Python을 활용한 데이터 분석의 모든 것을 마스터하세요. Pandas, NumPy부터 머신러닝까지, 실무에서 바로 활용할 수 있는 데이터 분석 전문 기술을 알려드립니다.
데이터 분석을 위한 Python 기본기와 개발 환경 구축
수치 계산과 배열 처리를 위한 NumPy 완벽 활용
DataFrame을 활용한 실무 데이터 조작과 전처리
Matplotlib, Seaborn을 활용한 효과적인 데이터 시각화
결측치, 이상치 처리와 데이터 품질 향상 기법
EDA를 통한 데이터 인사이트 발견과 패턴 분석
Python을 활용한 기초 통계 분석과 가설 검정
Scikit-learn을 활용한 기본적인 머신러닝 모델링
데이터 분석의 첫 걸음은 견고한 Python 기초와 효율적인 개발 환경을 구축하는 것입니다. Anaconda, Jupyter Notebook 설정부터 필수 라이브러리 설치까지, 데이터 사이언티스트가 되기 위한 첫 번째 단계를 완벽하게 준비해보겠습니다.
NumPy는 Python 데이터 분석의 핵심 라이브러리입니다. 다차원 배열 처리, 수학적 연산, 브로드캐스팅부터 고급 인덱싱까지, NumPy를 자유자재로 활용하여 효율적인 데이터 처리 능력을 기르겠습니다.
Pandas는 Python 데이터 분석의 필수 도구입니다. DataFrame과 Series를 활용한 데이터 읽기, 쓰기, 필터링, 그룹화, 병합 등 실무에서 마주치는 모든 데이터 조작 기법을 마스터하겠습니다.
데이터 시각화는 분석 결과를 효과적으로 전달하는 핵심 기술입니다. Matplotlib의 기본 개념부터 Seaborn의 고급 통계 차트까지, 아름답고 인사이트 있는 시각화를 만드는 방법을 배우겠습니다.
실제 데이터는 항상 완벽하지 않습니다. 결측치 처리, 이상치 탐지와 처리, 데이터 타입 변환, 중복 제거 등 데이터 품질을 향상시키는 전처리 기법들을 실습을 통해 완벽히 익히겠습니다.
탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터에 숨겨진 패턴과 인사이트를 발견하는 핵심 과정입니다. 기술 통계, 분포 분석, 상관관계 분석을 통해 데이터를 깊이 이해하고 비즈니스 가치를 창출하는 방법을 배우겠습니다.
데이터에서 얻은 결과가 우연인지 의미가 있는지 판단하는 통계적 추론 능력을 기르겠습니다. SciPy를 활용한 다양한 통계 검정 기법과 신뢰구간, p-값 해석 방법을 실무 관점에서 학습합니다.
Python 데이터 분석의 최종 목표는 예측 모델을 구축하는 것입니다. Scikit-learn을 활용하여 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정나무 등 기본적인 머신러닝 알고리즘을 실습하고 모델 평가 방법을 배우겠습니다.
