파이썬 입문자에서 벗어나 파이썬 실무 최강자로 업그레이드하는 과정!
파이썬을 활용한 데이터 분석, 데이터 시각화에 대해 배우고, 실전 프로젝트를 통해 회사 업무에 대한 활용력을 높여보세요.
파이썬 입문자에서 벗어나 파이썬 실무 최강자로 업그레이드하는 과정! 파이썬을 활용한 데이터 분석, 데이터 시각화에 대해 배우고, 실전 프로젝트를 통해 회사 업무에 대한 활용력을 높여보세요.
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- 파이썬을 이용한 실무 데이터의 효율적 활용
- 파이썬 데이터 취합, 전처리를 통해 분석할 수 있는 마스터데이터 셋 제작
- 파이썬 데이터 시각화와 인사이트 도출
- 머신러닝 개념 입문
데이터 처리 + 분석 + 시각화 + 머신러닝까지!
다재다능 파이썬, 이제 실무에 활용해보세요.
다재다능 파이썬, 이제 실무에 활용해보세요.
개발자들 사이에서 가장 사랑받는 프로그래밍 언어, 파이썬!
파이썬은 단순히 프로그램 개발에만 쓰이는 것이 아닌 데이터 분석에도 유용하게 활용되고 있습니다.
데이터 분석은 직업에 상관없이 누구에게나 필요한 기술입니다. 그렇다면 우리는 왜 파이썬을 통한 데이터 분석을 학습해야 할까요?
1. 파이썬을 활용하면 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
2. 반복되는 부분의 프로그래밍 처리가 가능합니다.
3. 머신러닝, 딥러닝 등과 연계하여 다양한 분석, 예측이 가능합니다.
파이썬을 활용하면 엑셀로는 처리하기 어려운 범위까지 데이터 분석 및 예측이 가능합니다. 따라서 본 강의는 파이썬을 활용한 데이터 분석에 초점을 맞추어 강의를 진행합니다. NumPy, Pandas를 활용한 데이터 분석 실무를 직접 경험하고 프로그래밍 및 데이터 분석 능력자가 되어보세요!
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- 파이썬 초급 이상의 코딩 실력을 가지고 있으며, 파이썬 마스터를 꿈꾸는 분들
- 파이썬에 대한 기초 지식은 있으나 어떻게 실무에 적용해야 할지 모르겠는 분들
- 엑셀로는 분석하기 어려운 복잡한 데이터를 다루고 싶으신 분들
- 파이썬 마스터를 통해 커리어 개발, 이직을 꿈꾸는 분들
- 현업/실무 중심의 파이썬을 수강하고 싶으신 분들
- 바로 쓸 수 있는 실습 중심의 파이썬 학습을 원하시는 분들
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파이썬 기본 기술을 이미 익혔으나 더욱 능력자로 거듭나고 싶다면?
파이썬 기초 지식은 알고 있어도 현업에서 어떻게 활용해야 할지 모르겠다면?
이 강의에 주목하세요!
파이썬의 기본 문법과 다양한 사례를 통해 어느 정도 파이썬을 손에 익히신 분들은, <파이썬 실무> 강의를 통해 본격적인 데이터 분석 실습을 진행해 보실 수 있습니다!
1. NumPy와 Pandas 활용을 통한 실무 적용력 업그레이드
고급 데이터 분석 패키지 NumPy와 Pandas를 활용하는 다양한 예제를 반복 학습하고 직접 만든 코드를 실무에 바로 적용해 보실 수 있습니다.
2. 파이썬을 활용한 데이터 분석 A to Z! 데이터 능력 마스터
데이터 분석 패키지와 데이터 시각화 패키지를 학습하고, 강의 후반부에는 머신러닝까지 입문하며 데이터 전처리 능력, 데이터 가공 능력, 데이터 시각화 능력, 데이터 기반 의사결정 능력을 확보하실 수 있습니다.
3. 현업에서 유용한 내용만을 압축! 학습 효율성 극대화
쓸 데 없는 내용은 덜어내고 현업에서 마주칠 수 있는 예제와 실습을 통해 진짜 필요한 내용만을 담았습니다. 소중한 여러분들의 시간을 위한 Time Saving Curriculum이자 배우면 다시 쓸 수 있는 Actionable Content입니다.
본 강의는 어렵기만 하고 무용지물인 강의가 절대 아닙니다!
수강생들의 눈높이와 활용력에 초점을 맞춘 본 강의를 학습해보세요. 어렵게만 느껴지던 파이썬과 데이터 분석이 흥미롭게 느껴지실 겁니다.
본 강의 학습을 통해 파이썬 커리어를 개발하고 업무 효율성을 높여보세요!
마소캠퍼스의 <파이썬 데이터분석 실무> 강의를 수강하면, 파이썬을 이용한 데이터 분석 능력을 마스터하실 수 있습니다.
– 실무에 활용되는 파이썬 데이터 취합과 전처리 및 분석법
– 주피터 노트북을 활용한 파이썬 코딩
– 데이터 시각화 방법을 터득하고 인사이트를 발견하는 방법
– 머신러닝 입문으로 더욱 효과적인 데이터 분석 실현
<파이썬 데이터분석 실무> 강의를 통해, 파이썬을 통한 커리어 개발을 이루고 실무 마스터가 되어 보세요!
Q. 파이썬의 ‘파’자도 모르는 초보입니다. 수강해도 괜찮을까요?
A. 파이썬 데이터분석 실무 강의는 파이썬 초급 이상의 코딩 실력을 가진 분들을 대상으로 진행되는 강의입니다. 만약, 파이썬에 대한 기초 지식이 없으시다면, 마소캠퍼스의 <파이썬 데이터분석 입문> 강의를 수강하고 오시면 학습에 훨씬 도움이 되실 겁니다!
Q. 프로그래밍 개발자가 아닌데도 수강할 필요가 있을까요?
A.개발자가 아니더라도 수강하면 좋습니다. 코딩에 대한 이해는 비즈니스 상황에서 개발자와의 원활한 소통을 가능하게 만들며, 프로그래밍의 중요성이 더욱 강조되고 있기 때문에 개발 관련 직무가 아니더라도 배워둘 필요가 있습니다. 또한, 파이썬은 단순히 프로그래밍에만 활용되는 것이 아니라 데이터 분석에도 유용하게 활용되므로 현업에 계신 모든 분들께 유용하게 쓰일 수 있습니다.
Q. 왜 다른 곳이 아닌 마소캠퍼스의 <파이썬 데이터분석 실무>를 수강해야 하나요?
A. 마소캠퍼스의 <파이썬 데이터분석 실무> 강의는 현업에서 쓰일 데이터 분석 능력을 훨씬 업그레이드할 수 있는 과정으로, 파이썬 실전 프로젝트를 통해 실무 감각을 더욱 높여줍니다. 또한 마지막에 머신러닝 강의를 수강함으로써 데이터 분석에 날개를 달 수 있으며, 여러분들의 소중한 시간을 가장 효율적이고 알차게 보내도록 설계된 강의입니다!
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- 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
- 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
- 강의 교안 및 실습파일은 <08. 교재 배포 페이지> 섹션에 존재합니다.
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♠ 이런 분들께 추천드려요!
♦ 파이썬을 실무 업무에 바로 적용하고 싶은 분들
♦ 파이썬 데이터 분석 패키지로 손쉽게 코딩하고 싶은 분들
♦ 파이썬으로 커리어를 쌓고 싶으신 분들
♦ 파이썬을 활용하여 엑셀, R보다 유연하게 데이터를 분석하고 머신러닝까지 입문하고 싶으신 분들
♦ “창업/입사/직무전환/리스킬/탤런트 트랜스포메이션”을 꿈꾸는 분들
♠ 선수 지식, 필요한가요?
♦ 파이썬에 대한 기초지식을 보유하고 계시거나 마소캠퍼스의 파이썬 입문 강의를 수강하고 오시면 강의 이해가 원활합니다.
♦ 파이썬 초급 이상의 코딩 실력을 가진 분들에게 추천 드립니다.
“어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다.”
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
커리큘럼
| 1. 파이썬 개발환경 만들기 | |||
| [onc32] pyd001 – 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트 | FREE | 00:10:47 | |
| [onc32] pyd002 – 주피터 노트북 개발환경 구축 | FREE | 00:03:51 | |
| [onc32] pyd003 – 주피터 노트북 활용하여 파이썬 코딩하기 | 00:12:30 | ||
| [onc32] pyd004 – 파이썬 프로그래밍 Overview | FREE | 00:03:28 | |
| 2. 파이썬 분석 실무 과정 안내 | |||
| [onc32] pyd101 – 파이썬 데이터분석 패키지 학습과정 및 개념파악 | 00:04:31 | ||
| [onc32] pyd102 – 파이썬 데이터분석 과정 개념파악 | 00:03:37 | ||
| 3. 파이썬 데이터분석 패키지 활용방안 | |||
| [onc32] pyd201 – Numpy 개념파악 | FREE | 00:06:07 | |
| [onc32] pyd202 – Numpy 배열 실습 | 00:23:57 | ||
| [onc32] pyd203 – ndarray 배열의 구조 변경 개념파악 | 00:02:41 | ||
| [onc32] pyd204 – ndarray 배열의 구조 변경 실습 | 00:04:07 | ||
| [onc32] pyd205 – ndarray 배열의 인덱싱 개념파악 | 00:02:44 | ||
| [onc32] pyd206 – ndarray 배열의 인덱싱 실습 | 00:18:15 | ||
| [onc32] pyd207 – ndarray 배열의 연산 개념파악 | 00:06:39 | ||
| [onc32] pyd208 – ndarray 배열의 연산 실습 | 00:06:37 | ||
| [onc32] pyd209 – numpy와 matplotlib을 이용한 시각화 실습 | 00:20:25 | ||
| [onc32] pyd301 – Pandas 개념파악 | 00:04:42 | ||
| [onc32] pyd302 – Pandas Series 활용 실습 | 00:17:36 | ||
| [onc32] pyd303 – Pandas DataFrame 개념파악 | 00:03:54 | ||
| [onc32] pyd304 – Pandas DataFrame 활용 실습 | 00:12:29 | ||
| [onc32] pyd305 – DataFrame과 리스트 딕셔너리 Numpy ndarray간의 상호변환 개념파악 | 00:02:49 | ||
| [onc32] pyd306 – DataFrame 상호변환 사례실습 | 00:09:43 | ||
| [onc32] pyd307 – 데이터 셀렉션 및 필터링 개념파악 | 00:05:50 | ||
| [onc32] pyd308 – 데이터 셀렉션 및 필터링 활용 실습1 | 00:16:24 | ||
| [onc32] pyd309 – 데이터 셀렉션 및 필터링 활용 실습2 | 00:12:39 | ||
| [onc32] pyd310 – DataFrame 데이터 추가와 삭제 개념파악 | 00:01:49 | ||
| [onc32] pyd311 – DataFrame 데이터 추가와 삭제 실습 | 00:19:23 | ||
| [onc32] pyd312 – 집합 함수 Aggregation 개념파악 | 00:01:43 | ||
| [onc32] pyd313 – 집합 함수 Aggregation 활용 실습 | 00:10:25 | ||
| [onc32] pyd314 – DataFrame 데이터 정렬 개념파악 | 00:00:42 | ||
| [onc32] pyd315 – DataFrame 데이터 정렬 활용 실습 | 00:08:44 | ||
| [onc32] pyd316 – 결손 데이터 처리 개념파악 | 00:04:47 | ||
| [onc32] pyd317 – 결손 데이터 처리 실습 | 00:10:50 | ||
| [onc32] pyd318 – DataFrame 데이터 타입 변환 개념파악 | 00:01:22 | ||
| [onc32] pyd319 – DataFrame 데이터 타입 변환 실습 | 00:05:34 | ||
| [onc32] pyd320 – DataFrame GroupBy 함수 개념파악 | 00:00:39 | ||
| [onc32] pyd321 – DataFrame GroupBy 함수 활용 실습 | 00:08:46 | ||
| [onc32] pyd322 – DataFrame 여러 개의 데이터프레임 합치기 개념파악 | 00:01:51 | ||
| [onc32] pyd323 – DataFrame 여러 개의 데이터프레임 합치기 실습 – Join | 00:09:08 | ||
| [onc32] pyd324 – Pandas 데이터 입출력 개념파악 | 00:00:34 | ||
| [onc32] pyd325 – Pandas 데이터 입출력 구현 실습1 | 00:06:49 | ||
| [onc32] pyd326 – Pandas 데이터 입출력 구현 실습2 | 00:10:16 | ||
| 4. 파이썬 데이터 시각화 실무 | |||
| [onc32] pyd401 – 파이썬 데이터 시각화 개념파악 | FREE | 00:02:04 | |
| [onc32] pyd402 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 개념파악 | FREE | 00:04:03 | |
| [onc32] pyd403 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 실습1 | 00:12:07 | ||
| [onc32] pyd404 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 실습2 | 00:11:36 | ||
| [onc32] pyd501 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 개념파악 | 00:00:56 | ||
| [onc32] pyd502 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 실습1 | 00:25:39 | ||
| [onc32] pyd503 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 실습2 | 00:13:27 | ||
| [onc32] pyd601 – Folium을 활용한 데이터 시각화 실습 | 00:09:26 | ||
| 5. Pandas를 활용한 데이터 분석 실무 | |||
| [onc32] pyd701 – Pandas를 활용한 데이터 분석 개념파악 | FREE | 00:01:20 | |
| [onc32] pyd702 – Pandas를 활용한 네이버 환율정보 데이터 분석 실습 | 00:12:22 | ||
| [onc32] pyd703 – Pandas를 활용한 기술통계 개념파악 | 00:10:03 | ||
| [onc32] pyd704 – Pandas를 활용한 기술통계 실습1 | 00:14:34 | ||
| [onc32] pyd705 – Pandas를 활용한 기술통계 실습2 | 00:18:45 | ||
| [onc32] pyd706 – Pandas를 활용한 기술통계 실습3 | 00:07:08 | ||
| [onc32] pyd707 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 개념파악 | 00:12:57 | ||
| [onc32] pyd708 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습1 | 00:12:06 | ||
| [onc32] pyd709 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습2 | 00:08:50 | ||
| [onc32] pyd710 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습3 | 00:07:03 | ||
| [onc32] pyd711 – Pandas를 활용한 시계열 분석 개념파악 | 00:00:50 | ||
| [onc32] pyd712 – Pandas를 활용한 시계열 분석 입문 실습 | 00:05:36 | ||
| [onc32] pyd713 – Pandas를 활용한 시계열 분석 삼성전자 주가 예측 실습 | 00:12:43 | ||
| 6. 데이터 분석 실전 프로젝트 | |||
| [onc32] pyd801 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 개념파악 | 00:01:32 | ||
| [onc32] pyd802 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 데이터확보 사례실습 | 00:07:32 | ||
| [onc32] pyd803 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 실습1 | 00:16:32 | ||
| [onc32] pyd804 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 실습2 | 00:10:47 | ||
| [onc32] pyd805 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 개념파악 | 00:04:44 | ||
| [onc32] pyd806 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습1 | 00:16:37 | ||
| [onc32] pyd807 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습2 | 00:19:46 | ||
| [onc32] pyd808 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습3 | 00:04:11 | ||
| [onc32] pyd809 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 개념파악 | 00:01:37 | ||
| [onc32] pyd810 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습1 | 00:06:07 | ||
| [onc32] pyd811 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습2 | 00:12:15 | ||
| [onc32] pyd812 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습3 | 00:18:38 | ||
| 7. 머신러닝의 이해 | |||
| [onc32] pyd901 – 머신러닝 종류 개념파악 | 00:18:27 | ||
| [onc32] pyd902 – 머신러닝 지도학습 비지도학습 개념파악 | FREE | 00:07:32 | |
| [onc32] pyd903 – 머신러닝 입문 실습 | 00:10:19 | ||
| 8. 강의교재 다운로드 센터 | |||
| [onc32] pyd1001 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| 9. 교육과정 만족도 평가 | |||
| [onc32] pyd1101 – 만족도 평가 설문지 | 00:00:00 | ||
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