python pandas를 이용한 실전 데이터 주무르기
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python pandas를 이용한 실전 데이터 주무르기

#파이썬 #python #pandas #데이터시각화 #웹크롤링 #API #OpenAPI #Seaborn #Folium  #Selenium #BeautifulSoup #numpy


pandas기본 + 응용, 시각화 도구, 웹 파싱, 웹 크롤링 도구를 실용적 예제  위주로 배웁니다.

실용적인 데이터를 실제로 다루고 분석합니다. 

python / pandas 활용한 데이터 처리 경험이 많은 강사가 설명식으로 진행하는 스터디 입니다.


추천 대상: 아래 항목 중 하나 이상 해당되는 분

  • 데이터분석 , 머신러닝, 딥러닝 관련하여 python 툴을 실용적으로 활용하고자 하는 분
  • R을 이용한 데이터분석 경험이 있거나 python 기초 경험이 있는 분
  • javascript, Java, C, C++,C# 등의 프로그래밍 경험이 있는 분


주교재:   

 "파이썬으로 데이터 주무르기"  http://www.yes24.com/24/Goods/57670268

  * 교재 구매가 필수는 아니지만, 예습 및 복습에 교재를 이용하면 더 좋을 수 있습니다.


일정: 

1회차만 수요일, 2,3,4회차는 월요일입니다.

1기 - 1월23일(수), 1월~2월18일 저녁 19:30~22:30 (3시간 x 4회)

장소: 강남역 12번출구 마이캠퍼스 7층


강의 목차:

1회차: 1장

2회차: 2장, 3장

3회차: 4장, 5장

4회차: 6장, 7장


1장. 서울시 구별 CCTV 현황 분석 -- pandas 기본과 고급

    pandas기본, pandas 고급 - apply(), map(), groupby(), ...

    pandas에서 시간값, 날짜, 요일 처리

    pandas에서 예외값, 빈값 (Nan, NA, ...) 처리

    한글 인코딩(encoding) 처리

2장. 서울시 범죄 현황 분석 -- pandas 활용, 데이터와 지도 표현, 시각화

     Google Map,  Seaborn, Folium

3장. 시카고 샌드위치 맛집 분석 -- 웹 데이터 파싱

     웹 크롤링, BeautifulSoup으로 웹(HTML) 파싱,  맛집 지도표시, 네이버 영화 평점 확인,  

4장. 셀프 주유소는 정말 저렴할까 -- 웹 크롤링, 파싱

    Selenium 으로 웹 크로링(web crawling), 데이터 파싱

5장. 우리나라 인수 소명 위기 지역 분석 

   Cartogram, Folium, ...

6장. 19대 대선 결과  분석

   Selenium, BeautifulSoup 종합 활용  

7장. 시계열 데이터 다루기 

   numpy polyfit, Prophet, ...



강사 소개: 한대희

  • python 및  pandas로 데이터 분석 프로젝트 다수 수행 (2017~)
  • python 및 tensorflow, keras 딥러닝 프로그래밍 강의 (2017~)
  • 포스텍 컴퓨터공학 석사 (Neural Network 및 데이터분석 전공)
  • (현) 마이캠퍼스 딥러닝 연구소장
  • (전) 삼성전자 연구소 
  • (전) 핀테크 스타트업 CTO


=== 상세 목차 ===

1장 서울시 구별 CCTV 현황 분석

1-1. CCTV 현황과 인구 현황 데이터 구하기

1-2. 파이썬에서 텍스트 파일과 엑셀 파일을 읽기 - pandas

1-3. pandas 기초 익히기

1-4. pandas를 이용해서 CCTV와 인구 현황 데이터 파악하기

1-5. pandas 고급 기능 - 두 DataFrame 병합하기

1-6. CCTV 데이터와 인구 현황 데이터를 합치고 분석하기

1-7. 파이썬의 대표 시각화 도구 Matplotlib

1-8. CCTV 현황 그래프로 분석하기


2장 서울시 범죄 현황 분석

2-1. 데이터 획득하기

2-2. pandas를 이용하여 데이터 정리하기

2-3. 지도 정보를 얻을 수 잇는 Google Maps

2-4. Google Maps를 이용해서 주소와 위도, 경도 정보 얻기

2-5. pandas의 pivot_table 학습하기

2-6. Pivot_table을 이용해서 데이터 정리하기

2-7. 데이터 표현을 위해 다듬기

2-8. 좀 더 편리한 시각화 도구 - Seaborn

2-9. 범죄 데이터 시각화하기

2-10. 지도 시각화 도구 - Folium

2-11. 서울시 범죄율에 대한 지도 시각화

2-12. 서울시 경찰서별 검거율과 구별 범죄 발생율을 동시에 시각화하기


3장 시카고 샌드위치 맛집 분석

3-1. 웹 데이터를 가져오는 Beautiful Soup 익히기

3-2. 크롬 개발자 도구를 이용해서 원하는 태그 찾기

3-3. 실전: 시카고 샌드위치 맛집 소개 사이트에 접근하기

3-4. 접근한 웹 페이지에서 원하는 데이터 추출하고 정리하기

3-5. 다수의 웹 페이지에 자동으로 접근해서 원하는 정보 가져오기

3-6. Jupyter Notebook에서 상태 진행바를 쉽게 만들어주는 tqdm 모듈

3-7. 상태 진행바까지 적용하고 다시 샌드위치 페이지 50개에 접근하기

3-8. 50개 웹 페이지에 대한 정보 가져오기

3-9. 맛집 위치를 지도에 표기하기

3-10. 네이버 영화 평점 기준 영화의 평점 변화 확인하기

3-11. 영화별 날짜 변화에 따른 평점 변화 확인하기


4장 셀프 주유소는 정말 저렴할까

4-1. Selenium 사용하기

4-2. 서울시 구별 주유소 가격 정보 얻기

4-3. 구별 주유 가격에 대한 데이터의 정리

4-4. 셀프 주유소는 정말 저렴한지 boxplot으로 확인하기

4-5. 서울시 구별 주유 가격 확인하기

4-6. 서울시 주유 가격 상하위 10개 주유소 지도에 표기하기


5장 우리나라 인구 소멸 위기 지역 분석

5-1. 목표 명확히 하기

5-2. 인구 데이터 확보하고 정리하기

5-3. 인구 소멸 위기 지역 계산하고 데이터 정리하기

5-4. 대한민국 지도 그리는 방법에 대한 소개

5-5. 지도 시각화를 위해 지역별 고유 ID 만들기

5-6. Cartogram으로 우리나라 지도 만들기

5-7. 인구 현황 및 인구 소멸 지역 확인하기

5-8. 인구 현황에서 여성 인구 비율 확인하기

5-9. Folium에서 인구 소멸 위기 지역 표현하기


6장 19대 대선 결과 분석

6-1. Selenium과 Beautiful Soup을 이용한 데이터 획득 준비 작업

6-2. 19대 대선 개표 결과 데이터 획득하기

6-3. 각 후보의 득표율과 지역 ID 정리

6-4. 19대 대선 결과 득표율 시각화하기


7장 시계열 데이터를 다뤄보자

7-1. Numpy의 polyfit으로 회귀(regression) 분석하기

7-2. Prophet 모듈을 이용한 forecast 예측

7-3. Seasonal 시계열 분석으로 주식 데이터 분석하기

7-4. Growth Model과 Holiday Forecast



참고 - 딥러닝 프로젝트 스쿨 강좌 모음

딥러닝(인공지능/데이터분석) 분야 진학 및 취업을 위한 프로젝트 기반의 스쿨 

=>  딥러닝 프로젝트 스쿨


딥러닝 프로젝트 스쿨 레벨A 시간표













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