온앤오프 Python을 이용한 빅데이터 분석 사례 연구
| 교육일정 | |
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| 교육시간 | 3일, 21시간 |
| 교육장소 | 서울본부(강의장 추후 개별 안내) |
| 고용보험 | 고용보험 비환급 ? |
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교육비
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정상가 750,000 원 KPC 유료법인회원 680,000 원 |
| 교육문의 | ICT교육센터 김지은 / 02-724-1218 / jekim@kpc.or.kr |
교육목적/특징
■ 본 과정은 Python 언어를 이용하여 데이터 분석 방법을 익히고, 사례 연구를 통해 분석 방법을 적용하여 시각화를 연습해 보는 과정입니다.
■ Python 패키지 중 하나인 Pandas, matplotlib, seaborn을 활용하여 빅데이터를 분석하고 그래프로 시각화하고 이를 해석할 수 있다.
■ 현업에서의 다양한 데이터 분석 및 시각화 사례를 통해 데이터 분석의 기능화 효용을 이해하고 통찰력을 확장할 수 있다.
※ 온앤오프 진행방식은 개강일 1주일 전 선호도 조사 결과에 따라 진행방식이 결정됩니다. 온앤오프 병행 수업으로 진행되거나, 온라인(또는 오프라인) 희망자가 소수인 경우 오프라인(또는 온라인) 전용 과정으로 진행될 수 있으니 이점 참고하여 주시기 바랍니다. |
교육대상
■ Python 프로그래밍이 가능한 실무자
■ [Python을 이용한 빅데이터 분석 및 시각화] 과정을 선수강하신 분
■ Python 분석 및 시각화에 대한 Case 기반의 심화 학습이 필요한 실무자
■ 실생활 또는 현업과 유관된 데이터 분석 사례 연구에 관심이 있는 실무자
교육내용
일자 | 내용 | |
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1일차 | [Phase 01] 빅데이터 분석 기획 - Python 분석 라이브러리 이해 - Pandas 패키지 소개 및 설치 [Phase 02] 웹크롤링 - 웹크롤링을 통한 데이터 수집 - BeautifulSoup을 활용한 정적 웹 크롤링 - 실습 : 멜론 인기차트, 유튜브 랭킹 데이터 크롤링 - Selenium을 활용한 동적 웹 크롤링 - 실습 : 스타벅스 매장 데이터 웹 크롤링 | |
2일차 | [Phase 03] 데이터 집계 및 분석 - 관심 주제별 / 조건별 데이터 집계 실습 - 실습 : 유튜브 채널 카테고리별 인기도와 구독자수 집계, 스타벅스 지역별 매장 집계 등 - 파이썬 기반의 데이터 분석 - 실습 : 서울시 행정 구역별 신설 병의원 입지 분석, 거주 인구와 스타벅스 매장 분포 관계 | |
3일차 | [Phase 04] 데이터 시각화 사례 연구 1 - matplotlib을 활용한 코로나(Covid19) 데이터 시각화 사례 - Seaborn을 활용한 상품별 온라인 판매 현황 시각화 사례 - foliumm을 활용한 스타벅스 지점 지도 시각화 [Phase 05] 빅데이터 시각화 사례 연구 2 - 서울시 지하철 유동인구 분석 및 지도 시각화 사례 연구 - 주식 데이터 분석 및 예측 사례 연구 | |
* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며, | ||
수강후기
연관 자격
| 자격증명 | 자격증관련링크 |
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