데이터 분석은 수요가 많은 분야이지만 초보자로서 들어가기가 어려울 수 있습니다.

Python, Pandas 및 Numpy를 사용하여 데이터를 분석하는 방법을 사람들에게 가르치는 초보자 친화적인 10 시간 동영상 과정을 방금 출시했습니다. 이 과정은 데이터 분석에 대한 코딩 우선 소개를 제공합니다. 비디오 콘텐츠 외에도 학습자는 대화 형 Jupyter 노트북에 액세스하여 모든 주요 데이터 분석 개념을 학습하면서 실험 할 수 있습니다.

이 과정은 Aakash N S가 진행합니다. 그는 기계 학습을 위한 프로젝트 관리 및 협업 플랫폼 인 Jovian.ml의 공동 설립자이자 CEO입니다.

이 과정은 원래 라이브 5 주 과정으로 진행되었습니다. 하나의 비디오로 편집 되어 모든 다운 타임이 제거되었습니다.

이 과정은 5 개의 모듈로 나뉩니다. 다음은 모듈이 다루는 내용입니다.

강의 1 : Python 및 Jupyter 기초 

• 설치 및 설정-Python 및 Jupyter
• Jupyter 노트북 및 랩 연습
• 유형, 변수, 문 및 표현식
• 함수, 예외 및 범위

과제 1-Python 연습 

• 변수 및 산술 연산을 사용하여 단어 문제 풀기
• 메서드 및 연산자를 사용하여 데이터 유형 조작
• 분기 및 반복을 사용하여 아이디어를 코드로 변환
• 설명서를 살펴보고 커뮤니티의 도움을 받으세요.

레슨 2 : 데이터 처리 용 Numpy 

• Numpy 배열
• 인덱싱
• 운영
• Numpy : 고급 주제

과제 2-Numpy 연습 

• Numpy 배열을 만드는 다양한 방법 살펴보기
• 배열 조작, 집계 및 결합
• 방송 및 벡터화 기술 적용
• Numpy 문서 탐색 및 블로그 게시물 작성

레슨 3 : 테이블 형식 데이터 작업을 위한 Pandas 

• 시리즈
• 데이터 프레임
• 운영
• 병합, 그룹화 및 결합

과제 3-Pandas 연습 

• Pandas 데이터 프레임을 사용하여 다양한 파일 유형 읽기 및 쓰기
• 데이터 프레임에서 행, 열, 빈 값 조작
• 여러 데이터 프레임의 데이터 병합, 결합 및 쿼리
• Numpy와 Pandas 간의 상호 운용성 탐색

레슨 4 : Matplotlib 및 Seaborn을 사용한 시각화 

• Matplotlib를 사용한 기본 시각화
• Seaborn을 사용한 아름다운 시각화
• Pandas에서 직접 플로팅
• 기타 라이브러리 : Plotly, Bokeh, Folium 등

레슨 5 : 탐색 적 데이터 분석 : 사례 연구 

• PIL을 사용하여 이미지 작업
• Pandas로 데이터 세트로드
• numpy 작업
• Matplotlib 및 Seaborn을 사용한 시각화

코스 프로젝트-탐색 적 데이터 분석 

• 온라인에서 선택한 실제 데이터 세트 찾기
• Numpy & Pandas를 사용하여 데이터 구문 분석, 정리 및 분석
• Matplotlib 및 Seaborn을 사용하여 시각화 만들기
• 데이터에 대한 흥미로운 질문을 하고 대답합니다.

freeCodeCamp.org 채널 (10 시간 시청)에서 전체 과정을 시청할 수 있습니다.

https://www.freecodecamp.org/news/how-to-analyze-data-with-python-pandas/