멀티캠퍼스 :: 과정상세보기

과정요약

과정요약
학습시간	34시간	난이도	초급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	24 명

과정소개

엑셀로 전문가처럼 데이터 분석하기!
이제 파이썬 in 엑셀하세요.

파이썬 in 엑셀, 이제는 엑셀에서 함수 대신 파이썬으로 분석

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Announcing Python in Excel: Combining the power of Python and the flexibility of Excel.

🤷‍♀️ "50만행 이상의 데이터를 다루려니, 컴퓨터 사양은 문제가 없지만 자꾸 렉이 걸리네.. 엑셀로는 안 되겠어."

🤷‍♂️ "엑셀 시각화는 너무 단순해, 내가 원하는 다양한 시각화 차트를 그리고 싶어."

🤷‍♀️ "파이썬이 엑셀보다 빠르고 좋은 건 알겠는데, 실제 업무에서 사용하기 어려워."

이제 엑셀에서도 파이썬 기능을 지원한다는 사실, 알고 계셨나요?

엑셀과 파이썬, 그 중간의 지점에서 고민하고 계신 분들을 위한 과정입니다.
아직은 낯설 이 과정, 더 잘 이해하실 수 있도록 Q&A를 준비해 보았어요! 👀

Q. 파이썬 in 엑셀, 어떤 기능인가요?

A. 엑셀 워크시트 안에서 파이썬 코드를 작성하고, 실행까지 할 수 있는 기능입니다.

Python 수식이 선택된 Excel 수식의 자동 완성 메뉴입니다.

출처: 마이크로소프트

MS365 서비스 구독자들이 사용할 수 있는 기능으로(베타 버전),
엑셀과 파이썬이라는 서로 다른 시스템을 연결하여
엑셀 함수 기능처럼, 엑셀 셀 안에서 PY 함수를 사용해 파이썬을 사용할 수 있는 기능입니다.

Q. 파이썬 in 엑셀, 어떤 점이 좋나요?

A. 데이터 입력부터 분석, 시각화까지 업무할 때 자주 사용하는 엑셀에서 한 번에 처리할 수 있습니다.

실무 강자 엑셀과, 데이터 분석 강자 파이썬의 만남!

엑셀은 사무직 직장인이라면 필수로 사용하는 스프레드시트 소프트웨어입니다.
파이썬은 데이터 분석 분야에서 많이 쓰이는 대표적인 프로그래밍 언어입니다.

엑셀과 파이썬의 장점은 너무나 크지만,
각각의 특성도 너무나 명확했습니다.

파이썬은 코드를 입력하기 위한 플랫폼이나 소프트웨어가 필요하고..
파이썬에서 엑셀 파일을 불러오려면.. Pandas 패키지를 설치해야 하고....
서버에 업로드한 엑셀 파일이 변경되면, 엑셀 파일을 서버에 다시 업로드 해야하고..
직장 동료들은 전부 엑셀을 사용하는데, 나 혼자 엑셀과 파이썬 두 개를 사용하려니 너무 번거로웠죠!
😦

출처: 마이크로소프트

파이썬 in 엑셀 기능을 활용하여
엑셀에 차곡차곡 쌓아두기만 한 📊실무 데이터📊를
보고하거나, 의사결정 받기 용이하게 ✨분석✨할 수 있습니다.

Q. 파이썬 in 엑셀, 어떤 것을 할 수 있나요?

A. 데이터 전처리부터, 시각화, 머신러닝을 활용한 예측 분석까지!
데이터 분석을 위한 모든 것을 할 수 있습니다.

✅ 데이터 전처리
✅ 데이터 집계
✅ 고급 데이터 시각화
✅ 데이터 분포, 분류, 상관관계 분석
✅ 머신러닝을 적용한 예측 분석

어떤 내용을 배우는지 자세히 알아볼까요?
😎

파이썬 in 엑셀, 학습 플로우

코딩 입문자를 위한 기초 파이썬 문법부터 머신러닝을 활용한 예측 분석까지-!

👩‍💻 엑셀에서 파이썬을 실행하기 위한 준비 • 데이터 분석에 파이썬을 활용하는 이유 • Python in Excel, 환경 세팅

👩‍💻 파이썬 기초 문법 • 파이썬 자료형 • 파이썬 자료구조 • 파이썬 조건문 및 반복문 • 파이썬 라이브러리 • 파이썬 Pandas

👩‍💻 데이터 깔끔하게 정리하기 • 데이터 합치기 • 데이터 선택하기 • 데이터 필터링하기 • 데이터 정렬하기 • 데이터, 한 눈에 요약하기

👩‍💻 데이터 눈에 잘 보이게 시각화하기 • 파이썬을 활용한 고급 시각화 • 데이터 분포 분석 • 데이터 분류 분석 • 데이터 상관관계 분석 • 데이터 그룹화 • 데이터 그룹별 시각화


👩‍💻 머신러닝을 활용한 데이터 분석
데이터 전처리 • 데이터 결측값 처리 • 날짜 데이터 추출하기 • 데이터 형태 변경하기		머신러닝을 활용한 데이터 분석 • Deceision tree • Linear Regression • Random Forest


👩‍💻 파이썬, 더 활용해보기 • 딥러닝 모델 활용한 데이터 분석 • 반응형 그래프 • 자동 데이터 수집

[실습] 반응형 대시보드 제작하기 📈

이 과정 들으시면, 아래 영상처럼 반응형 대시보드를 만들 수 있습니다.
기존 엑셀 기능만으로는 만들 수 없었던, 고급 차트들을 만들어 보세요!

학습목표

직장인 필수 OA 프로그램 엑셀에서 대표 데이터 분석툴인 파이썬을 활용할 수 있습니다.
엑셀을 통해 단순, 반복적인 업무 해결 뿐 아니라 데이터 분석 방법을 알 수 있습니다.

학습대상

엑셀로 데이터를 다루는 일을 하시지만, 코딩은 멀게 느껴지시는 분
엑셀을 통해 자동화를 실천하고, 엑셀에서도 데이터분석을 통해 업무 자동화를 하고 싶은 분

과정목차 34

1 일차
- 엑셀의 한계와 파이썬의 잠재성
  - 데이터 분석자가 파이썬을 쓰는 이유
- 환경 셋업하기
  - Python in Excel, 베타 채널 설정
- 파이썬과 아나콘다
  - (체험) Anaconda 환경 셋업
- 엑셀에서 실행하는 파이썬
  - 엑셀 공식 파이썬 샘플 둘러보기
- 파이썬 기초 문법
  - 필수 문법
    Int, String, Float
- 파이썬 기초 문법
  - List, Dict, Tuple
    indentation, for, if
- 파이썬 라이브러리
  - import
    pip
2 일차
- 판다스
  - Excel과 같은 역할을 하는 Pandas
- 판다스
  - Dataframe (표), Series (줄)
- 데이터 합치기
  - concat, merge
- 데이터 선택
  - loc, iloc
    [], .
- 데이터 필터링
  - 조건 series
- 데이터 필터링
  - isin, &&, or, between
- 데이터 정렬
  - sort_values
3 일차
- 데이터 집계하기
  - 엑셀에서의 함수 기능 사용하기
    describe, mean, sum
- 그래프 그리기
  - matplotlib 과 seaborn
- 데이터 분포 분석
  - histplot, displot, swarmplot …
- 데이터 분류 분석
  - barplot, countplot
- 상관관계 분석
  - scatterplot, lmplot, regplot
    corr
- 데이터 그룹화
  - groupby
- 그룹별 데이터 시각화
  - seaborn 의 옵션 (hue, col, row)
4 일차
- 피벗 테이블
  - pivot table
- 히트맵
  - heatmap
- 히트맵
  - heatmap
- 데이터 처리
  - Column, Row 원하는대로 수정하기
- 데이터 빈칸 처리
  - 빈칸 채우는 규칙 설정하기
- 데이터 날짜 처리
  - 날짜에서 요일, 분기 정보 추출하기
    시간 이동평균 계산하기
- 데이터 타입 처리
  - int, float, category, datetime, bool 타입 변경 및 활용하기
5 일차
- 머신 러닝 적용하기
  - 엑셀에서 예측 모델 학습하고, 수행하기
- 머신 러닝 적용하기
  - Deceision tree
- 머신 러닝 적용하기
  - Linear Regression
    Random Forest
- 파이썬 더 활용해보기
  - 딥러닝 모델을 활용해서, 엑셀 데이터 분석 해보기
- 파이썬 더 활용해보기
  - 반응형 그래프 만들어보기
- 파이썬 더 활용해보기
  - 데이터를 자동으로 가져오기

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ChatGPT로 업무생산성 높이기 with 엑셀 VBA