[Megabyte School : AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정] Day 30.

 

 

안녕하세요 늑대양입니다 :)

 

 

비가 오고 나서 날씨가 참 좋네요 😍

 

 

오늘은 [AI 데이터 사이언티스트 취업 완성 과정]의 30일차 일과를 정리하여 안내해드리도록 하겠습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

Day 30 시간표:

• 온라인 학습: 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 실전
• 실시간 강의: 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 실전

 

 

 

Day 30. 온라인 학습 범위:

• 13강
• 예상 학습 시간: 2:16:18

대주제(Part)	중주제(Chapter)	소주제(Clip)
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_01. matplotlib 을 이용한 단일 차트 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_02. 여러 데이터를 한 차트에 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_03. subplot_subplots 를 이용한 여러개의 차트 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_04. load_dataset 을 이용한 데이터 셋 불러오기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_05. barplot을 이용한 막대그래프 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_06. countplot을 이용한 막대그래프 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_07. scatterplot을 이용한 산점도 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_08. lineplot을 이용한 선도표 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_09. heatmap을 이용한 히트맵 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_10. pie를 이용한 원형차트 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_11. boxplot을 이용한 상자 수염 그림 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_12. displot_histplot 을 이용한 히스토그램 그리기
Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석	Ch 04_데이터 시각화	CH04_13. pandas-profiling 을 통한 EDA

 

 

 

 

Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석

Ch 04_데이터 시각화

CH04_01. matplotlib 을 이용한 단일 차트 그리기

 

CH04_02. 여러 데이터를 한 차트에 그리기

 

CH04_03. subplot_subplots 를 이용한 여러개의 차트 그리기

 

CH04_04. load_dataset 을 이용한 데이터 셋 불러오기

 

CH04_05. barplot을 이용한 막대그래프 그리기

 

CH04_06. countplot을 이용한 막대그래프 그리기

 

CH04_07. scatterplot을 이용한 산점도 그리기

 

CH04_08. lineplot을 이용한 선도표 그리기

 

CH04_09. heatmap을 이용한 히트맵 그리기

 

CH04_10. pie를 이용한 원형차트 그리기

 

CH04_11. boxplot을 이용한 상자 수염 그림 그리기

 

CH04_12. displot_histplot 을 이용한 히스토그램 그리기

 

CH04_13. pandas-profiling 을 통한 EDA

 

 

 

 

 

 

 

데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 실전

Seaborn

seaborn 예제 실행 화면 - 1

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 2

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 3

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 4

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 5

 

 

 

# 한글 폰트 설정 방법 2
import matplotlib
import matplotlib.font_manager as fm
fm.get_fontconfig_fonts()

font_location = '/Users/**사용자_이름**/Library/Fonts/D2Coding-Ver1.3.2-20180524-all.ttc'
# font_location = '/System/Library/Fonts/설치된 폰트 선택'

font_name = fm.FontProperties(fname=font_location).get_name()
matplotlib.rc('font', family=font_name)

 

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 6

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 7

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 8

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 9

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 10

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 11

 

 

seaborn 예제 실행 화면 - 12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

밀*스:

• 데이터 분석 CRM 솔루션 기업
• 세 가지 데이터셋 
• HR 데이터 (37408 x 13)
• Hospitality 데이터 (98569 x 14)
• 공공데이터 (2018 1인 창조기업 정보, 5007 x 167)

 

차*****션:

• 거래내역(or 할인내역) 데이터 셋
• 5623810 x 13

 

패****스:

• 구매내역 데이터 셋
• 10만 row

 

 

2**m:

• 온라인 셀렉샵 (큐레이션 메인)
• 세 가지 데이터셋
• event (5880407 x )
• product (283326 x 12)
• user (254958 x 3)

 

 

자유주제:

• 원하는 주제 선정
• 데이터 셋 선정
• 캐글 데이터 (Competitions, datasets)
• 데이콘 데이터 (대회 데이터셋)

 

 

내일 과제:

• 세 가지 EDA 코드 필사
• Titanic code 필사 (따라치기)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)