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혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬

베스트셀러 저자 직강! 1:1 과외하듯 배우는 데이터 분석

  • 강사 : 박해선
  • 강의구성 : 15강 / 4시간 35분
  • 수강기간 : 제한없음 / 30일(권장기간)
초급 초중급 중급 중고급 고급

혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 파이썬 데이터분석 저자 직강

체계적인 커리큘럼 + 실습 중심의 학습

파이썬으로 시작하는 데이터 분석 기초부터 실전까지 완벽하게 마스터하세요!


※ 본 강의는 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』 도서를 기반으로 제작된 저자직강 영상으로 구성되어 있습니다. 한빛미디어 또는 저자 유튜브 채널에서 개별적으로 시청하던 영상들을 체계적으로 학습할 수 있도록 정리했습니다.


✅ 본 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 입문자들이 혼자서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 

✅ 복잡한 데이터 분석의 세계를 과외 선생님이 차근차근 설명하듯 친절하게 안내합니다.


🚀 베타리더들의 검증을 거쳐 입문자의 눈높이에 맞춘 난이도와 학습 요소를 반영했습니다. 

🚀 어려운 용어는 쉽게 풀어쓰고, 복잡한 개념은 시각적 자료로 이해하기 쉽게 구성하여 독학하는 학습자도 충분히 따라올 수 있도록 했습니다.


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무엇을 배우는 강의인가요?


🔍 데이터 분석의 기본 개념과 프로세스

🔍 파이썬을 활용한 데이터 수집 및 처리 방법

🔍 API와 웹 스크래핑을 통한 실제 데이터 수집 기술

🔍 판다스, 넘파이, 맷플롯립 등 핵심 라이브러리 활용법

🔍 통계적 분석과 데이터 시각화 기법

🔍 머신러닝을 활용한 예측 분석 입문

누구를 위한 강의인가요?


✅ 데이터 분석을 시작하고 싶은 비전공자

✅ 파이썬 기초를 배운 후 실전 응용을 원하는 입문자

✅ 프로그래밍은 알지만 통계/분석 지식이 필요한 개발자

✅ 데이터 기반의 의사결정이 필요한 기획/마케팅 담당자

✅ 데이터 분석가/사이언티스트를 목표로 하는 취업 준비생

강의를 수료하고 나면?


1️⃣ 데이터 분석의 전체 프로세스를 이해하고 실행할 수 있습니다

2️⃣ 실제 데이터를 수집하고 가공하는 능력을 갖출 수 있습니다

3️⃣ 데이터 시각화를 통해 인사이트를 도출할 수 있습니다

4️⃣ 기초 통계와 머신러닝을 활용한 예측이 가능합니다

5️⃣ 실무에서 바로 활용 가능한 데이터 분석 역량을 확보할 수 있습니다


박해선 강사

박해선

기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 Microsoft AI MVP와 Google AIGED로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. <혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬>(한빛미디어, 2023), <챗GPT로 대화하는 기술>(한빛미디어, 2023)을 집필했고, <핸즈온 머신러닝(3판)>(한빛미디어, 2023), <머신 러닝 교과서: 파이토치 편>(길벗, 2023)을 포함한 다수의 머신러닝 책을 우리말로 옮겼다.

 

 

1[데이터 분석 기초 강의] 0강. 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』 소개9:00
2[데이터 분석 기초 강의] 1강.데이터 분석이란?13:00
3[데이터 분석 기초 강의] 2강. 데이터 분석으로 비즈니스 문제를 해결하는 방법21:00
4[데이터 분석 기초 강의] 3강. API를 사용하여 데이터 수집하기23:00
5[데이터 분석 기초 강의] 4강. 웹 스크래핑 사용하기22:00
6[데이터 분석 기초 강의] 5강. 불필요한 데이터 삭제하기14:00
7[데이터 분석 기초 강의] 6강. 잘못된 데이터 수정하기22:00
8[데이터 분석 기초 강의] 7강. 통계로 요약하기28:00
9[데이터 분석 기초 강의] 8강. 분포 요약하기20:00
10[데이터 분석 기초 강의] 9강. 데이터 시각화 - 맷플롯립14:00
11[데이터 분석 기초 강의] 10강. 데이터 시각화 - 선 그래프와 막대 그래프16:00
12[데이터 분석 기초 강의] 11강. 객체지향 API로 그래프 그리기10:00
13[데이터 분석 기초 강의] 12강. 맷플롯립의 고급 기능을 활용하여 그래프 그리기25:00
14[데이터 분석 기초 강의] 13강. 통계적으로 추론하기22:00
15[데이터 분석 기초 강의] 14강. 머신러닝으로 예측하기(완강)16:00

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