과정소개
- 데이터 사이언스란?(데이터 분석의 기초)
- 왜 배워야할까?(데이터 분석이 중요한 이유)
- 데이터 사이언스의 개념(데이터 분석의 학문적인 접근)
- 데이터 사이언스 로드맵
- 데이터 사이언스의 절차 (데이터 전문 분석의 절차)
- 데이터 사이언티스트란?(데이터 분석 전문가의 역할)
- 데이터 사이언스의 활용(산업별 데이터 분석 사례)
- 데이터 사이언스 통계 주요 용어 및 상식(데이터 분석을 위한 통계 주요 용어 및 상식 소개)
- 통계 주요 용어(통계의 기본이 되는 주요 용어 소개)
- 통계 주요 상식(통계를 이해하기 위한 기본 상식)
- 통계 기법 유형(통계 방법 유형)
- 베이즈 정리
- Monte Carlo Method
- 정규분포
- 추정이론
- 가설검정
- 주성분 분석
- 데이터 프레임 다루기
- 파이썬 패키지란?
- 파이썬 패키지 종류
- 기본 패키지
- 데이터 분석을 위한 패키지
- 머신러닝 패키지
- 데이터 전처리 패키지
- 기타 패키지
- DataFrame이란?
- DataFrame을 배우는 이유
- DataFrame 실습 1
- DataFrame 실습 2
- DataFrame 실습 3
- Pandas 실습
- Numpy 실습 1
- Numpy 실습 2
- Numpy 실습 3 /|
- DataFrame 과제
- DataFrame 과제 해설
- 데이터 시각화
- 데이터 시각화란?
- 데이터 시각화의 절차
- 도표 분석 방법 비교와 비율 분석
- 비교와 비율 분석 구성요소
- 도표 분석 방법 동향과 패턴 분석
- 도표 분석 방법 관계와 연관 분석
- 동향과 패턴 분석 구성요소
- 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지
- 데이터 시각화 결과물
- 데이터 시각화 실습 1
- 데이터 시각화 실습 2
- 데이터 시각화 과제
- 데이터 크롤링
- 데이터 형태에 따른 수집
- 데이터 수집 방법의 종류
- 데이터 종류별 연동방법
- HTTP 수집
- 로그/센서 수집
- DBMS 수집
- FTP 수집
- 데이터 크롤링 실습
- Selenium 실습
- 데이터 퀄리티 기준
- 데이터 분석의 절차
- 데이터 분석 모델
- 데이터 품질
- 데이터 품질 진단 프로세스
- 좋은 데이터의 특성
- 데이터 전처리란?
- 데이터 전처리 절차
- SSDP
- 이상값 사례
- 데이터 전처리 방법
- 데이터 전처리 방법1
- 데이터 전처리 방법2
- 데이터 전처리 방법3
- 데이터 전처리 실습1
- 데이터 전처리 실습2
- 데이터 전처리 실습3
- 데이터 전처리 실습4
- 왜 배워야할까?(데이터 분석이 중요한 이유)
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- DataFrame 실습 1
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- 비교와 비율 분석 구성요소
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- 데이터 시각화 결과물
- 데이터 시각화 실습 1
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