커리큘럼

08:10:31

• OT
  Pandas 개요FREE
  04:19PLAY
• 1강
  Series란FREE
  08:41PLAY
• 2강
  Series의 속성 (values, ndim, shape)
  01:38
• 3강
  결측치 - NaN
  01:21
• 4강
  연습문제 #1 - Series의 생성
  00:24
• 5강
  연습문제 #1 - Series의 생성 (해설)
  01:27
• 6강
  Indexing, Boolean Indexing, Fancy Indexing
  06:13
• 7강
  결측치 처리 - isnull(), notnull()
  01:37
• 8강
  슬라이싱 - 범위추출
  01:48
• 9강
  DataFrame이란
  03:06
• 10강
  DataFrame 속성
  01:54
• 11강
  Index(인덱스)와 Column(컬럼)
  03:11
• 12강
  연습문제 #2 - 데이터프레임 생성
  03:11
• 13강
  연습문제 #2 - 데이터프레임 생성 (해설)
  02:26
• 14강
  엑셀(Excel) 파일 불러오기
  06:29
• 15강
  엑셀파일로 저장하기
  04:42
• 16강
  CSV 파일 불러오기
  05:06
• 17강
  CSV 파일로 저장하기
  01:59
• 18강
  파일입출력 연습문제 안내
  00:26
• 19강
  파일입출력 연습문제 해설
  03:42
• 20강
  실습에 활용할 데이터셋 소개 (타이타닉)
  08:20
• 21강
  데이터 조회 (head, tail, info, describe, value_counts)
  05:20
• 22강
  연습문제 #3 - 데이터 분포 확인
  00:13
• 23강
  연습문제 #3 - 데이터 분포 확인 (해설)
  00:36
• 24강
  데이터프레임 속성(Attribute)
  04:03
• 25강
  데이터 타입(dtype) 변경
  04:07
• 26강
  정렬 - sort_index, sort_values
  04:59
• 27강
  연습문제 #4 - 정렬
  00:50
• 28강
  연습문제 #4 - 정렬 (해설)
  02:05
• 29강
  loc
  10:50
• 30강
  연습문제 #5 - loc 활용
  01:23
• 31강
  연습문제 #5 - loc 활용 (해설)
  06:29
• 32강
  iloc
  02:57
• 33강
  at, iat, where, isin
  07:53
• 34강
  연습문제 #6 - 조건 필터
  00:49
• 35강
  연습문제 #6 - 조건 필터 (해설)
  02:51
• 36강
  평균(mean)
  05:54
• 37강
  연습문제 #7 - 조건에 맞는 통계값 산출
  00:28
• 38강
  연습문제 #7 - 조건에 맞는 통계값 산출 (해설)
  02:37
• 39강
  skipna 옵션
  02:12
• 40강
  중앙값(median)
  03:30
• 41강
  누적합(cumsum), 누적곱(cumprod)
  01:50
• 42강
  분산(var), 표준편차(std)
  05:27
• 43강
  최소(min), 최대(max), 통합통계(agg)
  01:42
• 44강
  분위(quantile), 고유값(unique), 최빈값(mode), 상관관계(corr)
  05:55
• 45강
  데이터프레임 복제(copy)
  03:29
• 46강
  결측치(isnull, notnull)
  04:15
• 47강
  연습문제 #8 - 결측치 조건으로 채우기
  00:19
• 48강
  연습문제 #8 - 결측치 조건으로 채우기 (해설)
  01:51
• 49강
  결측치 일괄 채우기(fillna)
  07:31
• 50강
  연습문제 #9 - 타이타닉 승객 나이 결측치 채우기
  00:22
• 51강
  연습문제 #9 - 타이타닉 승객 나이 결측치 채우기 (해설)
  03:52
• 52강
  최빈값(mode) 채우기
  01:59
• 53강
  결측치 포함 행 제거(dropna)
  02:05
• 54강
  행(row), 컬럼(column) 추가 및 삭제
  06:05
• 55강
  연습문제 #10 - 행과 열 삭제
  00:34
• 56강
  연습문제 #10 - 행과 열 삭제 (해설)
  01:22
• 57강
  컬럼간 연산
  03:36
• 58강
  컬럼의 타입(dtype) 변환
  04:57
• 59강
  날짜시간 인덱스 생성(date_range)
  02:31
• 60강
  날짜시간(datetime) 타입
  02:55
• 61강
  날짜시간 변환(to_datetime)
  02:58
• 62강
  숫자형 변환(to_numeric)
  06:46
• 63강
  구간 나누기(cut)
  05:17
• 64강
  구간 나누기(qcut)
  02:54
• 65강
  파이썬 함수 적용(apply)
  08:02
• 66강
  그룹핑(groupby), aggregation
  09:59
• 67강
  연습문제 #10 - 조건별 결측치 채우기
  00:31
• 68강
  연습문제 #10 - 조건별 결측치 채우기 (해설)
  06:02
• 69강
  피봇테이블(pivot_table)
  03:46
• 70강
  데이터 연결(concat)
  08:32
• 71강
  데이터 병합(merge)
  11:15
• 72강
  Pandas를 활용한 데이터 분석 최종과제
  01:40
• 73강
  Pandas를 활용한 데이터 분석 최종과제 (해설)
  37:43
• 74강
  데이터 시각화란
  05:48
• 75강
  데이터로드 및 한글폰트 설정
  05:21
• 76강
  line 플롯
  05:14
• 77강
  bar, barh 플롯
  02:38
• 78강
  histogram, KDE
  03:43
• 79강
  hexbin 플롯
  01:38
• 80강
  box 플롯
  04:20
• 81강
  pie, scatter 플롯
  02:04
• 82강
  그래프 스타일링
  07:58
• 83강
  Matplotlib 개요
  03:43
• 84강
  캔버스, subplot, subplots
  11:33
• 85강
  기본 용어 및 스타일링
  11:04
• 86강
  scatter 플롯
  05:03
• 87강
  bar 플롯
  06:35
• 88강
  line 플롯
  03:53
• 89강
  area 플롯
  02:32
• 90강
  histogram, 누적분포표
  06:03
• 91강
  pie 플롯
  02:49
• 92강
  box 플롯
  02:07
• 93강
  3D 시각화(projection 3d)
  04:50
• 94강
  이미지 시각화(imshow)
  02:19
• 95강
  seaborn 이란
  03:53
• 96강
  seaborn의 핵심 기능 및 주요 장점
  12:56
• 97강
  scatter 플롯
  04:00
• 98강
  bar 플롯
  05:08
• 99강
  line 플롯
  03:03
• 100강
  histogram, 누적분포표
  03:51
• 101강
  box 플롯
  04:37
• 102강
  통계형 차트의 개요
  01:08
• 103강
  count 플롯
  04:55
• 104강
  kde, rug 플롯
  04:38
• 105강
  heatmap
  05:44
• 106강
  pair 플롯
  05:00
• 107강
  violin 플롯
  03:33
• 108강
  lm 플롯
  05:09
• 109강
  rel 플롯
  03:14
• 110강
  joint 플롯
  02:19
• 111강
  swarm 플롯
  00:56
• 112강
  cat 플롯
  05:04