Hypy 데이터 분석과 AI
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Hypy 데이터 분석과 AI
커리큘럼
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일반
- 강좌공지
3월2일 - 3월8일
- 피이썬 변수와 상수
- 파이썬 함수(function)
3월9일 - 3월15일
- 판다스(pandas)로 정형 데이터(데이터프레임, DataFrame) - 텍스트코드
- 판다스(pandas)로 정형 데이터(데이터프레임, DataFrame) - 블록코드
- csv(comma separated value), 엑셀 파일 읽기 - 텍스트코드
- csv(comma separated value), 엑셀 파일 읽기 - 블록코드
- csv(comma separated value), 엑셀 파일 읽기 응용 - 블록코드
3월16일 - 3월22일
- 판다스(pandas)로 데이터 파악하기 - 텍스트코드
- 판다스(pandas)로 데이터 파악하기 - 블록코드
- 실전 자동차 연비 데이터 파악하기 - 블록코드
- 알기 쉽게 컬럼명 변경 및 파생 변수 생성하기 - 블록코드
3월23일 - 3월29일
- 조건에 따라 새로운 데이터(컬럼) 만들기(넘파이 where() 이용) - 블록코드
- 여러 조건에 따라 새로운 데이터(컬럼) 만들기(넘파이 where() 이용) - 블록코드
- 도전 문제(인구 데이터 분석) 풀이 - 블록코드
3월30일 - 4월5일
- 원하는 데이터만 뽑아내기(필터링, 조건 검색, query)
- 가변적 원하는 데이터만 뽑아내기(필터링, 조건 검색, query)
- 도전 문제 풀이 - 자동차 연비 데이터 검색
- 특정 컬럼 삭제하기(drop)
- 도전 문제 풀이 - 자동차 연비 데이터에서 특정 컬럼 삭제하기
4월6일 - 4월12일
- 특정 컬럼 기준으로 정렬하기(sort_value)
- 도전 문제 풀이 - 자동차 연비 데이터에서 특정 컬럼 기준 정렬하기(sort_value)
4월13일 - 4월19일
- 새로운 컬럼(파생컬럼) 추가하기(assign)
- 특정 컬럼을 그룹으로 묶어서 통계 뽑기(groupby) -텍스트코드
- 특정 컬럼을 그룹으로 묶어서 통계 뽑기(groupby) -블록코드
- 여러 컬럼을 순차적으로 그룹으로 묶어서 통계 뽑기(groupby)
- 도전 문제 풀이 - 여러 컬럼을 순차적으로 그룹으로 묶어서 통계 뽑기(groupby)
4월20일 - 4월26일
- 중간고사
4월27일 - 5월3일
- 데이터프레임(df) 합치기(merge_concat)
- 도전 문제 풀이 - 자동차 연비 데이터프레임(df) 합치기(merge_concat)
- 도전 문제 풀이 - 인구 데이터 가공1(파생컬럼, 정렬, 조건 파생컬럼)
- 도전 문제 풀이 - 인구 데이터 가공2(파생컬럼, 정렬, 조건 파생컬럼)
5월4일 - 5월10일
- 결측값(missing value) 데이터 정제하기(결측치 처리)
- 도전 문제 풀이 - 자동차 연비 결측값(missing value) 데이터 정제하기(결측치 처리)
- 이상치(outlier, anomaly) 데이터 확인하기
- 이상치(outlier, anomaly) 데이터 처리하기
- 이상치(outlier, anomaly) 데이터 확인하기 - 블록코드
- 이상치(outlier, anomaly) 데이터 처리하기 - 블록코드
5월11일 - 5월17일
- 이상치-극단치(outlier, anomaly) 데이터 확인하기 - 텍스트코드
- 이상치-극단치(outlier, anomaly) 데이터 확인하기 - 블록코드
- 도전 문제 풀이1 - 자동차 데이터 이상치-극단치(outlier, anomaly) 데이터 확인하기
- 도전 문제 풀이2 - 자동차 데이터 이상치-극단치(outlier, anomaly) 데이터 확인하기
- 도전 문제 풀이1 - 자동차 데이터 이상치-극단치(outlier, anomaly) 데이터 확인하기 - 블록코드
- 도전 문제 풀이2 - 자동차 데이터 이상치-극단치(outlier, anomaly) 데이터 확인하기 - 블록코드
5월18일 - 5월24일
- 데이터 시각화 이해 및 맷플롭립 산점도(matplotlib scatter) 그래프
- 데이터 시각화 - 시본 산점도(seaborn scatterplot) 그래프
- 데이터 시각화 - 그룹별 막대(bar) 그래프
- 데이터 시각화 - 그룹별 빈도 막대(count) 그래프
- 도전 문제 풀이 - 자동차 연비 데이터 시각화(그래프)
5월25일 - 5월31일
- 데이터 시각화 - 시계열 선(lineplot) 그래프
- 데이터 시각화 - 박스플롯(boxplot) 그래프
6월1일 - 6월7일
- 데이터 통계 분석 이해 및 t-검정(t-test)
- 데이터 상관관계 통계 분석(corr)
6월8일 - 6월14일
6월15일 - 6월21일
강좌 소개
현업에서 필요한 데이터분석을 처음부터 단계별로 실습
생성형 AI(chatGPT, Gemini, Claude)로 생성한 데이터분석 코드 이해
K-MOOC 누구나 할 수 있는 데이터분석과 인공지능
스스로 등록 (학생)
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