커뮤니티와 함께하는AI/머신러닝 클래스
커뮤니티형 그룹 클래스
수강 후 우리들의 변화
👋🏻 클래스 필수 정보
- 수강 기간 평생 수강권 중 선택
- 그룹 미션 총 0개
- 소통 커뮤니티 그룹형
- 진행방식 온라인 수업
커리큘럼
08:10:31
-
OTPandas 개요 FREE04:19 PLAY
-
1강Series란 FREE08:41 PLAY
-
2강Series의 속성 (values, ndim, shape)01:38
-
3강결측치 - NaN01:21
-
4강연습문제 #1 - Series의 생성00:24
-
5강연습문제 #1 - Series의 생성 (해설)01:27
-
6강Indexing, Boolean Indexing, Fancy Indexing06:13
-
7강결측치 처리 - isnull(), notnull()01:37
-
8강슬라이싱 - 범위추출01:48
-
9강DataFrame이란03:06
-
10강DataFrame 속성01:54
-
11강Index(인덱스)와 Column(컬럼)03:11
-
12강연습문제 #2 - 데이터프레임 생성03:11
-
13강연습문제 #2 - 데이터프레임 생성 (해설)02:26
-
14강엑셀(Excel) 파일 불러오기06:29
-
15강엑셀파일로 저장하기04:42
-
16강CSV 파일 불러오기05:06
-
17강CSV 파일로 저장하기01:59
-
18강파일입출력 연습문제 안내00:26
-
19강파일입출력 연습문제 해설03:42
-
20강실습에 활용할 데이터셋 소개 (타이타닉)08:20
-
21강데이터 조회 (head, tail, info, describe, value_counts)05:20
-
22강연습문제 #3 - 데이터 분포 확인00:13
-
23강연습문제 #3 - 데이터 분포 확인 (해설)00:36
-
24강데이터프레임 속성(Attribute)04:03
-
25강데이터 타입(dtype) 변경04:07
-
26강정렬 - sort_index, sort_values04:59
-
27강연습문제 #4 - 정렬00:50
-
28강연습문제 #4 - 정렬 (해설)02:05
-
29강loc10:50
-
30강연습문제 #5 - loc 활용01:23
-
31강연습문제 #5 - loc 활용 (해설)06:29
-
32강iloc02:57
-
33강at, iat, where, isin07:53
-
34강연습문제 #6 - 조건 필터00:49
-
35강연습문제 #6 - 조건 필터 (해설)02:51
-
36강평균(mean)05:54
-
37강연습문제 #7 - 조건에 맞는 통계값 산출00:28
-
38강연습문제 #7 - 조건에 맞는 통계값 산출 (해설)02:37
-
39강skipna 옵션02:12
-
40강중앙값(median)03:30
-
41강누적합(cumsum), 누적곱(cumprod)01:50
-
42강분산(var), 표준편차(std)05:27
-
43강최소(min), 최대(max), 통합통계(agg)01:42
-
44강분위(quantile), 고유값(unique), 최빈값(mode), 상관관계(corr)05:55
-
45강데이터프레임 복제(copy)03:29
-
46강결측치(isnull, notnull)04:15
-
47강연습문제 #8 - 결측치 조건으로 채우기00:19
-
48강연습문제 #8 - 결측치 조건으로 채우기 (해설)01:51
-
49강결측치 일괄 채우기(fillna)07:31
-
50강연습문제 #9 - 타이타닉 승객 나이 결측치 채우기00:22
-
51강연습문제 #9 - 타이타닉 승객 나이 결측치 채우기 (해설)03:52
-
52강최빈값(mode) 채우기01:59
-
53강결측치 포함 행 제거(dropna)02:05
-
54강행(row), 컬럼(column) 추가 및 삭제06:05
-
55강연습문제 #10 - 행과 열 삭제00:34
-
56강연습문제 #10 - 행과 열 삭제 (해설)01:22
-
57강컬럼간 연산03:36
-
58강컬럼의 타입(dtype) 변환04:57
-
59강날짜시간 인덱스 생성(date_range)02:31
-
60강날짜시간(datetime) 타입02:55
-
61강날짜시간 변환(to_datetime)02:58
-
62강숫자형 변환(to_numeric)06:46
-
63강구간 나누기(cut)05:17
-
64강구간 나누기(qcut)02:54
-
65강파이썬 함수 적용(apply)08:02
-
66강그룹핑(groupby), aggregation09:59
-
67강연습문제 #10 - 조건별 결측치 채우기00:31
-
68강연습문제 #10 - 조건별 결측치 채우기 (해설)06:02
-
69강피봇테이블(pivot_table)03:46
-
70강데이터 연결(concat)08:32
-
71강데이터 병합(merge)11:15
-
72강Pandas를 활용한 데이터 분석 최종과제01:40
-
73강Pandas를 활용한 데이터 분석 최종과제 (해설)37:43
-
74강데이터 시각화란05:48
-
75강데이터로드 및 한글폰트 설정05:21
-
76강line 플롯05:14
-
77강bar, barh 플롯02:38
-
78강histogram, KDE03:43
-
79강hexbin 플롯01:38
-
80강box 플롯04:20
-
81강pie, scatter 플롯02:04
-
82강그래프 스타일링07:58
-
83강Matplotlib 개요03:43
-
84강캔버스, subplot, subplots11:33
-
85강기본 용어 및 스타일링11:04
-
86강scatter 플롯05:03
-
87강bar 플롯06:35
-
88강line 플롯03:53
-
89강area 플롯02:32
-
90강histogram, 누적분포표06:03
-
91강pie 플롯02:49
-
92강box 플롯02:07
-
93강3D 시각화(projection 3d)04:50
-
94강이미지 시각화(imshow)02:19
-
95강seaborn 이란03:53
-
96강seaborn의 핵심 기능 및 주요 장점12:56
-
97강scatter 플롯04:00
-
98강bar 플롯05:08
-
99강line 플롯03:03
-
100강histogram, 누적분포표03:51
-
101강box 플롯04:37
-
102강통계형 차트의 개요01:08
-
103강count 플롯04:55
-
104강kde, rug 플롯04:38
-
105강heatmap05:44
-
106강pair 플롯05:00
-
107강violin 플롯03:33
-
108강lm 플롯05:09
-
109강rel 플롯03:14
-
110강joint 플롯02:19
-
111강swarm 플롯00:56
-
112강cat 플롯05:04
클래스 소개
판다스 (Pandas)는
파이썬에서 가장 널리 쓰이는
라이브러리 가운데 하나입니다.
데이터 분석을 위한 필수 요소로
자리 잡은 판다스,
여러분은 한 방으로 끝내는 판다스 강의를 통해
파이썬 데이터 분석의 필수 라이브러리인
판다스에 대한 모든 것을 학습할 수 있습니다.
판다스는 파이썬에서 가장 널리 쓰이는
라이브러리 가운데 하나입니다.
데이터 분석 전문가가 파이썬으로 데이터 분석을 한다면,
아마 대부분은 가장 먼저
판다스 라이브러리를 임포트 할 것입니다.
데이터 분석을 위한 필수 요소로
널리 자리 잡은 판다스,
여러분이 파이썬의 기초를 충분히 학습했다면,
이제 판다스 학습을를 통해
데이터를 수정하고 목적에 맞는 형태로 가공하는
작업을 본격적으로 배울 수 있습니다.
판다스는 파이썬을 활용한 데이터 분석의
가장 필수적인 부분입니다.
통계모델 적용, 시각화, 머신러닝, 딥러닝 등
어떤 데이터 분석 작업을 하든지 데이터를
적합한 형태로 가공하는 '전처리' 과정이 필요합니다.
이런 전처리 과정을 진행하기 위해서는
판다스를 활용해야만 합니다.
한 방으로 끝내는 판다스 강의는
판다스 공식 문서를 기반으로 한 판다스의
기본 개념과 원리부터, 실제 타이타닉 호 생존자
데이터를 활용한 데이터 분석 예제와 실습 등
다양한 실사례 데이터를 통해 여러분들이
데이터 분석에 대해 흥미를 느끼고 보다
쉽게 접근할 수 있는 강의입니다.
🎨타이타닉 호의 비극에는
어떤 데이터가 숨어 있을까요?
여러분은 1912년 침몰한 거대 유람선 타이타닉 호를 아시나요?
아마 '타이타닉' 영화를 한 번쯤은 보셔서
아실 거라고 생각이 듭니다.
그런데 이 타이타닉 호의 생존자
데이터에 대한 분석이 활발하게 이루어지고
있다는 사실도 알고 계실까요?
🎨타이타닉 호의 비밀과 함께
자연스럽게 풀리는 판다스
과연, 타이타닉의 생존자들은 1등석이 많을까요?
여자들이 많을까요?
아니면 어떤 특정 조건에 해당하는 사람들이 많을까요?
그 결과가 궁금하다면,
여러분들은 수업을 통해 그 답을 찾아가실 수 있습니다.
물론 답을 찾아가는 과정은,
판다스를 통한 데이터 분석을 통해
흥미진진하게 진행이 됩니다.
여러분이 한 방으로 끝내는 판다스 수업을 통해
판다스를 공부하는 사이 타이타닉의 생존자 데이터의
비밀이 자연스럽게 풀리게 되는 신기한 경험을 할 수 있습니다.
🎨떠먹여주는 '데이터 시각화 스킬'은 덤
데이터 분석의 꽃은 '데이터 시각화'라고 할 수 있습니다.
아무리 훌륭한 데이터 프레임이라고 해도,
데이터 시각화가 없는 데이터 프레임은 표에 불과할 수 있습니다.
판다스를 활용해 데이터를 능숙하게 다룬다고 해도,
결국 해당 데이터 분석을 이해시키고
설득하는 과정을 위해서는 '데이터 시각화'가 필수입니다.
판다스를 통해 데이터 분석의 뿌리와 줄기를 열심히 배우고
익힌 수강생분들을 위해서, 본 수업에서는
'데이터 시각화' 강의를 추가로 제공해 드립니다.
🎨한 방으로 끝나는 판다스 전자책 무료 제공!
https://wikidocs.net/book/4639에서 전자책을 보실 수 있습니다.
🎨참고 사이트 및 저서
테디노트(깃헙 블로그) :https://teddylee777.github.io
머신러닝 혼자서 스터디 :https://github.com/teddylee777/machine-learning
파이썬 딥러닝 텐서플로 (정보문화사)
클래스는 이렇게 진행돼요.
결제 직후, 커뮤니티에 초대해드립니다. 커뮤니티에 가입 후 같은 기수의 사람들과 소통해보세요.
그룹 미션 0개를 드립니다.
내가 원하는 시간에, 원하는 장소에서 미션 완료 후 커뮤니티에 인증하면 완료!
💪 필독 장학금 혜택 안내드려요.
커뮤니티에서 함께한
클래스유 회원들의 리뷰
안녕하세요?
테디노트입니다.
패스트캠퍼스 Byte Degree 프로젝트 감수 - Byte Degree : Machine Learning with Python.
패스트캠퍼스 데이터분석 Capstone 프로젝트 & 포트폴리오 완성 과정 강의.
대구 디지털진흥원 - A.I. 트렌드 2020 & 비즈니스 적용 강연.
SK그룹 기업 (파이썬, 데이터분석, 머신러닝, 텐서플로우) 강의.
KT AI 교육센터 (텐서플로우 자격 인증 과정) 강의.
멀티캠퍼스 (텐서플로우 자격 인증 과정) 강의.
서울대학교 평생교육원 텐서플로우 개발자 과정 강의.
인프런 텐서플로우 자격 인증 과정
런어데이 텐서플로우 자격 인증 과정
고려대학교 기술경영대학원 - 딥러닝 GAN 특화 과정, 머신러닝 특화 과정 강의.
삼성SDS - Senior DS Level 2 인증과정 강의.
DB 인재개발원 - Python 데이터 분석, 머신러닝 강의.
NIA 한국정보와진흥원 - 텐서플로우 강의.
패스트캠퍼스 - 파이썬 딥러닝 300제 강의
대구 디지털진흥원 - Python, 데이터분석, 시각화, 머신러닝 강의.
섹터나인Secta9ine - 데이터 분석 강의
등록을 서두르세요!
그룹은 인원이 제한되어 있습니다.
이건 어때요?
고객센터
해결되지 않는 문제점이 있나요?
전문 상담사가 함께 고민해드릴게요!