기 간 2018. 06. 09 – 2018. 07. 28
(주 1회, 총 8주)
일 정 토요일 AM 10:00 ~ PM 1:00
(회 당 3시간, 총 24시간)
장 소 패스트캠퍼스 강의장
(강남역 부근)
준비물 개인노트북 권장
담당자 윤형진 매니저 02-517-0641
help-ds@fastcampus.co.kr
(메일로 문의 주실 경우 자세한 상담을 원하신다면 휴대폰 번호, 상담가능 시간을 남겨주세요!)

*CAMP 강의 할인가는 결제자에 한하여 적용됩니다. 강의 신청후 할인 날짜에 맞춰 결제를 완료해주세요! 

“당신이 알던 파이썬이 전부가 아닙니다.”

파이썬 라이브러리를 자유자재로 활용할 수 있는 방법을 배우고, 당신의 데이터 분석 역량을 강화하세요!

_

데이터 분석 기법을 실무에 적용하기 위해서는 먼저 거쳐야 할 과정이 있습니다.

crawling

필요한 데이터를 웹 페이지에서 수집하는

데이터 크롤링

gears

크롤링하는 데이터를 정리하는

데이터 전처리

visualization

전처리 된 데이터를 시각적으로 구현하는

데이터 시각화

analytics

데이터가 지닌 특성을 파악하여 데이터 분석의 방향을 설정하는

탐색적 데이터 분석(EDA)

_

그러나

수집한 데이터가 지저분하여 일일히 정리하다보니 시간과 노력이 너무 많이 소모됩니다.

데이터 분석을 위해 데이터의 특성을 파악해야 하는데, 무엇을 어떻게 구현하고 결과를 해석해야 하는지 감이 잡히지 않아요.

탐색적 데이터 분석의 과정은 노하우의 성격이 강하다보니, 체계적으로 정리해서 가르쳐주는 곳이 없어요.

_

그래서 준비했습니다.

데이터 크롤링 / 전처리 / 시각화 및 EDA를 효과적으로 구현하기 위한
파이썬 라이브러리 활용법
을 담은 국내 유일의 8주 과정

목표 달성을 위한 본 CAMP만의 특징

Point 1.

정제된 데이터 NO!
Raw 데이터를 전처리합니다.

데이터 분석에 있어 전처리는 매우 중요한 과정입니다. 전처리가 잘되어야 데이터 속에서 내가 원하는 결과를 도출할 수 있기 때문입니다. 실무에서 크롤링한 데이터가 너무 지저분하여 분석을 하기 어려운 경우가 많습니다. 본 캠프에서는 이를 훈련하기 위해 정제된 예제 데이터가 아닌 직접 수집한 데이터를 활용해 전처리 실습을 진행합니다. 이를 통해 분석에 정말 필요한 실무 데이터 전처리 역량을 기르세요.

Point 2.

사례 중심 실습으로
파이썬 라이브러리 활용법을 배웁니다.

파이썬에는 목적에 맞는 데이터 분석을 손쉽게 할 수 있도록 Numpy, Pandas, Matplotlib와 같은 다양한 라이브러리가 개발되어 있습니다. 본 캠프에서는 데이터 수집 뿐 아니라 가장 까다로운 전처리, 그리고 시각화까지 각 단계별로 활용할 수 있는 파이썬 라이브러리를 다양한 실습을 통해 깊이있게 학습할 수 있습니다.

Point 3.

최종 EDA 프로젝트로
전 과정을 완전히 체화합니다.

아무리 분석 단계별로 이론, 실습을 꼼꼼히 진행한다고 해도 실제 프로젝트를 직접 해보지 않으면 실무에 돌아가 문제에 봉착할 가능성이 높습니다. 본 캠프에서는 보다 배운 내용을 보다 체계화하고, 온전히 나의 것으로 만들 수 있도록 마지막 주차에 미니 EDA 프로젝트를 진행합니다. 크롤링부터 전처리 시각화 전과정을 다시 한번 복기하며, 실제 업무에서 경험하게 될 문제들에 대한 해결책과 노하우를 전해드립니다.

당신에게 추천합니다

데이터 크롤링/ 핸들링/ 시각화 과정을 보다 효율적으로 진행할 수 있는
파이썬 라이브러리 활용법을 익히고 싶은 분석가/ 개발자

이 강의, 내가 찾던 그 강의일까?
[강의 적합도 사전 TEST]

본 캠프는 파이썬 기초 지식이 있으면서 데이터 분석에 파이썬을 적용하고 싶은 분들을 듣기에 최적화 되어있습니다. 아래 질문에 답하고 나에게 맞는 강의인지 확인해 보세요!

파이썬을 실행해 본 적이 있다.

파이썬 스크립트를 읽어 보면 어느 정도 해석할 수 있다.

파이썬으로 웹 데이터를 수집하는 방법을 알고 싶다.

파이썬 라이브러리를 이용해 수집한 데이터를 정리하는 방법이 궁금하다.

분석 결과의 보다 설득력 있는 표현을 위한 다양한 시각화를 파이썬으로 구현하고 싶다.

3개 이상의 질문에 YES라고 답하셨다면
데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리를 익히는 본 강의를 수강하셔도 좋습니다.

당신의 데이터 분석 역량을 강화할 8주 커리큘럼

PART1. 되짚어 보는 파이썬 프로그래밍

1회차. 오리엔테이션 및 개발 환경 구축▼

1. 강의 오리엔테이션
 – 데이터 분석을 위한 전처리와 시각화의 중요성
 – Python의 다양한 데이터 분석 라이브러리 소개

2. 데이터 분석 프레임워크 Anaconda 개발 환경 구축하기
 – Anaconda와 가상환경 설치
 – Spyder와 Jupyter Notebook 설치 및 실행

2회차. Python 핵심 문법 ▼

1. Python 기본 문법 및 자료 구조
 – 조건문과 반복문
 – 리스트와 텍스트
 – 튜플과 딕셔너리 자료 구조의 이해

2. 함수와 클래스 사용하기
 – 함수의 정의
 – 객체 지향 구조와 클래스

3. 모듈과 패키지
 – 모듈의 사용법과 구조
 – 사용자 정의 모듈의 생성

Part2. 파이썬 라이브러리를 활용한 효율적인 데이터 분석

3회차. 데이터 크롤링 ▼

1. 크롤링을 위한 구조 이해
 – 웹 통신 구조의 이해
 – HTML의 구성 요소와 크롤링 기법
 – 개발자 도구로 HTML 구성 요소 살펴보기

2. GET/ POST 방식의 크롤링
 – GET 방식으로 다양한 웹 페이지 크롤링 실습
 – POST 방식으로 개발자 API를 활용하는 크롤링 실습

3. 크롤링된 데이터를 분석에 응용하는 예제

4회차. Pandas를 활용한 데이터 전처리 ▼

1. Pandas 기초 문법
 – Pandas의 자료 구조
 – Pandas를 활용한 연산 및 데이터 전처리

2. 다양한 데이터를 Pandas로 처리하기
 – Pandas를 이용한 CSV/ JSON 데이터 다루기
 – 크롤링된 데이터 전처리

3. Pandas를 활용한 EDA(탐색적 데이터 분석)
 – EDA의 이해
 – Pandas를 이용한 EDA 예제 실습

5회차. Pandas와 Numpy를 활용한 데이터 전처리 ▼

1. Pandas를 활용한 데이터 전처리 심화
 – Group, Aggregate, Apply, Lambda 사용하기

2. 빠른 데이터 분석을 위한 Numpy 활용
 – Numpy 기초 학습
 – Numpy로 계산에 최적화된 데이터셋 생성하기
– 연산 모듈과 변수 처리 기법 실습

6회차. 데이터 분석을 위한 전처리 ▼

1. Pandas와 Scikit-learn을 활용한 전처리 기법
 – 결측값 처리 기법
 – 더미 변수 처리 기법
 – 데이터 스케일링 기법

2. 전처리 예제 실습
 – EDA를 통한 변수 선정

7회차. Matplotlib를 활용한 시각화 ▼

1. 데이터 시각화
 – Matplotlib을 이용한 데이터 시각화
 – Jupyter를 이용한 데이터 분석 과정 정리

2. 데이터 분석에 시각화 확인하기
 – EDA를 위한 데이터 시각화
 – 변수간의 관계 파악하기
– 데이터 분석 과정 및 평가 요소의 시각화

Part3. 실전! 미니 EDA 프로젝트

8회차. 파이썬 라이브러리를 활용한 EDA 프로젝트 ▼

1. 실전 EDA 프로젝트
 – 데이터 분석 파이프라인 설계 및 분석 주제 선정
 – 데이터 수집 및 전처리, EDA
 – 처리된 데이터를 시각화로 표현
 – Jupyter 문서로 EDA 최종 완성물 도출

– 실습예시 –

– 강의자료 예시 –

수강생이 증명하는 강의 만족도

수강생 만족도

9.8

★★★★☆

1기~6기 수강생 평가

수강 후기

강의 준비를 정말 잘해주셨고, 이해하기 편하게 가르쳐 주셨습니다.
– 수강생 K님

실습 위주로 진행되는 강의라서 정말 좋았습니다.
– 수강생 L님

주말 오전 강의였지만, 단 한번도 빠지지 않을만큼 만족스러운 강의였습니다.
– 수강생 H님

강사님 소개

윤기태님

윤기태 강사님은 아주대학교에서 미디어학을 전공하고, 머신러닝과 웹개발을 익힌 개발자입니다. 현재 벤처 기업에서 개발 실무를 수행하면서 국내외 공공데이터 기반 에너지 수요 예측, 스포츠 승패 예측, 챗봇 서비스 및 다수의 홈페이지 구축 경험을 가지고 있습니다. 데이터를 처리하고 분석하여, 이를 실제 개발 서비스에 활용하는 영역에 관심이 많습니다.

수강료

일반 등록가

130만 원