【한글자막】 Pandas 완전 정복 부트캠프 : Python Data Science (Udemy.com)

• Pandas 기초부터 응용까지 완벽 마스터 부트캠프!

• 종합 대형 프로젝트 2개 포함!

• 150개 이상의 연습과제 포함!

Pandas 완전 정복 부트캠프 : 파이썬 데이터 과학 강의를 선택해야 하는 이유

최고의 온라인 종합 Pandas 부트캠프에 오신 것을 환영합니다! 본 과정은 34시간의 동영상 강의와 150개 이상의 연습 과제 그리고 강의에서 배운 기술을 시험해볼 수 있는 종합적인 대규모 최종 프로젝트 2개로 구성되어 있습니다. 본 과정의 목표는 데이터 과학, 머신 러닝, 금융 및 기타 관련 분야에서의 경력을 쌓을 수 있도록 여러분의 데이터 처리 기술 수준을 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다.

본 과정은 다음과 같은 다섯 개의 파트로 구성됩니다:

• Pandas 기초 – 기초부터 전문가 수준까지(파트 1)

• 전반적인 Pandas 워크플로: 머신 러닝을 위한 데이터 임포트, 정제, 병합, 집계, 준비(파트 2)

• 데이터 과학 채용/평가 센터에서 자주 사용되는 종합 프로젝트 과제 2개: 나의 실력을 시험해 보세요!(파트 3)

• 응용 1: Pandas를 사용한 금융, 투자 및 기타 시계열 데이터 분석(파트 4)

• 응용 2: Pandas와 사이킷런을 사용한 머신 러닝(파트 5)

왜 Pandas를 배워야 할까요?

세상은 점점 더 데이터 중심적으로 변하고 있으며, 데이터 과학자는 1억 이상의 연봉을 받으며 그 위상이 높아지고 있습니다. 이제 무동력 자동차(엑셀과 같은 스프레드시트 소프트웨어)에서 최첨단 튜닝 레이싱카(Pandas)로 전환할 때입니다!

파이썬은 과학, 통계, 금융, 머신 러닝을 위한 강력한 도구를 갖춘 훌륭한 데이터 과학 플랫폼/환경입니다. Pandas 라이브러리는 파이썬 데이터 과학의 핵심으로, 이를 통해 데이터를 임포트하고, 정제하고, 결합/병합/연결하고, 조작하고, 심층적으로 이해할 수 있도록 해주면, 궁극적으로 추가적인 통계 분석, 머신 러닝 또는 데이터 프레젠테이션을 위한 데이터를 준비/처리할 수 있습니다. 단 이 모든 작업을 하려면 Pandas를 능숙하게 다룰 수 있어야 하죠! 데이터 과학자들은 보통 업무 시간 중 85%에 달하는 시간을 Pandas에서 데이터를 조작하는 데 할애합니다.

지금 바로 시작해도 될까요?

파이썬 초심자들은 이런 질문을 자주 합니다. 'Pandas를 시작하려면 먼저 파이썬 코딩 전문가가 되어야 하나요?'

답은 명확합니다. '아니요! 엑셀을 다루기 전에 Microsoft 소프트웨어 개발자가 되어야 할까요? 그렇진 않겠죠!'

자료형, 간단한 연산/연산자, 리스트, Numpy 배열과 같은 일부 파이썬 기본 지식만 알고 있으면 됩니다. 본 과정의 부록을 보면 파이썬 단기 집중 과정 정보를 확인할 수 있는데, 데이터 과학에 적합하도록 맞춤 제작된 파이썬 입문 과정이죠!

또한 본 과정에서는 기본적인 통계 개념(SciPy를 사용한 코딩)에 대해 다룹니다.

한 마디로 데이터 과학 관련 용도나 엑셀 대용으로 파이썬을 주로 사용하고자 하는 분들께 꼭 맞는 과정이죠!

왜 이 과정을 수강해야 하나요?

• Pandas에 대한 가장 적절하고 종합적인 과정입니다.

• Pandas 버전 1.x를 다루는 최초이자 최신 과정입니다. 지난 몇 달 동안 Pandas 라이브러리는 대대적으로 개선되었기 때문에 예전의 코드에 의존하여 작업하는 것은 불편할 수 있습니다.

• Pandas는 단독으로 쓰이는 도구가 아니라 데이터 시각화를 위한 맷플롯립(Matplotlib)과 씨본(Seaborn), 머신 러닝과 과학 및 통계 컴퓨터 연산을 위한 Numpy, SciPy, 사이킷런(Scikit-Learn)과 같은 다른 라이브러리와 함께 사용되며, 본 과정에서는 이러한 모든 라이브러리에 대해 다룹니다.

• 실제 프로젝트에서 코딩과 비즈니스 측면은 똑같이 중요합니다. 본 과정은 심층적인 Pandas 코딩과 거시적 관점의 사고를 모두 가르치는 유일한 Pandas 코스일 것입니다.

• 본 과정은 실제 프로젝트와 관련된 모든 기법, 속성, 워크플로에 대한 Pandas 백과사전으로 사용할 수 있습니다. 기법이나 워크플로에 문제가 있는 경우 본 과정을 통해 도움을 받고 해결책을 찾을 수 있습니다.

• 지저분한(messy) 데이터의 임포트, 정제, 병합, 연결, 그룹화, 집계에서부터 탐색적 자료 분석 통계, 머신 러닝, 금융 데이터의 준비와 처리, 데이터 표현에 이르기까지 실제 데이터 분석의 전반적인 워크플로를 처음부터 끝까지 설명해드립니다.

• 실제 데이터와 문제에 대한 Pandas 코딩을 알려드립니다. 모형 데이터는 사용하지 않죠! 이게 바로 Pandas를 배우고 이해하는 최고의 방법입니다.

• 스스로 연습하고 코드를 작성할 수 있는 많은 기회를 제공하여 경험 기반 학습이 이루어질 수 있도록 합니다. 선택 가능한 힌트와 지도/지침을 통해 연습 과제의 난이도를 결정할 수 있습니다.

• Pandas는 매우 강력한 도구지만 미처 발견하지 못한 의도치 않은 데이터 오류를 초래할 수 있는 위험도 가지고 있습니다. 본 과정에서는 흔히 저지르는 실수와 오류를 중심으로 하지 말아야 할 것을 알려드립니다.

• 수강 만족도 보장: 30일 환불 보증에 따라 수업 내용이 만족하지 못할 경우 수강료를 돌려받을 수 있습니다.

강의에서 만나요!

- Alexander