안녕하세요 늑대양입니다 :)
오늘은 [AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정]의 28일차 일과를 정리하여 안내해드리도록 하겠습니다.
Day 28 시간표:
- 온라인 학습: 파이썬 라이브러리 기초
- 실시간 강의: 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 기초
Day 28. 온라인 학습 범위:
- 7강
- 예상 학습 시간: 4:59:07
| 대주제(Part) | 중주제(Chapter) | 소주제(Clip) |
| Part.3 파이썬 기초와 데이터분석 | Chapter.02 데이터 분석 라이브러리 | CH02_07. Seaborn을 사용하는 이유 |
| Part.3 파이썬 기초와 데이터분석 | Chapter.02 데이터 분석 라이브러리 | CH02_08. pyplot 기초 |
| Part.3 파이썬 기초와 데이터분석 | Chapter.02 데이터 분석 라이브러리 | CH02_09. seaborn plots |
| Part.3 파이썬 기초와 데이터분석 | Chapter.03 탐색적 데이터 분석 | CH03_01. 탐색적 데이터 분석이란 |
| Part.3 파이썬 기초와 데이터분석 | Chapter.03 탐색적 데이터 분석 | CH03_02. Case1. Starbucks Survey |
| Part.3 파이썬 기초와 데이터분석 | Chapter.03 탐색적 데이터 분석 | CH03_03. Case2. Kaggle Survey |
| Part.3 파이썬 기초와 데이터분석 | Chapter.03 탐색적 데이터 분석 | CH03_04. Case3. 공공데이터 분석 - 커피전문점 |
Part.3 파이썬 기초와 데이터분석
Chapter.02 데이터 분석 라이브러리
CH02_07. Seaborn을 사용하는 이유
Seaborn : Statistical Data Visualization library based on matplotlib
Matplotlib:
- 파이썬 오픈소스 라이브러리 중에 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리입니다.
- 2002년부터 만들어졌으며, MATLAB의 기능들을 파이썬으로 가져오는 컨셉으로 시작되었습니다.
- 각종 논문에서 figure를 그릴 때, 사용될 만큼 깔끔하게 그래프를 그려주는 것으로 유명합니다.
- Figure 라는 도화지에 여러가지 component를 얹어서 그래프를 완성하는 컨셉으로 구현됩니다.
- 크게 pyplot 을 이용하여 구현하는 방법과 OOP-style 을 이용하여 구현하는 두 가지 방법이 있습니다.
- 빠르게 적당한 퀄리티의 그래프를 그린다면 pyplot을, 디테일하게 이것저것 표현을 한다면 OOP-style로 구현하는 것을 추천합니다.
Seaborn
Seaborn main URL: https://seaborn.pydata.org/index.html
seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.12.0 documentation
seaborn: statistical data visualization
seaborn.pydata.org
- 2012년에 만들어졌으며, matplotlib을 더 편하게 사용할 수 있도록 만든 라이브러리입니다.
- matplotlib이 MATLAB을 표방하여 디자인된 것과 다르게, seaborn은 numpy, pandas 같은 파이썬 라이브러리들을 편하게 시각화하는 것을 중점으로 디자인된 라이브러리입니다.
- 특히, DataFrame을 직접적으로 지원하기 때문에 훨씬 편리하게 데이터를 시각화할 수 있습니다.
- 그리고 matplotlib 위에 만들어져서, matplotlib에 있는 개념들을 확장해서 사용할 수 있습니다.
- 다양한 기본 plot들이 있어서 빠르게 통계 분석을 하기에 편리합니다 → EDA
몇 가지 기본 plots
1. Lineplot
2. boxplot
3. Jointplot
4. Pairplot
CH02_08. pyplot 기초
CH02_09. seaborn plots
CH03_01. 탐색적 데이터 분석이란
CH03_02. Case1. Starbucks Survey
CH03_03. Case2. Kaggle Survey
CH03_04. Case3. 공공데이터 분석 - 커피전문점
데이터 전처리를 위한 라이브러리
Numpy 기초 실습
Concatentation of arrays 부터 진행
Pandas 기초 실습
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