Python 은 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 배우기 쉬운 장점도 있지만 강력한 능력을 가진 다양한 라이브러리가 있는 것도 Python 이 선호되는 중요한 원인 중 하나입니다. 특히 Pandas 는 데이터 처리를 위한 강력한 라이브러리이며, Matplotlib, Seaborn 은 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 본 과정은 이들 라이브러리를 사용해 다양한 데이터 처리와 분석, 그리고 데이터 시각화를 어떻게 하는지 체계적인 학습과 다양한 실습을 통해 배우는 과정입니다.
학습 목표
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Python 기본 문법을 정확히 이해하고 사용할 수 있습니다.
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Numpy 라이브러리를 사용해 배열을 처리할 수 있습니다.
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Pandas 라이브러리를 사용해 데이터를 불러와 탐색하고 처리할 수 있습니다.
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Matplotlib 라이브러리를 사용해 데이터를 시각화해 분석할 수 있습니다.
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Seaborn 라이브러리를 사용해 더욱 화려한 데이터 시각화를 할 수 있습니다.
다루는 내용
Python 기본 정리
데이터 분석에 필요한 파이썬 기본 문법과 기능을 정리합니다. 변수, 자료형, 연산자, 제어문, 함수, 클래스 등 기본 개념을 복습하여 이후의 데이터 분석 과정을 위한 기초를 다집니다.
Numpy 라이브러리
NumPy는 고성능 과학 계산을 위한 핵심 라이브러리입니다. 배열 객체인 ndarray를 활용하여 배열 연산, 브로드캐스팅, 선형대수, 통계 등의 기능을 배웁니다. 빠른 배열 연산을 통해 대규모 데이터 처리를 효율적으로 수행할 수 있습니다.
Pandas 라이브러리
Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. DataFrame과 Series 객체를 사용하여 데이터 로드, 정리, 변환, 집계, 필터링 등을 학습합니다. 다양한 데이터 소스를 손쉽게 다루고 분석할 수 있습니다.
Matplotlib 라이브러리
Matplotlib는 파이썬에서 데이터를 시각화하는 표준 라이브러리입니다. 다양한 종류의 그래프(선 그래프, 막대 그래프, 산점도 등)를 생성하고, 그래프의 레이블, 색상, 스타일 등을 커스터마이징하는 방법을 학습합니다.
Seaborn 라이브러리
Seaborn은 Matplotlib 기반의 고급 시각화 라이브러리로, 통계적 데이터 시각화에 최적화되어 있습니다. 다양한 테마와 스타일이 내장되어 있어 간단한 코드로 복잡한 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터 분포와 관계를 시각적으로 파악하는 데 유용합니다.
데이터 분석 프로세스
데이터 분석의 전체적인 흐름을 이해합니다. 데이터 수집, 데이터 정리 및 전처리, 탐색적 데이터 분석(EDA), 모델링, 결과 해석 및 시각화, 보고서 작성 등의 단계를 학습합니다. 각 단계에서 필요한 기술과 도구를 소개합니다.
데이터 분석 실습
실제 데이터를 사용하여 데이터 분석 프로젝트를 진행합니다. 데이터를 수집하고, 전처리하여 분석 및 시각화를 수행합니다. 다양한 데이터셋을 다루며 실습을 통해 실전 감각을 키웁니다. 실습을 통해 이론을 적용하고 분석 역량을 강화합니다.
머신러닝 개념
머신러닝의 기본 개념과 알고리즘을 소개합니다. 지도학습과 비지도학습, 분류와 회귀, 클러스터링 등의 기본 알고리즘을 학습합니다. Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 간단한 머신러닝 모델을 구현하고 평가하는 방법을 배웁니다.