어떤 강의를 하나요?
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🎯 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 )
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이런 분들에게 추천해요
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💻 데이터 분석을 깊게 배우고 싶으신 분!
- 데이터 전처리를 배우고 싶고, 전처리를 통해 더 깔끔한 데이터와 높은 성능을 얻고 싶으신 분
- 파이썬은 배웠으나 데이터 관련해서 어떤 공부를 해야하는지 모르시는 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
- 데이터를 전처리하여 더 깔끔한 데이터와 높은 성능을 얻고 싶으신 분
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이전엔 어떤 수업을 했을까요?
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💡 데이터 전처리 판다스반 맛보기
8기 2주차 강의
240310_B.D.A 8기 데이터 분석 전처리반(판다스) 강의 복습 영상 - 판다스기초문법
8기 3주차 강의
240317_B.D.A 8기 데이터 분석 전처리반(판다스) 강의 복습 영상 - 판다스기초문법(2)
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1주차 : OT : 데이터의 이해 및 데이터 분석의 이해
2주차 : DataFrame 기초문법 (Pandas)
3주차 : Pandas 기초 문법 (데이터분석 기초문법)
4주차 : Missing Value 정의 및 처리
5주차 : Missing Value 추가 예제 코드
6주차 : Outlier ( 이상치 처리 방법 )
7주차 : 다양한 데이터 전처리
8주차 : 데이터 병합 (concat, merge, join)
9주차 : 데이터 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Subplots)
10주차 : 시계열 데이터 기초 문법 (datetime, timedelta, strftime 등)
11주차 : 시계열 데이터 분석 예측 (AR, MA, ARIMA)
12주차 : 정규표현식 & str 문법
13주차 : str 문법 코드 및 텍스트 전처리
14주차 : NLP 이해 및 자연어 전처리
15주차 : 데이터 인코딩, 라벨링
16주차 : 데이터 변수 구간화(Binning)