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Python을 활용한 데이터 과학

₩400,000 교육신청
  • #Python
  • #분석과정

Python을 활용한
데이터과학
(개발자와 분석가를 위한 Python)

과목 기간 일정
기간 일정 장소 문의
2019년 11월 25일 (월)~
2019년 11월 27일 (수)
총 3일 / 18 시간
10:00 ~ 17:00
빅데이터 러닝센터 10층 Training Room TEL : 02-3467-7221
training@datasolution.kr

강사 : 빅데이터 러닝센터 전문강사진

의사결정 최적화 프로그램 오픈소스 Python!

개발자도 분석 할 수 있는 프로그래밍 언어 Python!

의사결정최적화 즉, 보고서를 제출하며 많은 결정의 순간이 다가올때 Data를 근거로 결정하거나
직장상사를 설득시키면 어떨까요?
다만, Raw한 Data로는 남을 설득시킬 수 없습니다.
가공하고 이쁘게 포장하여 갖고 간다면 직장상사를 납득시키기가 수월해집니다.

Python의 특장점

  • 무료 오픈 소스로 다양한
    OS에서 실행이 가능
  • 게임, 웹서비스, 앱 개발 등
    실제 활용분야에
    제약이 없음
  • 굉장히 높은 생산성
  • 많은 사람들이 사용하므로
    인터넷을 통한 문제해결이
    쉬움
  • 주요 기업에서 사용

강의목표

  • Python을 활용하여 데이터핸들링 부터 시각화 나아가 머신러닝까지 다룹니다.
    본 교육의 목표는 개발자와 분석가분들에게 Python이라는 도구를 이용하여 데이터 분석을
    알려주는 목적으로 개설되었습니다.
    교육 커리큘럼 또한 행렬과 연산부터 시각화 모델적용 등 분석의 기초로 핸들링 부터
    시각화까지 분석에 도움이 되는 다양한 내용들로 구성되었습니다.
    또한, 본 교육은 실제 데이터를 이용하여 실습이 진행될 예정입니다.

강의 Agenda

강의 Agenda
Day1 Python의 기초를 통해 숫자연산, 논리연산, 문자열다루기, 데이터종류변환, 조건문(if), 반복(Loop), 함수(function), Class에 대해 다룹니다.
Day2 Python을 통한 데이터 파악을 통해 행렬과 연산 – Numpy, Broadcasting, slicing, Pandas, DataFrame 생성 변환, 삭제, 필요 데이터 및 정보 추출에 대해 다룹니다.
Day3
  • 머신러닝 실습을 통한 시각화
    Matplotlib-line, bar, pie, scatter, histogram, boxplot, subplots Pandas- area plot, hexagonal bin plot. Pie plot
  • 데이터세트 준비모델 적용
    Logistic regression, SVC, Decision Tree, Random Forest, Neural Network
  • 웹에서 데이터 가져오기
    Crawling을 통한 DataSet 만들기를 다룹니다.

수강대상

  • Python을 이용하여
    데이터분석을 하고 싶은 분
  • Python을 이용하여 개발은
    해보았으나 데이터 분석은
    해보지 못한 분
  • Python을 이용하여
    Data Scientist를 희망하시는 분

Day1

Python 특징

Python 설치 및 사용환경

python 프로그래밍 기초 - 기본적인 문제를 다양한 방법으로 해결


Day2

행렬과 연산

데이터프레임 - 공공Data를 활용한 실습


Day3

시각화 - 분석에 필요한 시각화 패키지 실습

데이터세트 준비

모델적용 - Logistic regression, SVC, Dicision Tree, Random Forest, Neural Network

웹에서 데이터 가져오기 - Crawling을 통한 DataSet만들기

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