Python으로 하는 탐색적 데이터 분석

여러분이 흥미로운 데이터를 확보했다면, 분석은 어디서부터 시작해야 할까요? 이 강의에서는 데이터세트의 구성을 파악하는 단계부터 탐색 결과를 데이터 과학 워크플로에 반영하는 단계까지, 데이터를 탐색하고 분석하는 전 과정을 다룹니다.

실업률 데이터와 항공권 가격 데이터를 활용하여 Python으로 데이터를 요약하고 검증하는 방법을 알아봅니다. 또한 결측값의 개수를 계산하고 결측값을 식별해 대체하며, 수치형 값과 범주형 값을 정제하는 방법을 배웁니다. 강의 전반에 걸쳐 Seaborn 시각화를 직접 만들면서 변수와 변수 사이의 관계를 탐색합니다.

마지막으로, 새로운 특성을 생성하고 범주형 특성의 균형을 맞추며 분석 결과로부터 가설을 도출하는 방법을 통해, 탐색적 분석 결과가 데이터 과학 워크플로에 어떻게 연결되는지 살펴봅니다.

이 강의를 마치면 Python으로 탐색적 데이터 분석(EDA)을 직접 수행할 수 있는 자신감을 갖게 됩니다. 또한 분석 결과를 시각적으로 설명하고, 데이터에서 더 많은 인사이트를 얻기 위한 다음 단계를 제안할 수 있게 됩니다!영상 하단 왼쪽의 "사이드 패널 표시"를 클릭하면 실시간 자막을 확인할 수 있습니다. 강의 용어집은 오른쪽 리소스 섹션에서 확인할 수 있습니다.CPE 크레딧을 취득하려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하여 평가로 이동할 수 있습니다.