강의 방향성

<aside> 🎯 데이터 분석에 필요한 파이썬 라이브러리 배우기!

• 데이터 분석에 필요한 데이터프레임의 이해 및 pandas 기초 문법 (with Numpy)
• Pandas를 이용한 다양한 데이터 전처리 ( 수치형, 문자형, 시계열 등 )
• 간단한 알고리즘을 통한 모델링 실습
• 모델링에 필요한 기초 배경 지식( Machine Learning, Deep Learning )
• 기대효과 : 데이터 분석에 필요한 전처리 기초 역량 강화 및 다양한 데이터 실전 전처리 가능 수준 </aside>

이런 분들에게 추천해요

<aside> 💻 데이터 분석을 깊게 배우고 싶으신 분!

• Pandas , Numpy 처음이신 분
• Python 기초 문법은 탄탄하지만 데이터 분석의 방향성을 잡기 어려우신 분
• 데이터에 대한 이해도는 있지만 데이터 분석 역량이 부족하다 느끼시는 분
• 실제 ML/DL 필요한 전처리 과정을 모르시는 분
• 선행 요구 역량 : Python 기초 문법 역량 필수, 기초통계 지식 필수 </aside>

B.D.A 정규수업 팁

<aside> ⭐ 이렇게 해보세요!

• 분 반별 조별 스터디 참여하여 나와 같이 공부하는 팀원과 함께 성장하기
• 전 기수 강의 자료(코드자료) 및 5분 미만 요약 유튜브영상 보며 예습하기
• BDA 멘토단 보충 수업 참여하기 ( 어려운 개념 멘토단 보충 수업 )
• BDA x 이지스퍼블리싱 등 기업 연계 스터디 참여하기
• BDA 채용 연계 내부, 외부 공모전 참여하기 </aside>

키워드 정리

<aside> ⭐ 공부하실 때 아래 키워드를 참고하시면 좋아요!

• 결측치, 이상치
• 시계열 데이터, ARIMA
• 라벨링, 구간화
• 자연어 처리 </aside>

이전엔 어떤 수업을 했을까요?

<aside> 💡 데이터 전처리 판다스반 맛보기

7기 2주차 강의

230910_BDA 7기 데이터 분석 기초반 강의 복습 영상 - 데이터전처리 기초문법

7기 3주차 강의

230917_BDA 7기 데이터 분석 기초반 강의 복습 영상 - 결측치, 누락값

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강의계획서(syllabus)

syllabus