Python 입문자들을 위한 커리큘럼을 마련하였습니다!
Python 언어를 활용하는 방법은 다양합니다. 웹 개발을 할 수도 있고, 딥러닝을 할 수도 있습니다.
이번 커리큘럼에서는 데이터 분석을 위한 Python 문법을 익히는 데 중점을 두었습니다.
아직 Python을 잘 모르는 초보자라도 쉽게 따라올 수 있습니다!
‘22년 데이터 분석을 위한 Python 입문 스터디 일정
주차 | 날짜 | 모듈 |
1주차 | 7월 13일(수) | 데이터 분석 사례 / 기초 파이썬 문법 |
2주차 | 7월 20일(수) | BeautifulSoup과 requests 모듈을 활용한 웹 크롤링 |
3주차 | 7월 27일(수) | Pandas를 이용한 데이터 핸들링 / Matplotlib과 Seaborn을 활용한 데이터 시각화 |
4주차 | 8월 3일(수) | Scikit-Learn을 활용한 머신러닝 데이터 분석 |
5주차 | 8월 10일(수) | 프로젝트 케이스 스터디 + 프로젝트 준비 |
6주차 | 8월 17일(수) | 프로젝트 발표 |
스터디 모집 기간
6월 29일(수) ~ 7월 7일(목)
입금자 기준 선착순 최대 30명
(정원 초과시 조기 마감될 수 있습니다. 마감시 해당 페이지를 통해 공지 드립니다.)
커리큘럼
커리큘럼은 유동적으로 변경될 수 있습니다.
1주차 데이터 분석 사례 / 기초 파이썬 문법
파이썬을 활용한 데이터 분석 사례를 살펴 보고 기초 파이썬 문법(데이터 타입, 자료형 등)을 다룹니다.
2주차 BeautifulSoup과 requests 모듈을 활용한 웹 크롤링
본인이 원하는 데이터를 분석하기 위해서는 데이터 수집을 할 줄 알아야 합니다.
BeautifulSoup과 requests 모듈을 활용하여 데이터 수집하는 방법을 알아봅니다.
3주차 Pandas를 이용한 데이터 핸들링 / Matplotlib과 Seaborn을 활용한 데이터 시각화
데이터를 수집했다면, 분석하기 좋은 형태로 데이터를 처리해야 합니다. 이런 과정을 데이터 전처리라고 합니다.
Pandas를 활용해 데이터를 핸들링하는 방법과 Matplotlib과 Seaborn을 활용하여 데이터를 시각화해봅니다.
4주차 Scikit-Learn을 활용한 머신러닝 데이터 분석
본격적으로 머신러닝을 활용하여 데이터를 분석합니다. 주로 머신러닝을 활용하여 예측을 하거나, 인사이트를 도출합니다.
머신러닝 중 대표적인 지도 학습 / 비지도 학습 알고리즘을 공부합니다.
5주차 프로젝트 케이스 스터디
프로젝트 케이스 스터디는 지금까지 공부한 내용을 복습하며 예제를 코드로 구현합니다.
데이터 분석을 위한 Python 입문 | |
난이도 | 초 | 파이썬 실력: ★☆☆☆☆ |
장소 | 종로 P&T 스퀘어 4층 (종로3가역 3분 거리) |
시간 | 매주 수요일 오후 2시~오후 5시 (3시간) |
참가비 | 15만 원 (대관비 포함) |
모집 인원 | 최대 30명 / 3인 1개 팀 |
Q&A
파이썬 실력이 부족한데 수강해도 괜찮을까요?
해당 강의는 제로 베이스에서 출발합니다. 하지만 예습을 하고 올 수 있다면 훨씬 더 잘 따라올 수 있습니다.
시간이 된다면 아래 링크를 따라 개념을 보고 와주세요!
점프 투 파이썬
강의를 한 주 정도 빠질 것 같은데 괜찮은가요?
해당 강의는 유기적으로 연결되어 있어 한 주 빠지게 될 경우 따라 오기 어려울 수 있습니다. 물론 이미 아는 내용이고, 모르는 부분만 질문해서 해결되는 수준이라면 괜찮습니다. 그러나 이런 경우에도 팀 활동에 지장이 있을 수 있기 때문에 필히 스케줄을 미리 조정해주시길 바랍니다.
팀 배정은 어떻게 되나요?
팀 배정은 실력에 따라 스터디 리더가 임의로 배정합니다. 혹시 친구와 같이 신청하여 꼭 같이 팀원이 되고 싶은 경우에는 신청 후 seong.benny@gamil.com으로 메일 주시기 바랍니다.
