파이썬과 환경설정

파이썬으로 세상에 인사하기

파이썬 용어들

파이썬 용어와 친해지기

자료형(1)

숫자형과 문자열 다뤄보기

자료형(2)

리스트와 튜플 다뤄보기

자료형(3)

딕셔너리, 집합, 불 그리고 변수까지 다뤄보기

조건문

파이썬으로 조건문 만들어보기

반복문

자동으로 반복해주는 반복문 만들어보기

함수

파이썬에서 함수 만들고 사용해보기

함수 활용하기

배웠던 함수 알차게 활용해보기

프로젝트 실습

배웠던 내용을 토대로 1) 전화번호 가려주는 프로그램 만들기, 2) 리스트 평탄화, 3) 10 이하 숫자만 곱해주는 함수 만들기를 해 봅니다.

Hello Data World!

데이터 분석과 코딩의 중요성

데이터 분석 ABC

데이터와 데이터베이스의 기본 개념

거북이와 함께 하는 파이썬 기초

파이썬 기초 구문 #자료형태와 자료구조, 제어문

파이썬을 더 매력적으로!

기초 라이브러리 소개

우리 기업의 판매상태는 어떨까?

데이터 전처리와 기초 분석

우리 기업의 매출이 왜 감소할까?

EDA를 통한 데이터 분석

우리 기업의 고객은 왜 떠나갈까?

데이터 결합과 집계

우리 기업의 VIP는 누구인가?

빈도 분석과 RFM

우리 기업의 VIP고객들은 어떤 게임플레이를 하고 있을까?

상관 분석과 군집 분석

(프로젝트) 모두카페 꼼꼼히 살펴보기

배웠던 내용을 토대로 스터디까페 매출 데이터 분석하고 운영 전략 제시를 해 봅니다.

NumPy 기초

일반적인 Python과 NumPy를 비교하고 NumPy에서 자주 사용하는 메소드에 대해 공부합니다.

파이썬에서 데이터프레임을 다루는 패키지 : pandas 1편

Dataset Description을 읽는 방법과 pandas documentation을 읽는 방법에 대해 공부하고 결측치를 제거하는 방법에 대해 공부합니다.

파이썬에서 데이터프레임을 다루는 패키지 : pandas 2편

pandas로 데이터 전처리를 진행하고 탐색적 데이터분석(Exploratory Data Analysis)를 진행하는 방법에 대해 익힙니다.

데이터 시각화 라이브러리 : Matplotlib

파이썬에서 가장 대표적인 시각화 라이브러리인 matplotlib에 대해 공부하고 다양한 시각화 방식을 공부하고 응용합니다.

입문 프로젝트: 코로나19 데이터를 분석해보자!

코로나19 데이터로 Pandas를 활용한 데이터 분석을 연습해봅시다.

프로젝트: 최고의 국가대표팀을 가려내자!

FIFA 데이터를 기반으로 최고의 국가대표팀을 가려내는 프로젝트입니다.

데이터분석 확률/통계

데이터 사이언스에서 확률/통계의 중요성과 앞으로 다룰 확률/통계의 범위에 대해서 알아보겠습니다.

데이터란?

데이터의 종류를 이해하고, 모집단에서 표본을 뽑는 방법, 통계량을 추출하는 방법, 추정, 샘플링 방법들에 대해서 알아보겠습니다.

데이터 마이닝 (데이터 전처리)

데이터 마이닝, 특히 데이터 전처리 방법들을 확률/통계에 기반하여 알아보겠습니다.

데이터 마이닝 (시각화 + EDA)

데이터 마이닝에서의 시각화와 탐색적 데이터 분석에 대하여 다루겠습니다.

특성 엔지니어링

특성 엔지니어링을 통해 데이터에서 변수를 추출하고 선택하는 법에 대해서 알아보겠습니다.

데이터 분석

통계 기반의 데이터 분석 방법에 대해서 소개할 예정입니다.

분석 결과 해석 (검정 및 평가)

분석 모델에 따른 검정 방법 및 분석 결과를 해석하는 방법에 대하여 다룰 예정입니다.

프로젝트: 타이타닉 데이터 분석

캐글의 타이타닉 데이터를 이용하여 데이터 전처리부터 모델링, 성능평가까지 진행해 봅니다.

심화탐구 프로젝트: 분석 결과 해석하기

이전에 수행한 "프로젝트: 타이타닉 데이터 분석"에서 얻은 결과를 바탕으로, 타이타닉 데이터를 분석해 봅시다.

머신러닝 시작하기

머신러닝이 있기 전에는 어떤 방식으로 문제를 해결했을까요? 이번 노드에서는 전통적인 룰베이스 방식과 머신러닝을 비교하고 머신러닝 프로세스를 설명해요.

데이터 핸들링1

판다스는 엑셀과 같이 데이터를 다루는 도구에요. 다만 마우스가 아닌 코딩으로 데이터를 핸들링한답니다. 판다스 라이브러리를 활용해 데이터를 불러오고, 저장, 선택, 추가, 변경 등 실습을 시작해 봐요.

데이터 핸들링2

판다스를 통해 데이터 삭제, 결측치 처리, 정렬, 자료형 변환, 내장함수 활용, 그룹핑, apply함수 등 데이터 전처리를 위한 실습을 진행해요.

사이킷런 살펴보기

"사이킷런은 머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리에요! 사이킷런을 통해 데이터 전처리부터, 머신러닝 모델 학습 그리고 평가까지 무작정 시작해보아요."

지도학습(분류)

분류 머신러닝 모델을 소개하고 실습을 진행해요. 기본 모델을 평가해보고, 모델 성능을 높이기 위한 하이퍼파라미터 튜닝을 간단히 진행합니다.

지도학습(회귀)

회귀 머신러닝 모델을 소개하고 실습을 진행해요. 선형회귀에 규제를 적용한 모델과 비교하고, xgboost 모델에 적용할 하이퍼파라미터를 자동으로 탐색해 봅니다.

비지도학습

비지도학습에서는 차원축소의 대표적인 방법인 PCA와 여러 PCA방법을 살펴보고, 군집(클러스터링)에서는 비계층적 군집분석인 K-means와 계층적 군집분석인 덴드로그램에대해 알아봅니다.

자연어 처리

지금까지 정형데이터를 기반으로해 머신러닝을 실습했다면 이번 시간에는 비정형데이터(자연어)를 기반으로 머신러닝에 적용해볼게요.

이미지 처리

머신러닝은 딥러닝을 포함하고 있어요. 딥러닝(텐서플로)를 통해 간단한 비정형 데이터(이미지)를 분류해 봅시다.

머신러닝 프로젝트

배웠던 내용을 토대로 Airbnb 가격 예측 프로젝트를 진행 해 봅니다.