과정 소개
빅데이터의 분석과 도출의 연결고리, Python!
4차 산업혁명 이후 '앞으로 100년은 빅데이터의 싸움'이라는 말이 나올 정도로 빅데이터의 관리, 분석, 활용 등의 중요성이 높아졌습니다. 빠른 시간 안에 정확한 정보를 수집하고, 효과적으로 분석할 수 있는 기술력은 직장인의 필수 역량이 되고 있습니다. 본 과정에서는 빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.
커리큘럼 총 16차시
- 1데이터 사이언스 이해
- 2개발 환경 구성
- 3Numpy 이해 및 실습
- 4pandas 이해 및 실습
- 5DataFrame 다루기 실습
- 6DataFrame 추가 및 선택 실습
- 7DataFrame 수정 및 삭제 실습
- 8데이터 파일 처리(1)
- 9데이터 파일 처리(2)
- 10데이터 정보 확인
- 11통계 정보 확인
- 12결측치 변환
- 13결측치 삭제
- 14의사결정을 위한 데이터 시각화
- 15향상된 시각화 라이브러리
- 16타이타닉 탐색적 데이터 분석
훈련 진행 유의사항
- 본인인증 — 휴대폰 본인인증을 입과 시 (최초 1회), 진도학습 시 (1일 1회), 시험·과제·진행평가 시 수행합니다.
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 · 총점 60점 이상 충족 시 수료 처리됩니다.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 진행단계평가·시험·과제가 있으며, 최종평가는 진도율 충족 + 진행평가 완료 후 응시할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.