[온라인 교육 이벤트 안내]
- 신청기간: 2/11(화) 09:00 ~ 2/20(목) 18:00
- 시청가능 기간: 2/24(월)~3/2(일), 일주일 간
- 수강인원: 10명, 선착순
※ 본 과정은 온라인업체 제휴 과정입니다.
※ 아이디는 동작50플러스센터 아이디와 동일하며 비밀번호는 핸드폰 뒷 번호로 세팅됩니다.
※ 아래 커리큘럼에 기재되어 있는 교육일자와 무관하게 2/24(월)~3/2(일), 일주일 간만 시청 가능합니다.
> 과정소개
'데이터 프레임을 만들고, 시각화를 하기 위한 패키지를 알며, 목적(Datafrmae 및 시각화)에 맞는 패키지를 활용하여 실습을 진행하는 과정입니다.
> 학습대상
1. DT 핵심인재
2. 데이터 유관 부서 구성원
> 학습목표
- 데이터 프레임을 다룰 수 있다.
- 비교와 비율, 동향 및 패턴분석, 시각화 실습을 진행한다.
> 학습내용
1. 데이터 프레임 다루기
2. 파이썬 패키지란?
3. 파이썬 패키지 종류
4. 기본 패키지
5. 데이터 분석을 위한 패키지
6. 머신러닝 패키지
7. 데이터 전처리 패키지
8. 기타 패키지
9. DataFrame이란?
10. DataFrame을 배우는 이유
11. DataFrame 실습 1
12. DataFrame 실습 2
13. DataFrame 실습 3
14. Pandas 실습
15. Numpy 실습 1
16. Numpy 실습 2
17. Numpy 실습 3
18. DataFrame 과제
19. DataFrame 과제 해설
20. 데이터 시각화
21. 데이터 시각화란?
22. 데이터 시각화의 절차
23. 도표 분석 방법 비교와 비율 분석
24. 비교와 비율 분석 구성요소
25. 도표 분석 방법 동향과 패턴 분석
26. 도표 분석 방법 관계와 연관 분석
27. 동향과 패턴 분석 구성요소
28. 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지
29. 데이터 시각화 결과물
30. 데이터 시각화 실습 1
31. 데이터 시각화 실습 2
32. 데이터 시각화 과제
∙ 센터의 모든 교육은 홈페이지에서 접수 -> 선정 -> 입금 (무료교육 제외) 하신 분에 한해서 참여하실 수 있습니다. (선착순 강좌 제외)
∙ 무통장 입금 시 계좌 생성 후 24시간 이내 미 입금 시, 자동 취소됩니다.
∙ 신청은 홈페이지에서만 가능합니다.
■ 취소 시 유의점
∙ 취소 및 환불은 [홈페이지 (로그인)] - [마이페이지] 에서 수강자 본인이 직접 신청할 수 있습니다.
■ 강좌 취소 시 환불금액 기준 : 상기 표 확인
∙ 강좌오픈일(매주 월요일) 이전 : 100% 환불
∙ 강좌오픈일 1일 후(화요일)까지 1강 이하 수강 시 : 100% 환불
∙ 강좌오픈일 2일 후(수요일)이후 나 1강 초과 수강 시 : 환불불가
■ 상기 내용을 확인하지 않아 발생 된 불이익은 수강생 본인에게 책임이 있음을 알려드립니다.
■ 센터의 원활한 진행을 위한 사항이니 깊은 양해 바랍니다.
일시 | 장소 | 강사 | 내용 | 준비물 |
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(1 회차) 2025.02.24 (09:00 ~ 16:00) |
온라인교육 | 노정인 | *본 교육은 온라인 교육으로 아래와 같이 진행되며, 커리큘럼 일시와 무관하게 2/24(월)~3/2(일) 사이에 수강이 가능합니다. 1. 데이터 프레임 다루기 2. 파이썬 패키지란? 3. 파이썬 패키지 종류 4. 기본 패키지 5. 데이터 분석을 위한 패키지 6. 머신러닝 패키지 7. 데이터 전처리 패키지 8. 기타 패키지 9. DataFrame이란? 10. DataFrame을 배우는 이유 11. DataFrame 실습 1 12. DataFrame 실습 2 13. DataFrame 실습 3 14. Pandas 실습 15. Numpy 실습 1 16. Numpy 실습 2 17. Numpy 실습 3 18. DataFrame 과제 19. DataFrame 과제 해설 20. 데이터 시각화 21. 데이터 시각화란? 22. 데이터 시각화의 절차 23. 도표 분석 방법 비교와 비율 분석 24. 비교와 비율 분석 구성요소 25. 도표 분석 방법 동향과 패턴 분석 26. 도표 분석 방법 관계와 연관 분석 27. 동향과 패턴 분석 구성요소 28. 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지 29. 데이터 시각화 결과물 30. 데이터 시각화 실습 1 31. 데이터 시각화 실습 2 32. 데이터 시각화 과제 |
없음 |