톤 프로젝트: E-commerce 데이터를 활용한 데이터 분석 및 시각화


"파이썬이 어렵고 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요?"
"데이터 분석 과정을 한 번에 배우고 싶으신가요?"

이 강의에서는 Python의 강력한 기능을 활용해 데이터를 수집, 정리, 분석하고, 시각화하는 기술을 배울 수 있습니다. 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 실습 위주의 강의입니다.


이 강의를 통해 얻게 될 구체적인 결과물들

✅ 정리된 데이터셋
Pandas를 활용해 데이터를 효과적으로 정리하고, 필요한 데이터를 빠르게 변환 및 정제할 수 있습니다.

✅ 실용적인 분석 및 인사이트 도출
Python의 다양한 라이브러리를 활용해 데이터를 탐색하고, 통계적 인사이트를 도출할 수 있습니다.

✅ 매력적인 데이터 시각화
Matplotlib와 Seaborn을 통해 데이터에 숨겨진 패턴과 인사이트를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

✅ 실무 프로젝트 경험
전자상거래 데이터를 분석하여 매출 트렌드, 고객 행동 분석 등 실무 기반 프로젝트를 직접 경험할 수 있습니다.


왜 이 강의를 들어야 할까요?

💡 Python은 데이터 분석에 가장 널리 사용되는 언어입니다.
코딩 초보자도 쉽게 배우고 활용할 수 있는 강력한 도구입니다.

💡 실무 중심의 프로젝트로 구성되었습니다.
학습한 내용을 바로 실무에 적용할 수 있는 스킬을 익힐 수 있습니다.

💡 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화의 전 과정을 배울 수 있습니다.
한 번의 강의로 데이터 분석의 모든 과정을 마스터하세요!

🔥 이 강의의 특징 🔥

1.      이론 50%, 실습 50%의 균형 잡힌 구성

2.      실제 비즈니스 데이터를 활용한 프로젝트 기반 학습

3.      Python 스킬을 체계적으로 쌓을 수 있는 단계별 학습 과정

4.      다양한 실습 예제와 데이터셋 제공

이런 분들께 추천해요


데이터를 추출하고 분석하는 스킬이 필요한 직장인



Python으로 효율적인 데이터 처리를 배우고 싶은 학생 및 초급 분석가



데이터 사이언스와 데이터 엔지니어링에 관심 있는 입문자


누구나 쉽게 배울 수 있는 Python을 활용한 데이터 분석 – 초급부터 실무까지!

이 강의는 이론 50%, 실습 50%의 비율로 구성되어 있어 단계적으로 학습할 수 있습니다. 다양한 실습 예제를 통해 Python으로 데이터를 분석하고, 실무에 바로 활용할 수 있는 기술을 익힙니다.

이 강의를 수강한 후, 여러분은 다음을 할 수 있습니다:

✅ 데이터 수집과 정제
Python의 강력한 라이브러리를 활용하여 웹에서 데이터를 수집하고, 가공 및 정제하여 분석 준비를 완료할 수 있습니다.

✅ 데이터 분석 및 시각화
Pandas를 활용한 데이터 분석, Matplotlib 및 Seaborn으로 인사이트를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

✅ 리포트 작성과 자동화
분석 결과를 효율적으로 정리하고, 반복 작업을 Python 코드로 자동화하여 보고서를 작성할 수 있습니다.

✅ 실무 중심의 프로젝트 수행
실제 비즈니스 데이터를 기반으로 고객 행동 분석, 매출 트렌드 파악 등의 프로젝트를 진행하며 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.

#Python #Pandas #data-visualization #matplotlib #seaborn

이런 내용을 배워요.

1_data_collection

1⃣ 데이터 수집과 정제
Python 라이브러리(예: Pandas)를 활용해 데이터 로딩 및 정제 과정을 익힙니다.

2_data analysis_cleaning

2⃣ 데이터 분석과 문제 해결
Python을 사용하여 데이터를 분석하고, 문제 해결을 위한 유용한 인사이트를 도출하는 기술을 배웁니다.

3_data_visualization

3⃣ 데이터 시각화
Matplotlib과 Seaborn을 통해 데이터를 시각적으로 표현하고, 결과를 효과적으로 전달하는 방법을 학습합니다.

4_real_world_projects

4⃣ 실무 중심의 프로젝트
실제 비즈니스 데이터를 활용하여 분석 과정을 체계적으로 진행하고 프로젝트 결과물을 완성합니다.

지식 공유자 (강사) 소개

학력:

  • 보건정보학 석사 (토론토 대학교)

  • 의학물리학 학사 (웨스턴 대학교)

경력:

  • 2018. 12 - 현재: 온타리오주 근로자 보험 공단 - 시니어 데이터 분석가

  • 2015. 09 - 2018. 03: CAMH 병원 - 리드 비즈니스 인텔리전스 QA 분석가


전문 분야:

  • 비즈니스 인텔리전스 / 데이터 모델링

  • 비즈니스 분석 / 데이터 분석

  • 데이터 시각화 / 제품 개발


개인 유튜브 채널:

  • Founder of YouTube Channel 데이터싸이언쓰원


수강 전 참고 사항

💻 수강 환경 안내

  • 운영 체제 및 버전(OS): 64비트 Windows 7, 8.1, 10 또는 macOS

  • 사용 도구: Anaconda 설치 (Python 구동: Spyder IDE 활용)

  • PC 사양: Python 구동이 가능한 최소 성능의 컴퓨터

  • 수강 대상: 프로그래밍 경험이 없어도 따라올 수 있도록 구성되어 있지만, 기본적인 데이터 구조에 대한 이해가 있으면 더욱 원활하게 학습할 수 있습니다.

학습 자료

  • 자료 다운로드: 모든 자료는 [섹션 0. 다운로드 강의 패키지]에서 실습 자료를 제공

  • 실습 예제 및 데이터셋: 실제 비즈니스 데이터를 기반으로 설계된 문제

  • 템플릿: Python 코드 실습 예제, 캡스톤 프로젝트 템플릿

  • 해법: Python 코드 실습 예제, 캡스톤 프로젝트 모범 답안


선수 지식 및 유의사항

  • Python 설치 및 설정 필요:


    아나콘다 패키지 설치 하시면 됩니다 (무료).

  • 프로그래밍 경험이 없어도 쉽게 따라 할 수 있도록 구성

  • 강의 자료의 무단 배포 금지: 본 강의의 자료는 저작권이 보호되어 있으므로, 무단으로 배포하지 않도록 유의해주세요.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 엑셀 이상의 스킬로 커리어 전환을 준비하는 직장인

  • Python이나 R과 같은 도구를 처음 접하는 초보자

  • 데이터 분석에 관심 있는 신입 졸업생

  • 데이터 분석 및 비즈니스 데이터 시각화를 배우고 싶은 사람

선수 지식,
필요할까요?

  • 필수: 없음, 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 구성

  • 권장: 기본적인 엑셀 사용 경험

안녕하세요
DataScienceOne입니다.

수강생 수

45

수강평 수

3

강의 평점

5.0

강의 수

4

데이터싸이언스원 | Taesun Yoo

링크딘 프로필 강사소개 [클릭]

주요 경력:

  • 온타리오주 근로자 보험 공단 (WSIB) 시니어 데이터 분석가 (경력 약 10년)

학력:

  • 토론토 대학교: 보건 정보학 석사

  • 웨스턴 대학교: 의학 물리학 학사

전문 분야:

Data Analytics/Data Modeling/Business Analysis

Business Intelligence/Data Visualization/Product Development (Power BI)

기타: 데이터싸이언스원 유튜브 채널 [클릭]

  • 데이터 분석가로 취업에 도움이 되는 팁, 짧은 데이터 분석 포트폴리오, 유데미 코스 프로모션 등을 목적으로 강의를 업로드하고 있습니다!

10년간의 경력과 노하우를 바탕으로, 북미에서 데이터 분석가로 취업을 원하시는 분들을 위해 기술을 갈고 닦을 수 있게 강의를 만들고 있습니다. 기초부터 실제 기업에서 사용하는 응용 문제(Use Cases)까지 다루고 있습니다.

커리큘럼

전체

102개 ∙ (14시간 18분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!