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Christopher Brooks
이 과정에서는 학습자에게 람다, csv 파일 읽기 및 조작, numpy 라이브러리와 같은 기본적인 파이썬 프로그래밍 기술을 포함하여 파이썬 프로그래밍 환경의 기본 사항을 소개합니다. 이 과정에서는 인기 있는 python pandas 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 정리 기술을 소개하고 데이터 분석을 위한 중심 데이터 구조로 Series 및 DataFrame의 추상화를 소개하고 groupby, merge 및 pivot 테이블 같은 함수를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 표 형식의 데이터를 가져와 정리하고 조작하고 기본 추론 통계 분석을 실행할 수 있습니다.
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이 과정에서는 학습자에게 람다, csv 파일 읽기 및 조작, numpy 라이브러리와 같은 기본적인 파이썬 프로그래밍 기술을 포함하여 파이썬 프로그래밍 환경의 기본 사항을 소개합니다. 이 과정에서는 인기 있는 python pandas 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 정리 기술을 소개하고 데이터 분석을 위한 중심 데이터 구조로 Series 및 DataFrame의 추상화를 소개하고 groupby, merge 및 pivot 테이블 같은 함수를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 표 형식의 데이터를 가져와 정리하고 조작하고 기본 추론 통계 분석을 실행할 수 있습니다.
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이 과정에서는 학습자에게 람다, csv 파일 읽기 및 조작, numpy 라이브러리와 같은 기본적인 파이썬 프로그래밍 기술을 포함하여 파이썬 프로그래밍 환경의 기본 사항을 소개합니다. 이 과정에서는 인기 있는 python pandas 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 정리 기술을 소개하고 데이터 분석을 위한 중심 데이터 구조로 Series 및 DataFrame의 추상화를 소개하고 groupby, merge 및 pivot 테이블 같은 함수를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 표 형식의 데이터를 가져와 정리하고 조작하고 기본 추론 통계 분석을 실행할 수 있습니다.
이 과정은 다른 ‘파이썬을 사용한 응용 데이터 과학’ 과정보다 먼저 수강해야 합니다. 파이썬의 응용 플로팅, 차트 및 데이터 표현, 파이썬의 응용 머신 러닝, 파이썬의 응용 텍스트 마이닝, 파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석.
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Syllabus
파이썬을 사용한 데이터 조작의 기초
이번 주에는 데이터 과학 분야를 소개하고, 데이터 과학자가 사용하는 일반적인 파이썬 기능 및 특징을 검토하고, 강의를 위해 Coursera Jupyter Notebook을 소개합니다. 채점, 전제 조건 및 기대치에 대한 모든 코스 정보는 강의 계획서에 있으며 과정 리소스 페이지에서 Jupyter Notebook에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.
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Syllabus
파이썬을 사용한 데이터 조작의 기초
이번 주에는 데이터 과학 분야를 소개하고, 데이터 과학자가 사용하는 일반적인 파이썬 기능 및 특징을 검토하고, 강의를 위해 Coursera Jupyter Notebook을 소개합니다. 채점, 전제 조건 및 기대치에 대한 모든 코스 정보는 강의 계획서에 있으며 과정 리소스 페이지에서 Jupyter Notebook에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.
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pandas를 사용한 기본 데이터 처리
이번 주 과정에서는 파이썬이 데이터 정리 및 처리를 위해 가지고 있는 가장 중요한 툴킷 중 하나인 pandas의 기초를 배우게 됩니다. DataFrame 구조로 데이터를 읽는 방법, 이러한 구조를 쿼리하는 방법, 이러한 구조에 대한 세부 정보가 인덱싱되는 방법을 배우게 됩니다.
pandas로 더 많은 데이터 처리
이번 주에는 DataFrame을 병합하고, 요약 테이블을 생성하고, 데이터를 논리적 조각으로 그룹화하고, 날짜를 조작하는 방법을 학습하여 python pandas 라이브러리에 대한 이해를 심화할 것입니다. 또한 데이터 규모에 대한 이해를 새롭게 하고 분석을 위한 메트릭 생성과 관련된 문제에 대해 논의합니다. 일주일은 더 중요한 프로그래밍 과제로 끝납니다.
지저분한 데이터로 질문에 답하기
이번 주 과정에서는 분포, 샘플링 및 t-검정과 같은 다양한 통계 기법을 소개합니다. 한 주가 과학에 대한 두 가지 토론과 네 번째 패러다임인 데이터 기반 발견의 부상으로 마무리됩니다.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
이 과정은 파이썬의 기초 개념부터 응용 분석까지 폭넓은 개념을 다룹니다
산업에서 널리 사용되는 람다, csv 파일, numpy 라이브러리의 기초를 소개합니다
파이썬에서 데이터를 조작하고 분석하기 위한 기본적인 프로그래밍 기술을 배울 수 있습니다
유명한 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 정리하고 조작하는 데 능숙해집니다
인기 있는 함수인 groupby, merge, pivot table을 적극적으로 사용하는 방법을 연습할 기회가 제공됩니다
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Data Scientist
Data Scientist
A Data Scientist uses data to solve business problems. This course may be useful for Data Scientists who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Data Scientists who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
A Machine Learning Engineer builds and deploys machine learning models. This course may be useful for Machine Learning Engineers who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Machine Learning Engineers who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Business Analyst
Business Analyst
A Business Analyst uses data to help organizations make better decisions. This course may be useful for Business Analysts who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Business Analysts who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Operations Research Analyst
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An Operations Research Analyst uses mathematical and statistical models to solve business problems. This course may be useful for Operations Research Analysts who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Operations Research Analysts who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Statistician
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A Statistician collects, analyzes, and interprets data. This course may be useful for Statisticians who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Statisticians who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Software Engineer
Software Engineer
A Software Engineer designs, develops, and maintains software systems. This course may be useful for Software Engineers who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Software Engineers who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Data Analyst
Data Analyst
A Data Analyst collects, cleans, and analyzes data to help organizations make informed decisions. This course may be useful for Data Analysts who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Data Analysts who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Financial Analyst
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A Financial Analyst evaluates and prices financial assets. This course may be useful for Financial Analysts who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Financial Analysts who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Risk Analyst
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A Risk Analyst assesses and manages risk. This course may be useful for Risk Analysts who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Risk Analysts who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Data Engineer
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A Data Engineer builds and maintains data pipelines. This course may be useful for Data Engineers who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Data Engineers who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Data Visualization Specialist
Data Visualization Specialist
A Data Visualization Specialist creates visual representations of data. This course may be useful for Data Visualization Specialists who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Data Visualization Specialists who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
A Quantitative Analyst uses mathematical and statistical models to analyze financial data. This course may be useful for Quantitative Analysts who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Quantitative Analysts who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Market Researcher
Market Researcher
A Market Researcher collects and analyzes data to understand market trends. This course may be useful for Market Researchers who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Market Researchers who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Insurance Analyst
Insurance Analyst
An Insurance Analyst evaluates and prices insurance risks. This course may be useful for Insurance Analysts who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Insurance Analysts who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
Data Journalist
Data Journalist
A Data Journalist uses data to tell stories. This course may be useful for Data Journalists who want to learn how to use Python for data manipulation and analysis. The course covers topics such as data structures, data cleaning, data visualization, and statistical analysis. These skills are essential for Data Journalists who want to be able to work with large datasets and extract meaningful insights from them.
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파이썬의 데이터 과학 소개.
데이터 과학과 머신 러닝의 기초를 입문자에게 친근한 방식으로 제공하며, 이 책은 고급 데이터 과학 개념과 기법에 대한 추가적인 정보를 제공하는 추가 읽기 자료로 유용합니다.
머신 러닝의 실제적인 측면에 중점을 둔 이 책은 데이터 과학의 잠재적 사용 사례와 응용 분야를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
금융 데이터 분석을 위한 통계적 기법과 모델에 대한 포괄적인 개요를 제공하여 데이터 과학에서 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
파이썬을 사용한 데이터 과학의 기본 개념을 다룹니다. 이 책은 학습자가 파이썬 프로그래밍과 데이터 과학의 초기 단계를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 분석을 위한 베이지안 통계의 이론적 기초에 대한 심도 있는 탐구를 제공하여 데이터 과학에서 불확실성을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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인과 추론의 원리에 대한 포괄적인 개요를 제공하며, 데이터 과학에서 원인과 결과를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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데이터 마이닝 기술과 알고리즘에 대한 포괄적인 가이드로, 데이터 과학에서 패턴과 트렌드를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
통계적 학습의 기본 개념에 대한 체계적인 개요를 제공하여 데이터 과학에서 예측 모델을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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딥 러닝의 이론적 기초와 기술에 대한 포괄적인 가이드로, 데이터 과학에서 복잡한 패턴을 인식하는 데 사용할 수 있는 도구와 기술을 제공합니다.
자연어 처리의 기본 개념과 파이썬에서 구현하는 방법을 설명하는 데 도움이 될 수 있으며, 데이터 과학에서 텍스트 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
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컴퓨터 비전의 원리와 기술에 대한 포괄적인 개요를 제공하여, 데이터 과학에서 이미지와 영상을 분석하는 데 사용할 수 있는 기술을 제공합니다.
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시계열 데이터 분석에 대한 체계적인 개요를 제공하여 데이터 과학에서 시간 기반 데이터를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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Level
Intermediate
Via
Coursera
Institution
University of Michigan
Instructor
Christopher Brooks
Language
한국어
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이 과정은 파이썬의 기초 개념부터 응용 분석까지 폭넓은 개념을 다룹니다
산업에서 널리 사용되는 람다, csv 파일, numpy 라이브러리의 기초를 소개합니다
파이썬에서 데이터를 조작하고 분석하기 위한 기본적인 프로그래밍 기술을 배울 수 있습니다
유명한 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 정리하고 조작하는 데 능숙해집니다
인기 있는 함수인 groupby, merge, pivot table을 적극적으로 사용하는 방법을 연습할 기회가 제공됩니다
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