데이터 분석

파이썬 입문부터 시작하는 데이터 분석 마스터

- 데이터 수집, 전처리, 분석까지 데이터 분석 마스터 과정

난이도
2/5

비전공자/비개발자가 파이썬으로 데이터 분석 시작하는
최적의 과정


진짜 사용하려는 데이터 수집부터 데이터 처리와 분석에 집중하는 과정!
언제까지 주어진 데이터로만 분석하실 건가요?
데이터 수집부터 사용할 수 있게 가공하여, 분석까지!
단순히 모델 몇 가지를 배우는 것은 데이터 분석에 있어 의미가 없습니다. 중요한 것은 직접 데이터에서 어떤 인사이트를 끄집어내는 경험이라고 생각합니다.
분석 프로세스를 경험하며 데이터 분석에 완벽 입문해보세요!

일    정04.25 ~ 06.20 | 8회
매주 토요일 10:00 ~ 13:00 | 일 3시간
총 24시간 강의
*휴강일 : 05월 02일 
정    원15명
준비물노트북
가    격100만 원80만 원
장    소러닝스푼즈 강의장
강남대로94길 15, S2빌딩 4층

* 강남역 11번 출구 3분 거리 (지도확인)

| 다른 파이썬 데이터 분석 입문 강의의 문제점은?

매주 하나씩 배우는 분석 알고리즘, 써먹을 수 있나요?

“과연 3시간의 수업만으로 해당 알고리즘을 익히고 내 문제에 써먹을 수 있을까요?”

많은 파이썬 데이터 분석 입문 강의는 한 주에 하나, 많게는 몇 개의 머신러닝 알고리즘(회귀분석, 랜덤 포레스트, 네이브 베이지안 등등)을 배웁니다. 보통 이런 알고리즘 하나만을 주제로 다룬 300페이지 이상의 책들을 아마존에 검색해보면 몇 권씩 나옵니다. 솔직해 집시다. 여러분은 머신러닝 알고리즘을 배운 것이 아니라 파이썬 혹은 R의 머신러닝 패키지에 함수를 한 번 돌려본 것뿐 입니다. 그것도 강사가 미리 정해준 데이터를 이용해서 말입니다. 실제 현실에서 여러분이 마주치는 문제들은 무엇이 데이터인지 정해져 있지 않고 머신러닝 패키지에 돌리기 좋은 포맷으로 제공되지도 않습니다.

가장 중요한 과정을 생략하셨습니다

“여러분의 데이터 분석 입문 수업에 이 과정의 비중이 얼마나 되었나요?”

국내외를 막론하고 실제로 데이터 분석 업무를 하는 분들의 이야기를 들어보면 하나같이 데이터 전처리 과정이 전체 데이터를 분석하는 과정 중 가장 중요한 과정이라고 이야기 합니다. 데이터 전처리는 명확한 정의는 없지만 데이터 클렌징, 탐색 과정이라고도 불리며 보통 문제에서 데이터를 추출하고 노이즈를 확인, 처리하며 데이터를 분석하기 좋게 정리하는 모든 과정을 가리킵니다. 사실 많은 문제가 이 과정을 잘 수행하면 저절로 해결된다 할 정도로 데이터 분석에서 가장 중요한 영역입니다

비전공자들도
따라갈수 있는
데이터 분석 입문

“확실한 커리큘럼과 맞춤형 지도를 통해 배우는 파이썬 데이터 분석 입문”

이 수업에서 다루는 영역은 수학적 지식이나 통계학적 지식이 전혀 없고, 프로그래밍 언어도 다뤄본 적 없는 초심자가 직접 데이터를 수집하고, 분석에 쓸 수 있게 데이터 전처리를 하여 시각화, 혹은 다양한 분석 방법을 배워보는 강의입니다.물론 다른 수업들과 다르게 내가 해결하고자 하는 문제에 직접 적용해볼 수 있는 데이터 분석 입문 과정이라는 것이 타 강의들과 차별화되는 부분입니다.

“많은 데이터 분석 입문 수강생들이 데이터 분석 강의를
듣고 재미있게 따라 해 보지만 강의가 끝나고 난 뒤엔?”

데이터 분석 입문 강의를 여러번 들어봤지만, 실무에 활용하려고 보면
데이터가 정제되어 있지 않아 사용할 수 없는 경우가 대부분이고,
이 작업부터 병행되지 않는다면 데이터 분석이나 시각화의 오류가 생기는 경우가 많습니다.
(Garbage in, Garbage out)

| 강의특징

비전공자, 입문자를 위해 설계된 최적의 커리큘럼

‘파이썬 데이터 분석’에서 필요한 가장 기본적인 문법과 패키지 사용법에 대해서 배우게 됩니다. 다양한 상황에서 데이터들을 수집하여 분석이 가능하게끔 데이터프레임으로 정리하는 과정을 반복 연습하며 입문에 걸맞는 강의를 진행합니다. 실제 업무 진행과 유사한 데이터 수집과 분석 과정 학습을 통해 빠르게 업무에 적용할 수 있습니다.

데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석까지!

단순히 학원에서 제공한 데이터를 라이브러리로 돌려보는 수업이 아닙니다. 본인의 상황과 목적에 맞게 직접 원하는 공공데이터 혹은 웹 페이지의 데이터를 수집하는 과정을 다뤄봅니다. 이후 수집한 데이터를 분석할 수 있게 전처리 과정을 거친 후, 실제 시각화 등 데이터 분석 프로세스를 직접 경험해봅니다. 2번의 미니 프로젝트를 통해 그 과정을 완벽히 이해합니다.    

본인의 문제를 해결할 수 있는 실전 위주의 수업

강사님의 개인 지도를 통해 본인의 상황과 목적에 맞는 프로젝트를 선정, 최대한 실전에서 사용할 수 있게 도와드립니다. 이론적인 지식은 꼭 필요한 것들을 배우고, 실습시간을 많이 배정하여 직접 입력, 실행, 결과를 확인하는 과정을 반복합니다. 데이터 분석을 하고자하는 데이터를 형태에 맞게 전처리, 그리고 최종적으로 다양한 분석을 할 수 있는 이론들을 학습합니다.  

실습예시

데이터를 들여다보기 위한 다양한 시각화와 분석 방법

데이터 분석

1. 수 많은 엑셀을 한 번에 통합

데이터 분석

2. Line-plot을 통한 월별 합계 분석

데이터 분석

3. Box-plot을 통한 일별 데이터 분석

데이터 분석

4. 데이터들의 상관관계 분석

데이터 분석

5. 데이터셋을 활용하여 다양한 분석 방법을 적용

"프로그래밍을 처음 접하는 데, 수업을 잘 따라갈 수 있을까요?"

  • 강사님이 수업 시간에 최대한 프로그래밍을 쉽게 익힐 수 있도록 1:1로 도와드립니다.
  • 프로그래밍일 처음 접하시는 분들도 충분히 이해 가능하도록 케어를 해드릴 예정입니다!

| 수강효과

내가 원하는 데이터로 내가 원하는 분석 가능

데이터셋을 주고 알고리즘 사용법을 알려주며 데이터 분석이라고 가르쳐 봤자, 분석하기 좋은 데이터 셋이 주어지는 것이 아니기 때문에 의미가 없습니다. 데이터 분석을 시작하려면 스스로 자신의 상황에 맞는 데이터 셋을 정리하고 만들 수 있어야 합니다. 본 수업에서 자신의 목적에 맞는 데이터를 수집, 가공, 분석하여 실무에서 데이터 분석을 할 수 있는 역량을 쌓을 수 있습니다.

데이터 전처리 반복 학습을 통해 어떤 상황에서도 적용

데이터 분석을 시작하면 학원에서처럼 데이터 셋이 깔끔하게 주어지는 경우가 없습니다. 대부분 지저분한 데이터를 힘들게 가져와 이를 분석자가 깔끔하게 가공해야 합니다. 이 수업은 이러한 과정을 여러 상황을 가정하여 반복 연습으로 진행이 됩니다. 웹에 있는 내용을 파싱하여 데이터로 만드는 것, API를 연결하여 데이터를 받아 하나의 데이터 셋으로 만드는 연습을 반복할 것입니다. 

실제 데이터 분석 업무를 수행할 수 있는 역량

장황한 이론 설명을 배제하고 배워서 바로 사용할 수 있는 실전 노하우를 집중적으로 교육합니다. 다른 강의처럼 데이터가 놀라울 정도로 완벽하게 주어지는 경진대회에 참여하진 않습니다. 오히려, 정말 실전에서 사용할 수 있게 본인의 상황과 목적에 맞는 데이터를 수집하고, 이를 가공, 전처리하여 다양한 분석과 시각화까지 수행할 수 있는 역량을 반복학습을 통해 갖추게 됩니다.
     

| 수강대상

현재 직무에서 데이터 관련 업무가 주어져 당장 활용이 필요하신 분

데이터 관련 업무를 병행하여 승진 혹은 포지션 변경을 원하는 분들

현재 하는 업무가 큰 비전이 없다고 느껴져 데이터 관련 업무로 포지션을 변경하고 싶은 분들

지금 취업을 준비하고 있으며 데이터를 활용한 분야로 취업을 원하시는 분들

데이터 사이언스라는 트랜드에 대해 공부하고, 적용해보고 싶은 분들

비전공자 / 비개발자인데, 파이썬 데이터 분석을 공부하고 싶은 분들

데이터 분석 프로세스 학습을 통해 내가 원하는 목적과 상황에 맞는
데이터를 수집, 가공하고, 분석할 수 있는 역량을 키워보세요!

| 수강후기

데이터 분석

혼자 시작하려할 때 막막함이 좀 있었는데 같이 실습하며 차근차근 설명 해주셔서 처음에 접근하기가 훨씬 쉬웠습니다. 강사님께 데이터 분석을 하면서 어려운 점 물어보면서 수준에 맞게 적절한 주제로 진행해주셔서 큰 도움이 되었습니다!




데이터 분석

윤민수 님 후기

회사원

F사, D사 강의를 모두 들어봤는데, 실제로 파이썬 데이터 분석 입문은 이런거다 하는 것을 느꼈습니다. 단순히 알고리즘만 돌려보고 끝나는 것이 아니라 나한테 필요한 데이터를 구하고, 이를 전처리하여 분석에 쉽게 도식화하구요! 그 이후 다양한 데이터 분석을 하면서 많은 인사이트를 얻을 수 있었어요.



데이터 분석

김현주 님 후기

증권사

데이터 사이언스에 관심이 있는 분들께 추천하고 싶은 강의예요. 저는 문과출신에 컴퓨터 언어를 한번도 배운적 없었는데도 강사님이 눈높이에 맞춰서 과정을 진행해 주셔서 파이썬 데이터 분석 전반적인 이해도를 높이는데 큰 도움이 되었습니다. 5주 이후 과정에도 필요한 내용은 맞춤형으로 교육받을 수 있어 처음 시작은 이 강의로 함께하시길 강력 추천합니다



서희진 님 후기

회사원

강의 준비도 항상 철저히 해주시고 설명을 차분히 잘해주십니다. 그리고 수강생들이 흥미를 느낄 수 있도록, 각자 관심있는 주제로 데이터 분석이나 크롤링 등을 하게 도와주십니다. 각자 개인적인 상황을 고려해 주시고 도움되는 조언도 많이 해주셔서 수업 외적인 부분도 정말 많이 도움 받았습니다. 그동안 프로그래밍 배우려고 각종 교육기관에 돈도 많이 쓰고 삽질도 정말 많이 했는데, 현직 개발자 분께 수업을 듣고 여러가지 피드백을 받을 수 있다는 것 자체가 정말 좋은 기회인 것 같습니다.


데이터 분석

김지훈 님 후기

회사원

| 커리큘럼

첫 번째 강의에서는 파이썬이 어떤 것인지 알아볼 것입니다. 사전에 파이썬 설치가이드를 전달드릴 예정이며, 준비된 프로그램(쥬피터노트북)을 어떻게 실행하는지 먼저 살펴볼 것입니다. 이후에는 컴퓨터와 소통할 수 있게 파이썬이라는 언어가 어떻게 작동하는지 직접 코드를 하나하나 입력하며 적응을 해볼 것입니다.
이후에는 파이썬 문법중 필수적으로 꼭 필요한 부분만 추려서 살펴볼 것입니다. 1주차에 배우는 내용만 아셔도 파이썬 사용하는데 무리가 전혀 없을 것입니다.


이론

  • 파이썬 설치(사전 안내)
  • 파이썬 기본 문법(숫자, 리스트, for 반복문, if 조건문, 문자열 포맷팅 등)

실습

  • 파이썬 코드 3줄로 구구단 출력하기
  • up&down 게임 만들기 (임의의 숫자 맞추는 게임)

두 번째 강의에서는 웹 크롤링에 대해 알아볼 것입니다. WEB이 어떻게 구성되어있는지, 웹페이지(HTML)는 어떻게 작성되는지 자세하게 알지 못하여도 웹크롤링을 할 수 있습니다. 본 과정에서는 크롤링을 진행할 때 도움이 될만한 핵심 부분만 선택하여 알아볼 것입니다.
이어서 웹페이지에 접속 후 HTML 정보를 다운 받는 방법, 그리고 HTML에서 내가 원하는 데이터를 찾아 저장하는 방법을 알아볼 것입니다. 활용법에 대해 알아볼 것입니다.


이론

  • WEB / HTML 살펴보기
  • URL 구조 이해하기 & URL 주소 만들어보기
  • 크롤링 기법 Selenium, BeautifulSoup
  • BeautifulSoup 으로 HTML 내용 가져오기
  • Tip) 크롬 브라우저에서 내가 찾고자 하는 html 태그 위치 쉽게 찾는 방법

실습

  • 강의 커리큘럼 페이지에서 주차별 강의 내용 정리하기

2 회차에서 배웠던 크롤링을 이용해 실제 웹페이지에서 정보를 수집하고, 엑셀 파일에 저장해 볼 것입니다. 멜론 노래 순위를 수집해보고, Yes24에서 베스트셀러 정보들을 수집해 볼 것입니다. 하나의 웹페이지에 접속한 뒤 친숙한 노래/책 정보들을 수집해보면서 크롤링에 익숙해지는 것이 이번 회차의 목적입니다. 크롤링에 익숙해진 이후에는 미니프로젝트 진행을 통해 여러 페이지를 크롤링 해보며, 실제 업무에 활용 가능하도록 연습해 볼 것입니다.


이론
  • 크롤링한 데이터 엑셀 파일로 저장하기
  • 수집한 데이터 깔끔하게 정리하기
  • 크롤링 종류 및 장단점 살펴보기
실습
  • 멜론 노래 순위 수집하기
  • Yes24 베스트셀러 정보 수집하기

파이썬을 통해서 대량의 데이터를 살펴보고, 다양한 관점에서 비교하거나 원하는 데이터들만 추출하는 등의 작업을 진행할 수 있습니다. 엑셀과 같은 표 형태의 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 Pandas 라이브러리를 활용하는 것인데, 엑셀보다 속도도 빠르고 안정적으로 작업할 수 있다는 장점이 있습니다. 4회차에서는 판다스를 어떻게 사용하는지 알아볼 것입니다. 엑셀 데이터를 읽는 법부터 데이터를 선택하거나, 피벗테이블을 만들거나, 여러 데이터를 병합하는 등의 다양한 작업을 해볼 것입니다. 판다스가 어떤 것인지 살펴본 다음, 공공데이터인 지하철 승하차 이용객수 자료를 받아 데이터를 살펴볼 것입니다.
수만건에 달하는 데이터를 다뤄보면서, 판다스에 대해서 익숙해질 수 있도록 실습을 해볼 것입니다. “어느 지하철 역에서 가장 많은 사람들이 타고, 내릴까?” “지하철 이용객은 평일이 많을까? 주말 혹은 평일 중에는 언제가 많을까?” “지하철 가장 많이 타는 날은, 다들 어디서 내릴까?” 다양한 가설 혹은 확인하고 싶은 내용들을 설정한 뒤, 데이터를 통해 실제 정답을 찾아볼 것입니다.


이론
  • 판다스 구조, 개념 이해하기
  • 여러 조건을 만족하는 데이터 선택하기
  • 여러 개의 테이블 병합하기
  • 데이터 집계, 정렬하기
  • 데이터 분석 결과 엑셀로 저장하기
실습
  • 지하철 승하차 이용객 수 데이터 살펴보기
  • Tip) 엑셀 파일 잘 불러오는 방법 (시트 지정해서 불러오기, 여러 줄의 제목을 가지고 있을 경우 등)

“요즘 새롭게 생기고 있는 상점들은 어떤 종류가 있을까?” 5회차에서는 앞서 학습한 판다스를 활용하여 상점 업력 데이터(공공데이터)를 가지고 실제 데이터를 살펴보고, 분석을 해보겠습니다. 지역별로, 업종 유형별로 업력에 따른 매장수를 비교해볼 것입니다. 어떠한 업종이 고인물(?)이 많은지, 최근 새롭게 생성된 업종군은 어떠한 것들이 있는지 살펴 볼 것입니다. 또한 카페나, 치킨집과 같은 업종을 선택하여 지역별로 어떻게 분포가 되고 있는지 살펴볼 것입니다. “퇴직 후 카페를 한다면… 어느 지역이 좋을까? 인구 대비 카페가 적은 지역?” 이후에는 지역별 인구 데이터를 불러와서, 상점데이터와 병합하고, 인구대비 카페수를 비교해 볼 것입니다.


이론
  • 판다스 컬럼 생성하기, 데이터 병합하기
실습
  • 상점 업력 데이터 분석하기
      : “가장 오래된 업종은 무엇일까?”, “요즘 새롭게 뜨고 있는 업종은 무엇일까?”, “업종별 업력의 편차를 비교해보자”
  • 인구 데이터 분석하기
      : 시군구별 데이터 정리하기, 상점 업력 데이터와 병합하기
  • 지역별 인구 만명당 카페 수 비교하기
      : “퇴직 후 카페 괜찮을까?”, “카페 창업을 한다면 어느 지역에 하는 것이 좋을까?”

6회차에서는 판다스로 정리한 데이터들을 어떻게 시각화할 수 있는지에 대해 살펴볼 것입니다. 회사 내에 이미 가지고 있는 데이터나, 웹크롤링을 통해 데이터 수집이 끝난 자료들을 불러와서, 시각화 가능하게 정리한 후 표현하고자 하는 내용을 그래프를 이용해서 확인하실 수 있습니다. seaborn 라이브러리를 이용하여 pandas 데이터를 시각화 하겠습니다.


이론
  • seaborn 라이브러리 사용법
  • Tip) 데이터 자동레포트 만들기
  • Tip) 한글/부호 글자 깨지지 않게 표시하는 방법
실습
  • 데이터 종류에 따른 그래프 사용하기
      ex) “값의 분포를 확인하고 싶어”, “두 변수 값의 분포와 관계를 알고싶어”, “항목 별로 값의 분포를 비교하고 싶어”, “두 가지 지표에 대한 값들을 한 눈에 비교하고 싶어”
  • 건강 검진 데이터 살펴보기 및 시각화

7~8회차에서는 데이터수집부터 분석까지 전체 과정으로 미니프로젝트를 진행할 것입니다. 7회 차에서는 유튜브 인기 게시글 정보를 수집하고 살펴보겠습니다.
“조회가 많이 된 동영상은 ‘좋아요’ 수가 높을까?” ” ‘좋아요’가 많으면 “싫어요”는 줄어들까?? 둘의 상관 관계는?”
” ‘싫어요’가 많은 것도 관심이니까.. 조회가 높지 않을까?” 인기 유튜브 영상 정보들을 수집하여, 이런 가설들이 맞는지 살펴보겠습니다.

이론

  • Selenium, BeautifulSoup을 활용하여 유튜브 인기 영상 정보 수집하기
  • 데이터 간 상관관계 살펴보고 시각화 하기
  • Tip) 크롤링하는 도중에 멈추지 않게 하기
실습
  • 유튜브 인기 영상 정보 수집하기
  • 조회수, 좋아요수, 싫어요 수 상관관계 살펴보기

많은 분들이 이용하고 있는 네이버쇼핑몰의 데이터를 직접 가져온 뒤에 네이버 쇼핑몰에 등록된 쇼핑몰과 상품을 기준으로 판매가를 직접 비교 분석해봅니다.


실습
  • 네이버 쇼핑몰 크롤링하기
  • 크롤링한 데이터 저장하기
  • 쇼핑몰과 상품별로 정렬하여 판매 비교분석
      : “동일한 제품, 쇼핑몰마다 가격 편차가 있을까?”, “조건 별로 살펴보기 귀찮은데..어느 쇼핑몰에서 사면 합리적일까?”

| 강사 소개 및 인터뷰

데이터 분석

장남수

현) 인사이저 텍스트분석 총괄
전) 아모레퍼시픽

- 제품 수요예측
- 재고 및 공급 망 관리
- 데이터 분석 프로젝트 진행

- 성향분석기반 추천 서비스 기술자문
- SNS 분석을 통한 예측 시스템 기술자문
- 데이터 분석 컨설팅 및 기술자문
- 크롤링 전문 회사 기술자문
- POSTEC 산업경영공학과

1. ‘파이썬’을 사용하는 이유가 있나요?

저도 엑셀을 주로 사용했었습니다.

그런데 확인해야할 매출, 영업, 고객 데이터가 많아지면서 엑셀이 종종 멈추기도 하고, 여러 시트에 걸쳐 작성된 수식들을 잊어버리고 오류가 발생하는 경우도 많았습니다. 그래서 파이썬을 시작하게 되었죠. 파이썬을 이용하면 여러 데이터를 4~5줄의 짧은 코드로 데이터를 통합하여 관리할 수도 있고, 자주 해야하는 업무는 미리 작성해두고 데이터 분석 이나 시각화를 할 수 있기 때문에 업무 효율성이 높아졌습니다. 시간과 노력에 대비하여 성과가 높아졌죠.

R이랑 파이썬 중 고민하시는 분도 있을 것 같습니다.

데이터 분석을 위한 방법들이 많이 등장하면서 R과 파이썬을 많이 배우고 계시죠. 입문 단계에서 언어를 선택하는 것이 많이 고민되시겠지만, 저는 파이썬을 추천드립니다. R 언어도 데이터 분석에 탁월한 것은 맞지만, 파이썬을 한 번 배워두면 데이터 분석 뿐만 아니라, 업무 효율화, 데이터 수집, 머신러닝, 웹 등에서 스킬의 확장성을 높일 수 있어 더욱 효과적입니다.

2. 파이썬 데이터 분석 입문, 비전공자/비개발자도 따라갈 수 있을까요?

“충분히 하실 수 있습니다.”

그동안 코딩을 한 번도 해보지 않았던 분들을 대상으로 수많은 강의를 진행한 경험으로 말씀드립니다. 코드 작성이 처음이고, 익숙하지 않기 때문입니다. 이러한 낯설음을 해결하기 위해 우리 수업에서는 설명만 하거나 미리 준비된 코드를 실행만 하고 넘어가지 않습니다.
여러분이 한 줄씩 입력해보고 오류가 발생하면 함께 해결하며 익숙해질 수 있도록 강의를 진행합니다. 수업에서는 이해되는데 혼자서 해보면 막막한 경험 있으시죠? 수업시간에 충분히 고민하고 작성해보면서, 코드가 익숙해질 수 있도록 여러분의 가이드가 되어 드리겠습니다.
가장 쉬운 프로그래밍 언어인 파이썬으로 시작해보세요.

3.강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

“강의가 다 끝나고 났을 때에도, 실제 업무에 활용 가능하도록” 에만 초점을 맞춰서 계획하고, 강의를 진행합니다. 강사입장에서 진행하기 편한 강의는, 설명을 듣고, 실습자료의 실행 버튼을 누르고, 결과를 확인하는 강의입니다. 수강생들에게도 쉽다, 혹은 해 볼만 하다 라는 느낌을 들게 해주지만, 실제로 업무에 적용하려고 할때에는 아무것도 하지 못할 확률이 매우 높습니다.
저는 이런 편한 강의는 보다는 강사가 입력해 놓은 코드를 단순하게 실행하는 것이 아닌 직접 코드를 타이핑하며 에러도 살펴보고 코드를 비교해보고, 수정도 해보며 실전과 가깝게 실습 위주로 진행을 할 예정입니다. 진행에 필요한 이론적인 설명은 필수적인 것 위주로 알려드리며, 함수나 라이브러리 같은 경우에도 각기 다른 종류의 명령어가 아닌, 다양한 곳에 활용할 수 있는 소수의 핵심 함수들을 활용하여 설명드릴 것입니다.

4. 업무 일정으로 인해 수업을 못듣는 일정이 있는데 어떻게 도와주실 수 있나요?

파이썬의 주요 내용만 담은 요약본 교재와 직접 작성한 파이썬 실습 코드가 제공되는 강의 입니다. 미리 제공해드리는 교재와 실습 자료를 통해, 충분히 예습과 복습을 해주시고 이해가 가지고 않는 부분에 대해서는 언제든 메일과 카카오톡으로 연락주시면 답변을 드리겠습니다. 또한, 러닝스푼즈에서는 업무 일정으로 놓치신 부분에 대해서는 다음 기수에 무료로 참여할 수 있는 보강 제도도 운영하고 있습니다.

 

5.본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

1. 웹 크롤링
인터넷에 있는 정보 중 내가 원하는 것은 무엇이든 수집해서 정리할 수 있다는 자신감을 가지게 될 것입니다. 회사, 산업군, 직무, 직책을 떠나 혼자서 혹은 내부적으로만 진행할 수 있는 일은 거의 없거나 단순업무 밖에 없습니다. 모든 것이 외부의 환경/시장/경쟁사 등을 분석하는 것을 병행해야 최적의 전략을 수립할 수 있을 것입니다. 웹크롤링은 시장 조사, 경쟁사/제품 분석, 데이터 분석 프로젝트 진행 등 활용도가 무궁무진합니다. 크롤링을 알기 전과, 알고 난 후는 비교할 수 없을 정도로 많이 다릅니다. 직접 해보지 않으면 이해하기 어려우실 거에요. 꼭 직접 느껴보시면 좋겠습니다.

2. 데이터살펴보기, 분석하기
보통 엑셀을 많이 사용하실 것입니다. 엑셀은 굉장히 좋은 툴입니다. 데이터들을 살펴보면서 수정하거나, 계산도 할 수 있고, 그래프를 그리거나 피벗테이블을 만들어 살펴볼 수도 있죠. 하지만 단점이 명확하게 존재합니다. 대량의 데이터가 있거나, 수식이 여러 단계로 계산된다거나 하는 경우 에러가 발생하거나 최악의 경우 종료가 되기도 합니다. 이런 경우, 파이썬의 판다스를 활용하신다면 매우 빠르고, 안정적으로 데이터들을 정리하실 수 있습니다. 특히, 취합 업무나 집계 보고 등의 대량의 데이터를 정기적으로 다루는 분들은 파이썬을 이용해 코드를 만들면, 과거 엑셀로 일주일이 걸리던 작업이 몇 시간 내로 완성하실 수도 있을 것입니다.

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