데이터 분석
데이터프레임 정보를 확인하고 결측치와 잘못된 값을 수정하는 실습입니다. 정규 표현식과 데이터 정제 과정을 통해 누락되거나 일관되지 않은 정보를 다룹니다.
자료 전체 분량 기준의 예상 읽기 시간이며, 예제 실행과 실습 시간은 별도입니다.
데이터 분석 강의 내용을 직접 코드로 실습하려는 분. Python의 기초 문법을 알고 있으면 활용하기 좋습니다.
6쪽데이터 분석
읽기 약 4분결측치·중복·이상값 등 데이터 품질 문제를 구분하고 원본 보존, 원인 분석, 재현 가능한 정제 원칙을 설명합니다. Pandas에서 행·열을 선택·삭제하고 중복을 찾거나 정규표현식으로 값을 정리하는 예제를 담았습니다.
11쪽데이터 분석
읽기 약 8분데이터 분석과 데이터 과학의 범위, 필요한 도구와 도메인 지식을 살펴보는 입문 교재입니다. Google Colab에서 붓꽃 데이터를 불러와 Pandas DataFrame을 다루고 CSV 파일로 저장·재로딩하는 첫 실습을 진행합니다.
8쪽데이터 분석
읽기 약 5분API·HTTP·JSON의 관계를 이해하고 응답 데이터를 Python 객체와 DataFrame으로 변환하는 방법을 정리했습니다. requests·BeautifulSoup을 이용한 웹 스크래핑 흐름과 스마트팜 관련 도서 정보를 수집하는 실습을 다룹니다.