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파이썬의 데이터 과학 소개

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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What's inside

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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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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Reviews summary

파이썬 데이터 과학 기초 다지기

학생들은 파이썬을 사용한 데이터 과학의 훌륭한 입문서라고 평가합니다. 특히 파이썬과 pandas 라이브러리 초보자에게 탄탄한 기초를 제공하며, 강사의 명확한 설명과 실용적인 Jupyter Notebook 실습이 개념 이해에 매우 효과적이었다고 언급합니다. 다만, 일부 학습자들은 파이썬 사전 지식의 필요성을 느끼거나 진행 속도가 다소 빠르다고 느낄 수 있습니다. 전반적으로 데이터 조작 및 정리 기술을 습득하고 후속 과정을 위한 발판을 마련하는 데 매우 유용하다고 판단됩니다.

강사의 설명이 명확하고 이해하기 쉽게 구성되어 있습니다.

"강사님의 설명이 정말 명확하고 예시도 적절해서 복잡한 내용도 쉽게 따라갈 수 있었습니다."

"핵심을 짚어주는 깔끔한 강의 덕분에 혼란 없이 학습할 수 있었어요."

"강의의 흐름이 매우 자연스럽고, 지루함 없이 집중해서 들을 수 있었습니다."

Jupyter Notebook을 활용한 실습이 개념 이해를 돕습니다.

"Jupyter Notebook을 이용한 실습 위주의 구성이 매우 좋았습니다. 직접 코드를 작성하며 배우니 더 잘 이해됐어요."

"실제 데이터를 다루는 연습을 많이 할 수 있어서 이론을 적용하는 데 도움이 됩니다."

"강의에서 배운 것을 바로 실습에 적용해볼 수 있어 학습 효과가 높았습니다."

데이터 과학 및 파이썬 초급자에게 훌륭한 출발점입니다.

"저는 파이썬을 처음 접했지만, 이 강좌는 데이터 과학의 기본 개념을 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다."

"데이터 과학을 시작하려는 사람들을 위한 훌륭한 입문 강좌로 적극 추천합니다."

"파이썬과 pandas 라이브러리에 대한 아주 좋은 소개였고, 개념 설명이 친절했어요."

데이터 분석을 위한 필수 파이썬 라이브러리 기초를 다집니다.

"이 강좌를 통해 데이터 과학에서 가장 중요한 pandas 라이브러리를 효과적으로 익힐 수 있었습니다."

"테이블 형식 데이터를 다루고 기본적인 통계 분석을 수행하는 데 필요한 핵심 기술을 배웠습니다."

"후속 과정인 '파이썬을 사용한 응용 데이터 과학'을 수강하기 위한 완벽한 발판이 되어주었습니다."

일부 학습자는 파이썬 사전 지식이 필요하다고 느낍니다.

"파이썬을 전혀 모르는 상태에서는 초반에 약간의 어려움이 있을 수 있어요. 기본적인 문법은 미리 익혀두면 좋습니다."

"이 과정은 '소개'이지만, 파이썬 기초를 다진 후에 수강하는 것이 학습 효율을 높일 수 있다고 생각합니다."

"몇몇 부분에서는 추가적인 설명이나 자료가 더 필요하다고 느꼈습니다."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 파이썬의 데이터 과학 소개 with these activities:

스터디 그룹에 참여

Show steps

다른 학생들과 협력하여 이해를 공고히하고 다양한 관점을 얻도록 합니다.

Show steps

스터디 그룹 찾기
정기 모임 일정 지정
주제 논의 및 문제 해결

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Career center

Learners who complete 파이썬의 데이터 과학 소개 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

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.

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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.

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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.

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Data Engineer

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.

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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.

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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.

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Statistician

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.

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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.

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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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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.

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Operations Research Analyst

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.

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Risk Analyst

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.

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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.

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Financial Analyst

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.

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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.

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Reading list

We've selected 12 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in 파이썬의 데이터 과학 소개.