빅데이터
1.[데이터분석]Pandas 데이터 생성 및 읽기
1. 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리인 pandas에 대해 배워보자. 2. 직접 데이터를 생성하는 방법과 이미 존재하는 데이터를 다루는 방법에 대해 배워보자 (with kaggle)
2. [데이터분석]인덱싱, 선택 및 할당
데이터 인덱싱, 선택, 조건, 할당을 알아보자! (with kaggle)
3.[데이터분석]요약 기능 및 맵
데이터를 "딱 맞게" 가져오기 위해 적용할 수 있는 다양한 작업에 대해 알아보자! (with Keggle)
4.[데이터분석]그룹화 및 정렬
데이터를 그룹화하고 정렬하는 방법에 대해 알아보자! (with Keggle)
5.[데이터분석]데이터 유형 및 결측값
1. DataFrame 또는 Series 내에서 데이터 유형을 조사하는 방법을 배워보자! 2. 또한 항목을 찾고 대체하는 방법을 배워보자! (with Keggle)
6.[데이터분석]이름 변경 및 결합
1. pandas 함수를 사용하여 문제가되는 항목의 이름을 변경하는 방법을 배워보자! 2. 여러 DataFrame 또는 Series에서 데이터를 결합하는 방법을 배워보자! (with Keggle)
7.[데이터시각화]Matplotlib
다양한 종류의 플롯, 차트 및 그림을 생성하는 데 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 'Matplotlib'에 대해 알아보자!
8.[데이터시각화]Seaborn
seaborn에 대해서 알아보자!!(with keggle)
9.[데이터시각화]Seaborn(2)
데이터시각화과정 Seaborn(2)를 알아보자
10.[지도시각화]Folium
[지도시각화]Folium에 대해 알아보자!
11.[데이터분석 프로젝트]주제 선정 및 차례
데이터 분석 프로젝트를 시작하기 전 어떤 식으로 구성을 짤지에 대해 깊이 생각해보자
12.[데이터크롤링]데이터 수집하기
데이터 크롤링에 대해 배우고, 직접 내용을 크롤링해본다.
13.[데이터크롤링]웹 자동화
데이터 크롤링과 관련하여 웹 자동화에 대해 알아보자
14.[데이터분석 프로젝트]미세먼지-분석편
서울특별시의 대기오염은 얼마나 심각하고 어떻게 진행됐는지에 대해 알아보자
15.[데이터분석 프로젝트]인플레이션-분석편
인플레이션에 대항하는 법 : 투자 라는 주제로 데이터분석 및 시각화를 진행해보자
16.[데이터분석]미세먼지-발표편
파이썬의 pandas와 matplotlib 라이브러리를 활용하여 데이터분석 및 데이터 시각화 프로젝트를 진행해보자
17.[데이터분석] 인플레이션-발표편
파이썬의 pandas와 matplotlib 라이브러리를 활용하여 데이터분석 및 데이터 시각화 프로젝트를 진행해보자