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실제 데이터를 직접 만지고 시각화하며 '데이터를 다루는 즐거움'을 경험해보세요
비전공자를 위한 파이썬 데이터 사이언스 입문
복잡한 엑셀은 이제 그만! 파이썬 기초부터 데이터 분석·시각화까지 한 번에.
라이브러리 호출을 넘어 데이터에서 인사이트를 추출하는 '데이터 리터러시'를 갖추세요.
기초 문법부터 현업 핵심 라이브러리 4종(NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)을 마스터합니다.
데이터 사이언스의 첫 걸음, 왜 이 강의인가요? 💡
데이터가 세상을 움직이는 시대, 프로그래밍 경험이 없어서 망설이고 계신가요?
이 강의는 초보자도 실무 레벨까지 도달할 수 있도록 돕습니다. 단순한 이론 나열이 아닌, 실제 데이터를 직접 만지고 시각화하며 '데이터를 다루는 즐거움'을 경험하게 해드립니다.
이 강의 하나로 완성하는 나만의 포트폴리오 💼
반복 업무를 자동화하는 로직 구현 (Loops, Functions 활용)
지저분한 로우 데이터를 가공하여 요약 보고서 자동 생성 (Pandas)
히트맵, 바이올린 플롯 등 통계 차트를 활용한 대시보드 제작
공공데이터나 기업 데이터를 활용한 엔드투엔드 데이터 분석 실습
4단계 학습 로드맵 🧭
- STEP 1: 파이썬 기초 체력 다지기 — 변수, 조건문, 반복문 등 필수 문법 및 핵심 자료구조 정복
- STEP 2: 고속 데이터 연산 (NumPy) — 1/2차원 배열 생성, 행렬 연산 및 수치 해석 기초 학습
- STEP 3: 데이터 핸들링 마스터 (Pandas) — DataFrame 구조화, 데이터 병합/가공 등 엑셀 이상의 기술 습득
- STEP 4: 시각화 및 스토리텔링 — Matplotlib & Seaborn을 활용한 통계적 시각화 및 인사이트 도출
사용하는 실무 기술 스택 ⚙️
이런 분들께 추천합니다 🎯
- 🐍 프로그래밍이 처음인 분: 기초 문법부터 차근차근 배우고 싶은 입문자
- 📈 업무 효율을 높이고 싶은 직장인: 엑셀의 한계를 넘어 대량의 데이터를 자동화하고 싶은 실무자
- 📊 데이터 분석가 지망생: 데이터 핸들링 역량을 쌓아 커리어를 시작하고 싶은 분
- 🎓 연구/학업에 활용하고 싶은 학생: 데이터를 정리하고 논리적인 그래프로 증명하고 싶은 분
자주 묻는 질문 ❓
- Q. 비전공자도 수강할 수 있나요?
A. 네, 가능합니다! 프로그래밍 경험이 전혀 없는 분들을 위해 변수 설정부터 친절하게 설명합니다. - Q. 강의를 듣고 나면 어떤 것을 할 수 있나요?
A. 수천 줄의 데이터를 단 몇 줄의 코드로 가공하고, 이를 전문가 수준의 그래프로 시각화하여 보고서를 작성할 수 있습니다. - Q. 실습 데이터셋이 제공되나요?
A. 네, 공공 데이터 및 실무 예제 데이터셋을 제공하여 실제 환경과 유사한 실습 환경을 보장합니다.
데이터 분석, 더 이상 남의 이야기가 아닙니다.
지금 바로 시작하여 당신의 커리어에 데이터 역량을 더해보세요!
강사
긱 부트캠프
긱 부트캠프(Geek Bootcamp)는 기술 교육과 혁신의 진보를 위해 전 세계의 연구원, 소프트웨어 엔지니어, 그리고 교수들이 모여 결성한 글로벌 기술 전문가 커뮤니티입니다. 학문적 깊이와 산업 현장의 실무를 연결하기 위해 설립되었으며, 세계 최고 수준의 대학과 글로벌 빅테크 기업 출신의 멤버들이 보유한 방대한 지식을 집약하여 전달합니다.
초보자부터 숙련된 전문가까지 모두를 아우르는 ‘실습 중심, 프로젝트 기반’의 학습 경험을 설계하는 데 특화되어 있습니다. 소프트웨어 엔지니어링, 인공지능(AI), 클라우드 기술, 데이터 사이언스 등 전 분야에 걸친 독보적인 전문성을 바탕으로, 이론과 실무 사이의 간극을 메우는 고품질 교육을 제공합니다.
긱 부트캠프는 실제 현장의 문제를 해결하는 인터랙티브 워크숍과 부트캠프를 통해 수많은 학습자에게 실무 역량을 전수해 왔습니다. 우리는 혁신과 협업, 그리고 교육을 결합하여 다음 세대를 이끌어갈 기술 리더들을 양성하는 데 앞장서고 있습니다.
커리큘럼
1-1차시 파이썬 기초: 파이썬의 변수
02
1-2차시 파이썬 기초: 조건문 및 If 문
03
1-3차시 파이썬 기초: If 문 예제
04
1-4차시 파이썬 기초: If-Else 문
05
1-5차시 파이썬 기초: If-Else 문 예제
06
1-6차시 파이썬 기초: 중첩 If 문
07
1-7차시 파이썬 기초: 중첩 If 문 예제
08
1-8차시 파이썬 기초: Elif 문
09
1-9차시 파이썬 기초: Elif 문 예제
10
1-10차시 파이썬 기초: While 루프
11
1-11차시 파이썬 기초: While 루프 - 숫자의 자릿수 세기
12
1-12차시 파이썬 기초: While 루프 - 숫자의 세제곱
13
1-13차시 파이썬 기초: While 루프 - 구구단 출력
14
1-14차시 파이썬 기초: While 루프 - 주어진 숫자의 자릿수 합
15
1-15차시 파이썬 기초: While 루프 - 첫 10개의 숫자 합
16
1-16차시 파이썬 기초: For 루프
17
1-17차시 파이썬 기초: For 루프를 사용하여 1부터 10까지 숫자 출력
18
1-18차시 파이썬 기초: For 루프를 사용한 팩토리얼
19
1-19차시 파이썬 기초: Break 및 Continue 문
20
1-20차시 파이썬 기초: 컨테이너 소개
21
1-21차시 파이썬 기초: 파이썬에서 리스트 생성 및 접근
22
1-22차시 파이썬 기초: 리스트에서 요소 접근 및 검색
23
1-23차시 파이썬 기초: 리스트 인덱싱 및 슬라이싱
24
1-24차시 파이썬 기초: 리스트 메서드 사용하기
25
1-25차시 파이썬 기초: 리스트에서 연산자 사용하기
26
1-26차시 파이썬 기초: 리스트 내포
27
1-27차시 파이썬 기초: 튜플 - 정의
28
1-28차시 파이썬 기초: 튜플
29
1-29차시 파이썬 기초: 튜플 내 요소 확인
30
1-30차시 파이썬 기초: 튜플 인덱싱 및 슬라이싱
31
1-31차시 파이썬 기초: 튜플 조작하기
32
1-32차시 파이썬 기초: 튜플 언팩킹
33
1-33차시 파이썬 기초: 집합
34
1-34차시 파이썬 기초: 딕셔너리
35
1-35차시 파이썬 기초: 딕셔너리 기초
36
1-36차시 파이썬 기초: 딕셔너리 접근
37
1-37차시 파이썬 기초: 딕셔너리의 len, str 및 type 함수
38
1-38차시 파이썬 기초: 파이썬의 함수
39
1-39차시 파이썬 기초: 함수에 대한 예제 프로그램 1
40
1-40차시 파이썬 기초: 함수에 대한 예제 프로그램 2
41
2-1차시 파이썬 기초: 파이썬의 모듈 소개
42
2-2차시 NumPy로 데이터 조작하기: 1D 배열 생성 및 출력
43
2-3차시 NumPy로 데이터 조작하기: 1D 배열 인덱스 이해
44
2-4차시 NumPy로 데이터 조작하기: 0의 배열과 1의 배열 생성
45
2-5차시 NumPy로 데이터 조작하기: 1D 배열의 요소 정렬
46
2-6차시 NumPy로 데이터 조작하기: 1D 배열 슬라이싱
47
2-7차시 NumPy로 데이터 조작하기: 배열의 수학적 연산
48
2-8차시 NumPy로 데이터 조작하기: 배열에서 요소 검색
49
2-9차시 NumPy로 데이터 조작하기: 배열 필터링
50
2-10차시 NumPy로 데이터 조작하기: 주어진 배열이 비어있는지 확인
51
2-11차시 NumPy로 데이터 조작하기: 2D 배열 생성 및 출력
52
2-12차시 NumPy로 데이터 조작하기: ndim 속성
53
2-13차시 NumPy로 데이터 조작하기: Size 속성
54
2-14차시 NumPy로 데이터 조작하기: 배열의 형태 및 재형태
55
2-15차시 NumPy로 데이터 조작하기: 단위 행렬 생성
56
2-16차시 NumPy로 데이터 조작하기: arange()
57
2-17차시 NumPy로 데이터 조작하기: linspace()
58
2-18차시 NumPy로 데이터 조작하기: 랜덤 배열
59
2-19차시 NumPy로 데이터 조작하기: 랜덤 행렬
60
2-20차시 NumPy로 데이터 조작하기: 대각 행렬 생성
61
2-21차시 NumPy로 데이터 조작하기: 행렬 평탄화
62
2-22차시 NumPy로 데이터 조작하기: 행렬의 자취 계산
63
2-23차시 NumPy로 데이터 조작하기: 행렬의 전치 찾기
64
2-24차시 NumPy로 데이터 조작하기: 2D 배열에서 요소 접근을 위한 음수 인덱싱
3-1차시 NumPy로 데이터 조작하기: 판다스 소개
66
3-2차시 Pandas로 데이터 조작하기: 판다스에서 시리즈 다루기
67
3-3차시 Pandas로 데이터 조작하기: NumPy와 시리즈 결합
68
3-4차시 Pandas로 데이터 조작하기: 시리즈의 요소 개수 찾기
69
3-5차시 Pandas로 데이터 조작하기: 시리즈에서 평균, 최대값, 최소값 계산
70
3-6차시 Pandas로 데이터 조작하기: 시리즈 정렬
71
3-7차시 Pandas로 데이터 조작하기: 시리즈에서 고유 값 표시
72
3-8차시 Pandas로 데이터 조작하기: 시리즈 통계 요약
73
3-9차시 Pandas로 데이터 조작하기: 시리즈에서 데이터프레임 생성
74
3-10차시 Pandas로 데이터 조작하기: 딕셔너리 목록에서 데이터프레임 생성
75
3-11차시 Pandas로 데이터 조작하기: 행 및 열 인덱싱을 통한 데이터프레임 접근
76
3-12차시 Pandas로 데이터 조작하기: 데이터프레임에서 열 추가, 이름 변경 및 삭제
77
3-13차시 Pandas로 데이터 조작하기: drop()을 사용한 행 및 열 삭제
78
3-14차시 Pandas로 데이터 조작하기: 데이터프레임의 불리언 인덱싱
79
3-15차시 Pandas로 데이터 조작하기: 데이터프레임 연결
80
4-1차시 Pandas로 데이터 조작하기: Matplotlib 소개
81
4-2차시 데이터시각화(Matplotlib): 선 그래프 생성
82
4-3차시 데이터시각화(Matplotlib): 막대 그래프 생성
83
4-4차시 데이터시각화(Matplotlib): 산점도 생성
84
4-5차시 데이터시각화(Matplotlib): 히스토그램 생성
85
4-6차시 데이터시각화(Matplotlib): 파이 차트 생성
86
4-7차시 데이터시각화(Matplotlib): 3D 플롯 생성
87
4-8차시 데이터시각화(Matplotlib): 3D 선 그래프 생성
88
5-1차시 데이터시각화(Matplotlib): 샘플 데이터셋 이해하기 (다운로드 가능)
89
5-2차시 데이터시각화(Seaborn): Seaborn 소개
90
5-3차시 데이터시각화(Seaborn): 스왐 플롯
91
5-4차시 데이터시각화(Seaborn): 바이올린 플롯
92
5-5차시 데이터시각화(Seaborn): 패싯 그리드
93
5-6차시 데이터시각화(Seaborn): 히트맵
수강 후기
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