데이터 분석가의 첫출발

처음하는 파이썬 데이터 분석

전처리, pandas, 파이썬 시각화까지
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체계적
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네카라쿠배도 사내 강의로 선택하는 공식 강의!
파이썬 데이터 분석 기본기를 다져줄
완성도 높은 강의

본 강의는 파이썬 데이터 분석기술을 배우는 강의입니다. 데이터 전처리, pandas 라이브러리를 통한 데이터 가공, 그리고 가장 유용한 최신 시각화 라이브러리 (plotly) 까지 익힐 수 있도록 꾸몄습니다. 현업과 병행하며, 8년간 6만명의 강의 경험을 통해, 일반적인 IT 강의보다는 최대한 수강자 입장을 고민해서 만든 특별한 강의로, 강의와 함께 추가로 상세한 자료를 제공합니다.

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본 강의는 실제 네카라쿠배 회사 중 한 곳의 공식 사내 파이썬 데이터 분석 교육 강의로 사용중입니다

데이터 과학, 데이터 분석 기본기를 쌓으려면
어떻게 해야 하나요?

데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석(SQL/NoSQL + 파이썬), 이렇게 데이터 분석 전과정을 해보셔야 합니다. 이 중에서도 보다 전문적이고, 경쟁력 있는 분석 스킬을 위해서는 본 강의의 파이썬 기반 데이터 전처리, 분석, 시각화 기술을 익히시면 됩니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자 커리어까지 고려하시는 분들을 위해서는, 본 과정을 포함하여 데이터 전과정을 입문레벨부터 차근차근 난이도를 올리며, 체계적으로 익힐 수 있도록, 데이터 로드맵도 제공합니다. (본 페이지 하단부에서 데이터 분석/과학 로드맵을 확인하실 수 있습니다.)

데이터 분석 전과정을 익히세요!

데이터 분석 기본기를 탄탄히 쌓을 수 있습니다!

최대한 빨리 직접 저도 실제 데이터 분석을 해보고 싶어요!

이미 데이터 분석을 위한 기본 지식은 누구나 갖추고 있습니다. 평균만 알아도 됩니다. 관건은 빨리 파이썬으로 데이터 분석 전과정을 해볼 수 있는 기술을 익히는 것입니다. 

다양한 데이터 전처리와 실전 데이터로 데이터 분석까지

전문 데이터 분석을 위한 핵심 기술을 모두 정리합니다 

데이터 분석 강의는 많고, 다양한 강의를 들어도 모르겠고! 

데이터 분야는 다양한 이론과 기술이 조합되어 있습니다. 그래서 체계적으로 익히시는 것이 중요합니다. 마치 관련 이론을 다 알고 있다고 전제하고, 바로 데이터를 분석하고, 화려한 머신러닝, AI 기술을 바로 적용하는 강의보다는, 입문자 입장에서 익혀야 하는 이론과 기술을 하나씩 익히고, 연습하며 내 것으로 쌓아갈 수 있는 강의가 보다 도움이 됩니다.

현업 네카라쿠배 실제 데이터 분석과 도메인 경험을 기반으로

입문자 입장에서 쉽게 제반 기술까지 단계적, 체계적으로 설명하는 강의  

심지어 kaggle 경진대회에 참가하고 싶어요 

kaggle 경진대회는 주로 머신러닝, 인공지능등을 활용해서, 데이터를 예측하는 사이트입니다. 이러한 기술을 처음부터 익히려면, 우선 pandas 를 포함해서, 데이터 분석 기술에 익숙해져야 합니다. 막바로 머신러닝, AI 부터 시작하면, 데이터를 전처리할 수 없어서 실제 관련 기술을 적용할 수도 없습니다. 본 강의는 그래서 pandas 와 시각화 기술에 익숙해지도록 꾸몄고, 이후 체계적인 로드맵을 통해, 머신러닝, 딥러닝(AI) 기술을 차근차근 익히도록 꾸몄습니다. (하단부 로드맵 참조)

데이터 분석을 위해 필요한 기술은 무엇인가요? 

현업에서도 크게는 데이터베이스를 다루는 SQL 과, 본 강의에서 익히는 pandas 를 기반으로 데이터를 분석합니다. 전문적인 데이터 분석을 위해서는 데이터를 자유자재로 가공하는 데이터 전처리와 가공된 데이터를 기반으로 데이터를 분석하는 기술이 필요합니다. 그리고 분석한 결과를 그래프로 보여주는 시각화 기술이 필요합니다. 데이터 전처리와 분석을 위해서는 pandas 를 익히면 되고, 시각화 기술로는 plotly 를 익히시면 됩니다. 본 강의는 실제 현업에서 파이썬을 사용하여 전문적으로 데이터를 분석하는 핵심 기술을 모두 설명합니다.

어떻게 하면 데이터 분석 기술을 효과적으로 익힐 수 있을까요?

pandas 는 진입장벽이 있습니다. pandas 의 문법이 직관적이지 않고, 매우 방대하며, 파이썬도 익혀야 합니다. 이를 위해서는 많은 연습이 필요합니다. 그래서 본 강의는 전반부 프로젝트는 일별 코로나 데이터(raw data)를 복잡한 시각화 포맷에 맞게 바꾸는 작업을 해보며, pandas 의 기본 기능에 익숙해지도록 꾸몄습니다.


이후에는 실제 이커머스 데이터로 EDA 분석 이론과, 데이터 분석 및 시각화(plotly) 기술을 사용해서, 다양한 데이터 분석을 해보도록 꾸몄습니다. 이를 통해 짧은 시간에 pandas 와 plotly 에 대해 익숙해지고, 파이썬 데이터 분석 전과정을 내 것으로 만들 수 있도록 꾸몄습니다.

데이터 분석은 실제 비지니스 도메인을 잘 알아야 한다던데...

그렇다고 관심도 없는 다양한 분야를 먼저 이해해야 하는 강의를 듣기는 어렵죠. 본 강의는 이커머스 데이터를 가지고 분석해보세요. 굳이 언택트 시대라는 용어를 쓰지 않아도, 최근 수년간 모든 비지니스는 온라인으로 넘어가고 있습니다. 온라인 비지니스를 이해하려면 그 중 가장 핵심인 이커머스 데이터를 이해해보세요. 가장 도움이 되는 도메인의 이해와 관련 기술까지 둘다 큰 도움이 됩니다.

비지니스 도메인의 핵심 이커머스 데이터와 현업 경험으로

데이터 분석과 비지니스 도메인까지 감을 잡으세요!

강의를 봐도, 자료가 없으니, 책도 함께 구매해야 할까요?

책의 한계를 넘는 요약된 설명과 함께 실제 코드도 바로 실행해 볼 수 있는 형태로 드립니다. 강의를 보고, 자료를 함께 실행해보면, 복습도 쉽고! 이후에도 계속 필요할때마다 바로 참고할 수 있습니다. (자료에 대한 애착이 매우 많습니다. 책보다 더 좋은 자료로, 자료만으로도 수강료가 아깝지 않도록 만듭니다)

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잘 배우면, 바뀝니다!

파이썬 시각화는 matplotlib을 익혀야 하는거 아닌가요?

matplotlib은 전통적이지만 제한적인 데이터 시각화 기술로 주로 정적인 그래프 생성에만 초점을 맞추고 있습니다. 반면, 최신 기술인 plotly는 사용자와 상호작용이 가능한 인터랙티브 그래프 생성에 초점을 맞추고 있습니다. 또한 뛰어난 시각적 품질, 웹 환경 적합성, 보다 다양한 그래프 지원등의 장점을 가지고 있습니다. 그래서 최근에는 plotly 가 현업에서 보다 대세가 되어가고 있습니다. 그래서, 본 강의는 시각화 기술로 대세가 되어가고 있는 plotly 기술을 설명합니다.

plotly (동적 그래프 지원) VS matplotlib (정적 그래프 중심)

데이터 분석 강의를 들어봤던 분들도, 도움이 되는 강의!

파이썬 데이터 분석 기술을 내 것으로 만들기 위해서는 다양한 실전 연습이 필요합니다. 본 강의는 다양한 실전 예제 (코로나 데이터 전처리, 이커머스 데이터 분석) 를 처음부터 끝까지 데이터 분석을 진행합니다. 이를 통해 관련 기술 숙련도를 높이고, 내가 놓쳤던 지식을 정리할 수 있습니다.

시간을 낭비하지 마세요!

우리는 정보가 없어서 못하는 것이 아닙니다!
검증된 강의로 익히세요!

수년간 수없는 피드백을 통해 개선되고, 온라인 강의에 대한 애착으로 고민고민 끝에 만들어낸 강의입니다.

'아! 진짜 다르구나!' 라고 느낄 수 있도록

꾸준히 고민하고, 개선해서 만드는 강의입니다

데이터강의에서 실제 원본 데이터(raw data)를 가공해서 만드는 데이터 전처리 예제

실제 현업 데이터 분석을 위한 보고서 수준으로 만들며, 현업 노하우까지!
그래프를 그리기만 해서는 부족합니다. 현업에서는 디테일이 중요합니다

다양한 그래프와 다양한 측면의 분석

IT 를 잘하려면, 체계적으로 익히세요

IT 기술은 연계되어 있고, 기술을 연결하였을 때, 비로소 그럴듯한 서비스나, 데이터 과학 기술이 가능합니다. 연결된 기술 전반을 난이도를 차근차근 올리며, 핵심을 익히시면, 짧은 시간에 효율적으로 깊이있게 익힐 수 있고, 시스템과 데이터 전반이 드디어 이해가 되고, 각 기술에 대한 이해의 깊이도 달라집니다. 이러한 깊이와 눈을 가지면, 비로소 개발자와 데이터 커리어에서 경쟁력을 갖츨 수 있고, 시니어 레벨도 가능합니다.

이를 위해 각 분야의 핵심 기술을 짧은 시간에 정리할 수 있는 로드맵을 만들고 있습니다.

본 강의가 포함된 로드맵

모든 강의는 잔재미코딩 Dave Lee 강사 한명이 만든 강의입니다

난이도와 학습순서까지 고려한 로드맵입니다
연결된 각 IT 기술마다 다른 강사에게 다른 교재, 학습 방식으로 익히실 필요 없습니다

오랜 현업 + IT강의 경험, 이미 검증된 Dave Lee 강사 한명에게 체계적으로, 가장 빠르게 익히세요
잔재미코딩 DAVE LEE

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상세 커리큘럼

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환불 규정 및 1인 1계정 원칙: 주요 온라인 플랫폼과 동일

환불 규정
1) 강의 구매일로부터 1주일 이내이며 진도율 7% 미만일 경우 전액 환불이 가능합니다
2) 강의 구매일로부터 1주일이 넘었거나, 진도율이 7% 이상일 경우 환불이 불가합니다
3) 단, 강의 자료 챕터를 클릭한 경우, 환불이 불가합니다

1인 1계정 원칙
좋은 IT 강의를 계속해서 개선하고, 만들 수 있는 선순환 시스템을 구축하기 위해, 다음 사항은 엄격히 제한합니다
1) 동시 접속과 계정 공유는 시스템적으로 제한하고 있습니다
2) 즉, 학습페이지는 1대에서만 접속할 수 있으며 다른 곳에서 동시 수강할 경우 학습이 자동 제한됩니다
3) 또한 내외부 모니터링 시스템을 운영하여 계정 공유 확인시, 수강자료 외부 오픈시, 계정은 즉시 중지됩니다

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