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안녕하세요 늑대양입니다 :)
연휴는 잘 보내셨을까요 😍
오늘은 [AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정]의 29일차 일과를 정리하여 안내해드리도록 하겠습니다.
Day 29 시간표:
- 온라인 학습: 파이썬 라이브러리 기초
- 실시간 강의: 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 기초
Day 29. 온라인 학습 범위:
- 16강
- 예상 학습 시간: 3:35:05
대주제(Part) | 중주제(Chapter) | 소주제(Clip) |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_01. 데이터 프레임 생성 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_02. 칼럼명 추출 변경 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_03. copy를 이용한 데이터 복사 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_04. 시리즈 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_05. loc과 iloc을 이용한 원하는 위치의 데이터 추출 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_06. 조건에 맞는 데이터 추출 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_07. 정렬 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_08. 결측값 처리 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_09. 타입 변환 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_10. 레코드, 칼럼 추가 삭제 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_11. apply.map을 활용한 데이터 변환 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_12. 데이터프레임 결합_상하결합 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_13. 데이터 프레임 결합_좌우결합 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_14. 그룹화 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_15. 피벗테이블 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석 | Ch 03_데이터 전처리 | CH03_16. 파일호출_저장 |
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석
Ch 03_데이터 전처리
CH03_01. 데이터 프레임 생성
CH03_02. 칼럼명 추출 변경
CH03_03. copy를 이용한 데이터 복사
CH03_04. 시리즈
CH03_05. loc과 iloc을 이용한 원하는 위치의 데이터 추출
CH03_06. 조건에 맞는 데이터 추출
CH03_07. 정렬
CH03_08. 결측값 처리
CH03_09. 타입 변환
CH03_10. 레코드, 칼럼 추가 삭제
CH03_11. apply.map을 활용한 데이터 변환
CH03_12. 데이터프레임 결합_상하결합
CH03_13. 데이터 프레임 결합_좌우결합
CH03_14. 그룹화
CH03_15. 피벗테이블
CH03_16. 파일호출_저장
데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 기초
EDA 프로젝트 주제 데이터
- 29**
- 밀버*
- 차*****션
- 패스****
- 10만 건 정도의 데이터 기반
- 옛날 데이터 ~ 최신 데이터
- DA 성향이 강한 데이터
- 비즈니스 적 문제 도출 및 활용에 대한 기획안
- 분석 도구: 파이썬 +@
- 최종 구현은 쥬피터 노트북 파일
- 3인 or 4인 1조 정도로 구성되어 진행 예정
- 자유롭게 분석배운 것 복습 + 추가적용
- csv 기반 데이터
- ML 돌리기는 어려우며, EDA 프로젝트에서는 해당 내용을 다룰 필요 X
Pandas 복습:
기술통계량 확인:
- int64:현재는 int라고 생각하자!
- object: 문자열이 하나 이상 포함된 데이터, 벡터로 사용 불가능
- float: 부동 소수
- 등등
Pivot Table 활용:
긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)
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