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파이썬 (실무+데이터분석)

COURSE FOCUS

이 강의에서 배우는 핵심 실무

파이썬의 자료형과 연산을 익힌 뒤 리스트·튜플·딕셔너리로 데이터를 구성하며 문법을 실습합니다. 판다스의 DataFrame에서 행과 열을 다루고 색인과 선택 기능을 사용해 필요한 데이터를 찾는 방법을 배웁니다. 데이터 클리닝을 위한 값 변경까지 이어가며, 기초 코드 작성이 표 형태의 데이터 선택과 정리 작업에 어떻게 활용되는지 확인합니다.

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파이썬 (실무+데이터분석)

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파이썬 (실무+데이터분석)

강의구성
(44강) 전체 : 26시간 41분|평균 : 36분23초

이용기간/강사
1개월2개월
알지오 R&D [IT] 3명 ▶ 프로필 보기

증빙가능
수료증, 수강증, 학습진도

수강료
330,000원165,000원

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파이썬 [입문]
01.33분 자료형 문자의 행태와 연산
식별자, 예약어, 자료형, 수치, int, str, 개행, 다형성

Jupyter 설치 명령어, 지정 디렉토리 만들기, Print, If, else, 변수, 식별자, 예약어, 변수 2개 이상 사용, 목록, 수치형, 자료형, 정수, 지수형, 복소수형, 우선순위, 문자, 문자열, 에러의 예, Null, 다형성, 연산 및 결과확인, Type("문자"), Int, float
02.45분 인코딩, 리스트, 튜플, bool, 논리연산자
encode, ord, chr, list, append, insert, extend, index, count, pop, remove, sort, reverse, set, union, intersection, 집합, 튜플, dict, for, clear, bool, and, or, not

Utf-8, Ord, Chr, Week, Append, Insert, Extend, +연산, Index, Count, Pop, Remove, Sort, Reverse, Set, 교집합/합집합, Union, Intersection, (Shift+), Tuple, Temp, List( ), Items, for문, Keys, Values, Del, Clear, Bool, 논리연산 (And, OR, Not)
03.46분 함수, 인수 범위
참조, 종류별 함수, globals, 인수, 지역, 전역

하나의 객체 생성, 참조, Id, 함수종류, Def, Globals, Myadd2, Ret, 변수의 범위, 지역변수, 전역변수, Def alzio3(a), 여러가지 인수를 넣어 작업하기, 인자값이 하나일때, 인자값이 두개일때, 키워드 인수, Title, Content 인수, 4개의 인수 사용, 가변인수, 정의되지 않는 인수, Return
04.36분 help, 람다, 재귀, 제어문
helf, for, in, open, next, lambda, 계승, while True pass, 조건문 실습

Help 함수, Iteratior, Dictionary 출력, For문을 이용하지 않고 Iteratior 사용, Next, Lambda 함수, 계승값, While True / Pass, if, else, 공백이 아닌값, None, Int, If문, and, or
05.36분 break, continue, for문
반복문, format, 구구단, break, range, enumerate, len, filter

While문, Sum_result, For문, For문 이용하여 key값 value값 가져오기, Break, Contine, Range, List(range), Step이 마이너스 값일때, Sum_result, Enumerate, Len, Di, 내장객체 만들기, Filter
06.45분 zip, map, 클래스와 인스턴스
zip, map, class, 객체, 인스턴스, 메소드, self, 생성 소멸자, init

Zip 함수, Map, Lambda 함수, Class 객체, 속성, Class에서 사람정의, Def, Print, Instance, 동적추가, Height, Name, Self, N.myprint, 객체 알아보기, 상속, Object, 생성자와 소멸자 메소드, Init, Del, Myfunc
07.37분 정적, 메소드, 중복 연산자, 상속
정적 동적, staticmethod, classmethod, 연산자 오버로딩, cont, replace, 종류별 연산자, 초기화, 상속관계

정적 메소드, Init, Staticmethod, 연산자 중복, Init, Sub, Replace, Remove, Printcont, 수치 연산자, 비교, 시퀀스형 연산자, 상속 Parents, Init, Printlnfo, PrintPersonalData, Child, Init, Issubclass, Child bases, Parents, Self, PrintChildData
08.41분 재정의, 다중상속, super, 모듈
메소드 재정의, 다중상속, 중첩 및 슈퍼 클래스 확보, 모듈, import math, form import FTP, 모듈제작, reduce, 차집합, 교집합

메소드 재정의, 주석 처리, 메소드 확장, 추가로 붙이기, 네임스페이스, SuperClass, SubClass, Dict, 다중상속, Play, SuperClass, Ancestor, 생성자 함구, Super, Module, Import math, From ftplib, 모듈 만들기, Intersect, Difference, Union
09.26분 모듈2, 예외처리, format, 외부파일
모듈 직접 진행, 에러처리, except, ZeroDivisionError, TypeError, assert, just, 외부파일 일고 쓰기

Import, Intersect, Dir, 오류, 예외처리, IndexError, Divide, Myfunc, AssertionError, Range, Str, SyntaxError, 아스키 코드, Open, Write, NameError 수정, Tell, seek, UnicodeDecodeError, Readline
사용될만한 실습위주의 총정리
10.47분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 1
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행, 제곱근, 삼각형 면적 구하기, (모듈 cmath, random), 헤론, 2차방정식 해, 단위변환, 지형공간 정보

Jupyter, Input, Print, 문자열, 숫자열, Str, Float, 산술 연산자, 비교 연산자, 논리 연산자, 제곱근, 삼각형의 면적을 구하는 방식, 헤론의 공식, 2차 방정식의 해 구하기, 난수 생성 및 정렬, 지형 공간정보체계 용어사전, TypeError, ValueError
11.1시간 2분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 2
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

양수, 음수, 제로, 중첩 if, 다중if, if조건 elif조건, elif 와 if의 비교, print, for in range, Python 시퀀스 응용, break 와 continue 차이, 평균 값 구하기, len 값 구하기, 랜덤함수, format출력방식, %(퍼센트)출력방식
12.60분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 3
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

print, .strip, title(), append, insert, del, pop, remove, sort, reverse, for moll, list (range)함수, max, min, index 출력, If, else, and, or 조건, if Error
13.54분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 4
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

Dictionary, items Error, if문, range, str, int Error, % 나머지값구하기, While, remove 함수, mac, 반환값 출력
14.1시간 23분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 5
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

return과 while 응용, big의 변수, 사용자 함수 정의, keys, values 값, import, import 장점, 함수 정의, one 속성 추가, with open 함수, strip, len, else
15.54분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 6
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

예외처리, 변형, OrderedDict, 함수 가져오기, Pyton 파일 Import 작성, 지역변수 전역변수, 응용예제 코딩 작성, abs 값 만들기, all, any, bin 함수, hax, oct, bool 함수, bytearray, ord 함수
16.45분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 7
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

compile, eval, exec, bin, hex 함수, class 함수, divmod, enumerate 함수, float, format 함수, set, frozenset 함수, getattr, globals함수, isinstance, issubclass 함수, iter, det, map 함수, max 함수, next 함수, property 함수, reversed 함수
17.46분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 8
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

round, set 방식, setattr, slice, str함수, sum, super, tuple 함수, type, vars, zip 함수, import의 내장함수, cmath 모듈 가져오기, 산술 논리연산자, ans or not, 실습:암호풀기 float(input), 실습:비교연산, 실습:제곱계산, 계승계산, 자연적이지 않은 수
18.42분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 9
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

lambda 함수, 10진수, 8진수, 16진수, 2진수, for, while, 계산기 코딩, 모듈함수 사용, itertools 모듈, calendar 모듈, 행열 위치변경, 회문
19.37분 좀더 쉽게~ 체계적인 학습 10
가장 기본적인 문법을 좀더 자세히, 실제 사용될 실습으로 진행

줄바꿈(단어 정렬), fromkeys 함수, callable, divmod 함수, lambda, type, clear, copy, formkeys 함수, get, items, keys, popitem, set default 함수, pop, values, append, extend, insert 함수, index, count, reversed 함수, difference, discard, capitalize, center 함수, endswith, startswith, expandtabs 함수, islower, isupper, join 함수
파이썬 [실무]
20.27분 NumPy (1)
ndarray 생성, 스칼라 연산, 색인과 슬라이싱, 불리언 색인, 배열의 축 바꾸기, Python list 타입과 NumPy ndarray 성능 비교, 유니버설 함수, 배열 사용, 조건절 표현

ndarray, 스칼라 연산, 색인과 슬라이싱, 불리언 색인, 배열의 축 바꾸기, python list 타입과 NumPy ndarray의 성능 비교, 유니버설 함수, 배열 사용, 조건절 표현, 주민번호 뒷자리 구하기
21.28분 NumPy (2)
수학 함수, 통계 함수, 불리언 배열 함수, 정렬, 집합 함수, 배열의 파열 입출력, 난수 생성, 계단 오르내리기, NumPy 활용

수학, 통계 함수, 불리언 배열 함수, 정렬 함수, 집합 함수, 배열의 파일 입출력, 난수 생성, 랜덤 함수를 이용한 계단 오르내리기 예제, numpy 버전 계단 오르내리기 예제, abs, argmax, 계단 오르내리기를 1만번 반복하기, 1만번 중 50 계단 이동한 시뮬레이션의 횟수, numpy에서의 enumerate, 2차원 배열에 무작위로 집어넣기, 가까운 값 찾기
22.30분 Pandas, DataFrame
pandas 자료 구조, 불리언 배열과 산술연산, DataFrame 객체 생성, DataFrame의 name과 values, DataFrame의 컬럼

Pandas, Series, 색인의 이름 지정, pandas의 불리언 배열과 산술연산, pandas의 series, 딕셔너리로부터 series 객체 생성, isnull, notnull, index가 다른 series의 산술 연산, name 속성, DataFrame, DataFrame 객체 생성, 리스트 컴프리헨션, 중첩 딕셔너리를 사용한 DataFrame 생성, NumPy의 전치행렬, DataFrame의 name, values
23.23분 DataFrame, index object
DataFrame의 컬럼, DataFrame의 로우, index object, pandas 주요기능, 색인과 선택

DataFrame의 컬럼, DataFrame의 로우, 컬럼의 연산, Index Object, append, delete, drop, insert, 이 외의 Index Object, DatetimeIndex, PeriodIndex, pandas의 주요 기능, 색인, 선택, series의 index, DataFrame의 index, DataFrame에서 열 선택, ix로 색인, 열/행 선택
24.28분 pandas의 주요 기능
재색인, 중복색인, 행과열의 삭제, 연산, 정렬, 랭크, 시리즈와 데이터프레임 끼리의 연산, 브로드캐스팅과 시리즈 데이터프레임 간의 연산

재색인, reindex, fill_value 인자, method 인자, DataFrame에서 reindex, 중복색인, DataFrame에서 중복색인, drop(행 열 삭제), series에서 drop, DataFrame에서 drop, 연산, DataFrame에서 연산, add, fill_value, numpy의 브로드캐스팅, Series와 DataFrame 간의 연산
25.25분 pandas의 정렬, 랭크 기능
인덱스를 기준으로 한 정렬, 값을 기준으로 한 정렬, 시리즈의 랭크, 데이터프레임의 랭크, 데이터프레임 랭크의 시각화

정렬, DataFrame에서 정렬, 값에 따른 정렬(series), null 값이 있을 때의 정렬, 값에 따른 정렬(DataFrame), 랭크(series), 같은 값을 가졌을 경우 순위, 랭크 method, 랭크(DataFrame), 랭크 함수를 이용하여 그래프로 표현, 그래프 표현 변경, xlim, ylim, xticks, yticks, 행을 기준으로 순위 매기기
26.28분 pandas의 기초적인 통계 메서드
데이터프레임 객체, sum, mean, idxmax, describe 메서드, 다양한 기초 통계 메서드, argmax 메서드, 퀀타일 메서드, 퀀타일 메서드를 활용한 심화 예제, diff메서드, pct_change메서드, 판다스의 데이터프레임과 금융 데이터를 활용한 시각화

pandas에서의 통계 작업, pandas의 기초적인 통계처리, sum 메서드, 각 행들의 합계, mean 메서드, nan 값을 포함한 계산, idxmax 메서드, 데이터프레임 객체, 각 행들의 최대값, describe 메서드, 그 외 다양한 통계 메서드, argmax 메서드, quantile 메서드, quantile 메서드 활용 예제1, quantile 메서드 활용 예제2, diff 메서드, pct_change 메서드, 상관관계와 공분산, pandas의 데이터프레임과 금융 데이터를 활용한 시각화, 데이터프레임 객체 값 확인
27.27분 금융데이터로 상관관계 알아보기
여러 그래프 한번에 표현하기, 딕셔너리 컴프리헨션, 하나의 차트로 보기, 퍼센트 변화율로 바꾸기, 널값검사하기, 상관관계알아보기, 산점도 그래프로 보기, 값 세기

여러 그래프 한번에 표현하기, 주가 그래프 확인, c.keys 함수, 각 회사들의 종가를 하나의 데이터프레임으로 보기(딕셔너리 컴프리헨션), 하나의 차트로 보기, 퍼센트 변화율로 바꾸기, describe 메서드, sum 메서드, 상관관계와 공분산, 널값검사하기, 상관관계 알아보기, 산점도 그래프로 보기, 데이터프레임의 상관관계 메서드(corrwith 메서드), 값 추출(unique 메소드), 값 빈도수 세기(value_counts)
28.20분 누락된 데이터 처리하기
isin 메서드, fillna 메서드, dropna 메서드

값 체크 방법, isin 메서드, 데이터프레임에서의 동작, 누락 데이터 처리하기, dropna, fillna, isnull, notnull 메서드, null값 제외 방법, 데이터프레임에서의 동작 설정, 컬럼을 기준으로 하는 경우, thresh 인자 사용, null 값 채우는 방법, 컬럼마다 다른 값으로 채우는 방법, ffill, bfill 보간 메서드를 사용하는 방법
29.22분 계층적 색인
Series의 계층적 색인, DataFrame의 계층적 색인, pandas에서 csv불러오기

계층적 색인 기능, multi index 1, unstack, multi index 2, names 설정 및 확인, 계층적 색인을 활용한 통계, axis 사용하여 평균값 보기, sum, 일반 DataFrme에서 계층적 색인 추가, pandas로 데이터save, load하기, CSV 읽기, 칼럼의 이름으로 사용할 행의 번호, 색인으로 사용할 열의 번호나 이름, null값으로 변환할 문자들, datetime으로 변환할 열의 번호, 읽어올 행의 수
30.20분 pandas와 데이터베이스
pandas로 csv저장하기, 엑셀 불러오기, 데이터베이스다루기, pandas로 데이터 편집하기

csv로 저장하기, 엑셀파일에서 데이터를 읽어 오는 방법, Database 사용방법, SQLite, TABLE 생성, 데이터 입력 및 확인, records, list(zip), MongoDB 사용방법, Mongoclient, drop, pandas로 데이터 다루기, 병합기능, merge, concat, DataFrame, 색인 무시
31.21분 pandas의 데이터 다루기
matplotlib로 그래프 그리기

데이터 변형하기, 중복 제거, Dorp_duplicates, Keep, 매핑, Map, 치환, Nan, 특이값 다루기, Hist, Sing, Matplotlib로 그래프 그리기, Plot, 서브플롯, 서브플롯간 간격 조절, 크기, 마커, 선 스타일, 눈금, 라벨, 범례, 저장
파이썬 [데이터분석]
32.37분 파일 읽기
파일을 읽는 방법에 대해 알아보고 실습합니다.

파일 읽기, 파일 형식 소개, CSV, CSV run, JSON, JSON run, XML, ElementTree, Excel File, Excel File Run, dir(book), sheet, row, data, ReadExcel
33.34분 Database
DataBase의 종류와 사용 방법을 알고 파이썬으로 연결하는 방법에 대해 알아봅니다.

DataBase의 종류, DataBase 연결, SQLite, MariaDB (MY SQL), MongoDB
34.38분 데이터 클리닝 1
데이터 클리닝을 위한 값 변경에 대해 알아봅니다.

데이터 클리닝의 기초, 유니세프 데이터 : 다수지표군데이터, 데이터 클리닝의 절차, New file 생성 & 데이터 로드, Excel, 매칭 & 라벨링, 업데이트 header 적용, 헤더 매칭 점검
35.47분 데이터 클리닝 2
데이터 서식화, 이상치 및 불량 데이터 찾기, 중복 기록 찾기, 매칭, 기록 정리 방법에 대해 알아봅니다.

데이터 서식화, datetime 모듈 실습, 이상치 및 불량 데이터 찾기, 데이터 파일 프린트, 중복 기록 찾기, 매칭, 디버깅
36.51분 데이터 클리닝 3
데이터 표준화 및 스크립트에 대해 알아봅니다.

데이터 표준화, csv 파일 데이터 표준화 실습, 스크립트화, PEP-8 파이썬 스타일 안내서, 함수화, 코드 검사, 디버깅, 명령 프롬포트 데이터 확인, 주석, TODO list, 최종 수정
스페셜 요약정리 특강
37.28분 1~5강 요약정리 특강
1강부터 5강까지의 내용을 요약하여 정리합니다.

1강 요약, 2강 요약, 3강 요약, 4강 요약, 5강 요약
38.28분 6~9강 요약정리 특강
6강부터 9강까지의 내용을 요약하여 정리합니다.

6강 요약, 7강 요약, 8강 요약, 9강 요약
39.25분 10~14강 요약정리 특강
10강부터 14강까지의 내용을 요약하여 정리합니다.

10강 요약, 11강 요약, 12강 요약, 13강 요약, 14강 요약
40.33분 15~19강 요약정리 특강
15강부터 19강까지의 내용을 요약하여 정리합니다.

15강 요약, 16강 요약, 17강 요약, 18강 요약, 19강 요약
41.26분 20~23강 요약정리 특강
20강부터 23강까지의 내용을 요약하여 정리합니다.

20강 요약, 21강 요약, 22강 요약, 23강 요약
42.24분 24~27강 요약정리 특강
24강부터 27강까지의 내용을 요약하여 정리합니다.

24강 요약, 25강 요약, 26강 요약, 27강 요약
43.19분 28~31강 요약정리 특강
28강부터 31강까지의 내용을 요약하여 정리합니다.

28강 요약, 29강 요약, 30강 요약, 31강 요약
44.37분 32~36강 요약정리 특강
32강부터 36강까지의 내용을 요약하여 정리합니다.

32강 요약, 33강 요약, 34강 요약, 35강 요약, 36강 요약

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