데이터 분석 전처리반 (판다스)
기수 13기
트랙 데이터 분석 (Data Analysis) Track
커리큘럼 16주
전처리에 대해 자세히 배우고 이 과정을 통해 더 깔끔하고 유의미한 데이터를 도출할 수 있습니다.
어떤 것을 배우나요?
- 데이터 분석에 필요한 데이터프레임의 이해 및 pandas 기초 문법 (with Numpy)
- Pandas를 이용한 다양한 데이터 전처리 ( 수치형, 문자형, 시계열 등 )
- 간단한 알고리즘을 통한 모델링 실습 ( Machine Learning, Deep Learning )
이런 분께 추천합니다
- 파이썬은 배웠으나 데이터 관련해서 어떤 공부를 해야하는지 모르시는 분
- Python 기초 문법은 탄탄하지만 데이터 분석의 방향성을 잡기 어려우신 분
- 데이터에 대한 이해도는 있지만 데이터 분석 역량이 부족하다 느끼시는 분
- 실제 ML/DL 필요한 전처리 과정을 모르시거나 데이터를 전처리하여 더 깔끔한 데이터와 높은 성능을 얻고 싶으신 분
커리큘럼
- 1주차 데이터와 데이터 분석의 이해
- 2주차 Pandas DataFrame 기초 문법
- 3주차 Pandas 기초 문법(2)
- 4주차 Missing Value 정의 및 처리
- 5주차 Missing Value 코드
- 6주차 Outlier 정의 및 코드
- 7주차 다양한 데이터 전처리 방법
- 8주차 데이터 병합 (Concat, Merge, Join)
- 9주차 데이터 시각화 원리와 코드 (Matplotlib, Seaborn, Subplots)
- 10주차 시계열 데이터 기초 문법 (datetime, timedelta, strftime 등)
- 11주차 시계열 데이터 분석
- 12주차 정규표현식 & str 문법
- 13주차 NLP 이해 및 자연어 전처리
- 14주차 데이터 인코딩, 라벨링
- 15주차 데이터 변수 구간화 (Binning)
- 16주차 Numpy 행렬 전처리
