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데이터분석을 위한 Scraping과 나만의 DB구축 (Python을 활용한 데이터과학 심화과정)

  • #Python
  • #분석과정

Python을 활용한 데이터 과학심화과정

데이터분석가를 위한
Scraping과 나만의 DB 구축

PHYTHON을활용한 데이터과학 SERIES!

기초과정

개발자와 분석가를 위한 PYTHON

심화과정데이터분석을 위한 Scraping과 나만의 DB구축 Python을 활용한 기계학습(가제)[추후개설] Python을 활용한 텍스트분석(가제)[추후개설]

웹 데이터를 수집할 때 생기는 한글 인코딩 문제 해결

웹 데이터 수집 이후, 원하는 정보를 추출해서 분석에 적합한 형태로 변환

requests 등을 이용해도 데이터를 수집하지 못하는 경우에 대처

OPEN API를 제공하는 기관에 등록하여 key를 부여받고 데이터를 수집

본 과정은 금융 데이터를 중심으로 분석을 위해 필요한 기본적인 데이터들을 수집해서 분석에 적합한 형태로 만드는 과정에서 겪게 되는 어려움을 하나하나 경험하고 실습을 통해 우리의 당면 과제를 궁극적으로 해결해 나아가는 실습의 형태로 이루어져 있습니다.

Python을 활용한 데이터과학 - 심화과정을 수강하기 전 체크사항!

  • 1. Python 환경, pip, jupyter notebook
  • 2. string의 split, join, 합치기, 나누기
  • 3. list, dict, tuple, set 개념
  • 4. Index, slicing 개념
  • 5. for, while로 상기 자료들의 다루기
  • 6. numpy 행렬 연산, pandas dataframe 다루기 및 chart 기본
  • 7. matplotlib 기본
  • ※ 상기 항목에 대한 기본 개념이 없을 경우 수강이 어렵습니다.

이런 분께 추천드립니다.

  • Python을 활용한 데이터과학 - 기초과정을 수강하고 좀 더 깊이 있게 공부하고 싶은 분
  • 웹에서 필요한 데이터를 발견했지만 쉽게 수집하기 어려웠던 분
  • 수집한 데이터를 잘 정리해서 좀 더 효율적으로 관리하고 싶은 분

강사소개

최재석 (전문위원)

  • 데이타솔루션 전문위원 / 경영공학, 최적화 전공
  • Python 을 활용한 데이터과학 - 기초과정 교육 강사
  • 행정안전부 빅데이터 플랫폼 구축 사업 PM
  • 건강보험공단 빅데이터 플랫폼 구축 사업 컨설팅
Day 1 : 테이블 데이터 가져오기

pandas 패키지

chrome browser의 개발자 도구

requests 패키지

bs4 (Beautifulsoup) 패키지

selenium 패키지

Json 패키지


Day 2 : 비정형 데이터 가져오기

chrome browser의 개발자 도구

requests 패키지

re 패키지

bs4 (Beautifulsoup) 패키지

os, zipfile, glob


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