Python 에서의 데이터 조작 : Pandas 완벽 단기 특강을 선택해야 하는 이유
실제 데이터는 이상적이지 않기 때문에, 판다스와 같은 파이썬 라이브러리는 매우 유용합니다.
데이터 조작에서 막혀 데이터 분석에 너무 많은 시간을 할애하고 있다면, 작업 속도를 되찾는데 이 강의가 큰 도움이 될 것입니다.
데이터의 주인이 되세요, 데이터에 끌려다니지 마시고요!
데이터 과학자로서 데이터 조작과 준비가 작업의 80%를 차지하고 있다면, raw 데이터를 최종 작물로 불러올 수 있는 효율적인 데이터 변형을 배우는 것은 필수적입니다.
파이썬 라이브러리인 Pandas를 사용한 데이터 분석을 통해 데이터 왜곡을 줄여, 더욱 나은 결과를 얻고 생산성을 높이며 문제해결에 더 많은 시간을 할애할 수 있어 효과적인 전달이 가능해집니다.
이 강의는 그런 것들을 위한 맞춤 코스죠!
Pandas 데이터프레임을 통해 고급 데이터 조작, 준비, 정렬, 혼합 및 데이터 정리 방법을 학습하여 혼란스러운 데이터를 최종 사전 분석 제품으로 만들 수 있습니다.
이것이 바로 파이썬 라이브러리 중 판다스가 구글, 페이스북, JP 모건 등 주요 데이터 분석 회사들의 데이터 과학자들 사이에서 가장 인기 있는 이유입니다.
만약 데이터 시각화, 통계 분석 또는 기계 학습을 준비하기 위해 판다스를 효율적으로 활용하여 데이터를 조작, 변환, 스택, 병합 및 집계하는 방법에 대해 알고 싶다면 이 과정이 안성맞춤입니다.
Samuel Hinton 강사님에게 다음과 같은 내용을 배울 수 있습니다 :
일반적인 고급 판다스 데이터 조작 기술을 학습하여 분석을 위해 최대한 효율적으로 raw 데이터를 최종 제품으로 가져올 수 있게 됩니다.
데이터 작성에 시간을 낭비하지 않고 문제 해결에 더 많은 시간을 투자하여 더 나은 결과를 얻어냅니다.
통계 분석과 기계 학습을 최대한 간단하게 하기 위한 데이터 형상화 및 조작 방법을 배웁니다.
최신 버전의 파이썬과 업계 표준 판다스 라이브러리를 활용합니다.
파이썬의 Pandas 라이브러리를 이용한 데이터 분석은 도움이 되지만, 분명 단점도 존재합니다.
하지만 다음과 같은 과정들은 그 단점도 이겨낼 수 있게 도와줄 수 있죠.
판다스는 가파른 학습 곡선을 가지고 있습니다. 판다스 라이브러리를 깊게 배울수록 학습 곡선은 더 가팔라집니다.
이 강의는 초급 및 중급 이용자들이 판다스의 여러 측면을 순조롭게 둘러볼 수 있게 도와줍니다.
불친절한 설명서 : 제대로 된 설명서가 없으면 새 라이브러리를 학습하기 어렵지만, 고급 기능에 관한 판다스의 설명서는 거의 도움이 되지 않습니다.
이 강의로 고급 판다스 기술들을 쉽게 이해할 수 있으며 도움을 찾는 시간을 절약할 수 있습니다.
강의 학습을 완료하면 다음 단계의 데이터 분석에서 유용한 결과를 도출해 낼 수 있다는 자신감과 함께 복잡한 이기종 데이터셋을 편안하게 탐구할 수 있게 됩니다.
Python 에서의 데이터 조작 : Pandas 완벽 단기 특강의 세부 커리큘럼
판다스 데이터프레임들을 불러오거나 만들고,
데이터를 기본 플롯과 1차원, 2차원 그리고 다차원 시각화를 사용하여 표시할 수 있게 됩니다
기본적인 데이터프레임 조작법 : 인덱싱, 레이블 지정, 슬라이싱 순서 지정, 필터링 등의 조작법들을 익힙니다
고급 판다스 데이터프레임 조작법 : 다중 인덱싱, 스택, 계층 인덱싱, 피벗, 멜트 등의 조작법들을 익힙니다
데이터프레임 그룹화 수행 : 집계, 귀책 등의 그룹화를 수행할 수 있게 됩니다
시계열 조작 마스터하기 : 재색인화, 재샘플링, rolling 함수, 메소드 체인 그리고 필터링 등의 조작을 마스터합니다
판다스 데이터 프레임 병합도 가능해집니다
마지막으로, 이 강의는 실제 사례들을 바탕으로 한 수많은 커닝 페이퍼와 예시들로 구성되어 있습니다. 따라서 이론뿐만 아니라 판다스 실습도 함께 진행할 수 있게 됩니다]
강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)
강의에서 만나요!
- Samuel Hinton
