멀티캠퍼스

이러닝

초급

처음하는 데이터분석, Python으로 따라하기

4.5

like 105

과정요약

과정요약
강사	전찬우
학습기간	1개월(6시간/18차시) / 청강기간 : 교육 후 12개월
난이도	초급
교육비	130,000원
평가항목	진도율 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료
1일 진도제한	없음
정원	1,000명
학습환경 정보	PC-모바일병행

과정소개

현업 즉시 적용을 위해 '실습'에 포커스를 맞춘 데이터분석 과정!!!

데이터에 대한 관심을 넘어 분석Tool을 활용하여 데이터 분석을 해보고 싶거나
통계이론부터 학습하는 것에 어려움을 느끼는 분에게 적합한 과정입니다.

Point 1. 누구나! 데이터 분석을 해낼 수 있도록! '실행'과 '해석'에 초첨을 맞췄습니다.
어려운 통계 및 IT지식 없이도 데이터 분석을 할 수 있도록
실행과 해석에 필요한 이론과 모델만 다룹니다.
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본 과정은 통계학적 개념 및 이론의 이해 없이 데이터 분석을 바로 시작할 수 있는 실습위주의 과정입니다.
분석에 사용하는 기능 및 결과 해석에 필요한 내용에 대해서만 설명하기 때문에
실습 내용을 반복적으로 수행하면 기본적인 데이터 분석을 할 수 있습니다.
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Point 2. Python(파이썬)언어를 활용합니다.
데이터 분석에 가장 많이 사용하고 있는 Python(파이썬)언어를 활용하여 데이터 전처리부터 분석까지 실행합니다.
데이터 분석을 처음 하는 분들을 위해 Anaconda 프로그램 및 데이터 분석에 필요한 파이썬 패키지를 한 번에 설치하는 법부터 담았습니다.

※ 학습환경 제한: IE11 또는 Chrome browser 사용, 실습을 위해 Chrome browser 필수

학습목표

Python(파이썬)언어를 활용하여 기본적인 데이터 분석을 할 수 있다.
* 기본적인 데이터 분석: 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 효과검증(t-test), 상관분석, 미래예측(회귀분석)

학습대상

데이터 분석을 처음 배우는 비전공자/초보자
데이터의 대한 관심을 넘어 Python언어를 활용하여 데이터 분석을 수행하고자 하는 분
시티즌 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist)가 되고자 하는 분

강사소개

전찬우

전찬우 대표
: [주요경력]; [학력/경력]; - Univ. of Iowa 경영정보학 석사; - 現 Same Page 대표; - 前 성균관대 데이터사이언스융합학과 겸임교수; [주요 프로젝트]; - BPR / Visioning; - Business Process 분석 및 ERP 구축; - SCM 분석 및 시스템 구축 (생산계획 최적화, 수요예측, S&OP, Collaboration Planning)

과정목차 18

처음하는 데이터분석, Python으로 따라하기
01차시
Python 소개 및 Anaconda 설치

02차시
이걸로 뭘 하지? - Python 기초

03차시
여정의 시작, 데이터 준비 - 데이터 업로드

04차시
분석의 첫걸음 - 탐색적 데이터 분석: 기술통계

05차시
쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다 - 데이터 정제(결측값 및 이상값 처리)

06차시
데이터도 꿰어야 보배 - 데이터 통합, 형태변환, 정렬

07차시
보이는 것을 믿는다 - 탐색적 데이터 분석: 시각화

08차시
아는만큼 보인다 - 탐색적 데이터 분석 및 데이터 전처리

09차시
세상의 흔한 이치 - 정규분포

10차시
마포구와 영등포구는 비슷한가? - 가설 검정과 t-검정

11차시
모든 구를 비교하면? - 분산분석

12차시
연령은 멤버십 가입 형태에 영향이 있을까? - 카이제곱 검정(Chi-Square Test)

13차시
구별 인구와 대여건수는 관계가 있을까? - 상관분석

14차시
기온은 대여건수에 영향을 준다? - 회귀분석_수치형 변수

15차시
그럼 강수 여부는 대여건수에 영향을 줄까? - 머신러닝: 다중회귀분석_범주형 변수

16차시
대여건수가 500건이 넘을까? 넘지 않을까?! - 머신러닝: 로지스틱 회귀분석

17차시
대여건수가 500건이 넘을까? 넘지 않을까?! - 머신러닝: 의사결정나무

18차시
대여건수가 비슷한 시간대의 구들은 어디일까? - 머신러닝: 군집분석

수강후기 105

평균평점

4.5 / 5.0

5

김*민
2025.03.11

업무 하는데 해당 강의로 많은 도움이 될 거 같습니다.
5

허*규
2025.02.25

쉽지 않은 내용을 쉽게 설명해주셨으나 내용이 적지 않고 생소하여 개인적으로 실습 및 반복 학습이 필요한 과정입니다.
4

정*철
2024.10.29

수고하셨습니다. 많은 도움이 되었습니다.
5

조*철
2024.07.29

쏟아지는 데이터들의 분석업무에 많은 도움이 될것같습니다.
5

******
2024.05.22

교육해주셔서 감사합니다