
오늘 배울 내용은 바로 데이터 분석 3단계!
데이터 분석에 활용되는 핵심기술 8개를 익힌, 역량있는 인재로 도약 할 수 있습니다.
구직시장에서도 높은 수요, 나를 위한 가치 있는 투자!
이번 강의에서는 8개의 기술 모두에
실전예시가 진행되어 더 쉽고 빠르게 이해 할 수 있습니다.
Q. 많은 분들의 질문.. 인공지능, 꼭 배워야 하나요?
파이썬 너는 누구냐!
A1. 반복적인 업무의 자동화를 할 수 있습니다.
- 업무시간을 전략하고 효율성을 높이기 위한 스크립트 작성이 가능합니다.
A2. 인공지능에 관심이 있다면 반드시 알아야 할 언어, 바로 파이썬 입니다.
- 기초를 조금만 알면 코딩 프로그램은 쏟아집니다!
03. 주요 IT기업의 채택언어이지요!
- 구직시장에서도 높은 수료, 나를 위한 가치 있는 투자!
데이터베이스를 만들기 위한 핵심언어! CSV와 Openpyxl!!
CSV가 뭔가요?
comma(,) separated(분리하다) value(값)
쉼표를 기준으로 항목을 구분하여 저장한 데이터를 말합니다.
csv파일은 2차원의 데이터를 가지기 때문에 데이터를 쉽게 처리할 수 있죠!
Openpyxl은 뭘까요?
open(열다) phython(파이썬으로) excel(엑셀을)
엑셀을 파이썬으로 여는 것이에요!
엑셀에 많은 데이터가 있다면 버벅 거리고, 중간에 꺼지고...ㅜ.ㅜ
이제는 파이썬으로 엑셀파일을 열어 대용량의 데이터를 처리 할 수 있습니다!
*실전예시 : 기상 데이터 수집&교통 혼잡도 데이터 수집
셀레니움이란?
움직이는 웹 페이지에서 정보값을 수집하는 것을 말합니다.
사람이 하는 것처럼 웹 브라우저를 통하여 웹페이지에 접속해서 일련의 행동을 할 수 있는 '자동화 도구'이지요!
예를 들어,
네이버에서 실시간으로 변하는 페이지를 수집하거나, 광고페이지, 날찌 영역등의 정보를 수집할 수 있습니다.
웹에서 반복적으로 단순한 업무를 수행해야 할 때,
사람이 직접하지 않고 셀레니움을 활용하면 편리합니다!
*실전예시 : 질병 관리청, 국가 통계 포털, CGV(아바타 물의 길)
mysql이란?
데이터베이스의 언어 입니다.
열심히 수집 된 데이터를 어떤 공간에 넣기 위해 관리하는 도구인데요,
csv, openpyxl, selenium등 열심히 수집한 것을 저장하는 공간입니다.
이번 강의에서는
데이터베이스관리시스템(DBMS)인 MySQL을 설치하고,
이를 이용해 테이블을 만들고 데이터를 입력할 수 있습니다.
필요한 데이터를 테이블에서 조회할 수도 있고, 조건을 주고 데이터를 갱신하거나 삭제할 수 있습니다.
*실전예시 : 수강 신청 내역 & 마을 도서관 도서 대출 데이터 분석
numpy는 무엇일까요?
num은 숫자데이터 'numberical'의 약자 입니다.
py는 파이썬을 활용 'python'의 약자이지요!
즉 수학 및 과학연산을 위한 파이썬패키지 라고 이해 할 수 있습니다.
numpy만으로도 행렬연산, 간단한 기술통계 분석이 가능하지만 실제로는 Pandas, matplotlib등 다른 패키지와 함께 쓰입니다.
Pandas는 무엇일까요?
빅데이터 분석 전용 라이브러리 입니다.
Sklearn 머신러닝 패키지를 도와주는 언어이죠!
풍부한 데이터 조직과 분석이 가능하며, 통합 파일 입출력이 가능합니다.
실전으로 한번 만나볼까요?
*실제사례 : 우수 초콜릿 & 강의 시간표 분석
데이터를 가지고 있는 그대로 분석하면 좋겠지만,
데이터를 분석하기 위해서는 정제작업!
바로 '데이터 전처리'라는 과정이 필요 합니다.
데이터가 가지고있는 결측치, 이상치를 이해하고 처리하며
데이터를 정규화, 표준화 할 수 있습니다.
데이터 전처리를 완료 했다면 준비 끝!
*실전예시 : 타이타닉호 탑승자 데이터 전처리
마지막언어! sklearn (scikit learn)
기계학습분야 오픈소스 라이브러리에요!
구체적인 알고리즘 실현에 초점을 두었기 때문에,
다른 라이브러리와 연계하면 더욱 유용하죠!
복잡한 코딩 없이도 데이터 전처리, 분류, 군집화가 가능하다는 장점까지!!
*실전예시 : 심장 질환 분류
오늘 배울 내용은 바로 데이터 분석 3단계!
데이터 분석에 활용되는 핵심기술 8개를 익힌, 역량있는 인재로 도약 할 수 있습니다.
구직시장에서도 높은 수요, 나를 위한 가치 있는 투자!
이번 강의에서는 8개의 기술 모두에
'실전예시'가 진행되어 더 쉽고 빠르게 이해 할 수 있습니다.
(#. 신동욱교수님과 함께해봐요!)
Part1. 데이터 수집과 데이터베이스
핵심기술 : csv, openpyxl, selenium, mysql
Part2. 데이터 분석을 위한 라이브러리
핵심기술 : numpy, pandas, matplotlib
Part3. 빅데이터 분석과 인공지능 예측
핵심기술 : sklearn