수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는
2명 이상을 교육하시나요?
DataCamp for Business 체험강의 설명
실업 지표와 항공권 가격 데이터를 사용해, Python으로 데이터를 요약하고 검증하며, 결측값을 계산·식별·대체하고, 수치형과 범주형 값을 모두 정리(clean)해 볼 거예요. 강의 전반에 걸쳐 변수와 변수 간의 관계를 이해할 수 있도록 아름다운 Seaborn 시각화도 만들어 봅니다.
마지막으로, 새로운 피처를 생성하고 범주형 피처의 불균형을 보정하며, 탐색 결과로부터 가설을 도출하는 과정을 통해, 탐색 결과가 데이터 사이언스 워크플로에 어떻게 녹아드는지 살펴봅니다.
강의를 마치면 Python에서 직접 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행할 수 있다는 자신감을 갖게 될 거예요. 시각화를 통해 결과를 다른 사람에게 설명하고, 데이터에서 인사이트를 더 얻기 위한 다음 단계를 제안할 수 있게 됩니다!동영상에는 하단 왼쪽의 "Show transcript"를 클릭해 볼 수 있는 실시간 대본이 포함되어 있습니다. 강의 용어집은 오른쪽의 리소스 섹션에서 확인하실 수 있어요.CPE 크레딧을 받으려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있어요.
선수 조건
Introduction to Statistics in PythonIntroduction to Data Visualization with Seaborn1
Getting to Know a Dataset
What's the best way to approach a new dataset? Learn to validate and summarize categorical and numerical data and create Seaborn visualizations to communicate your findings.
2
Data Cleaning and Imputation
Exploring and analyzing data often means dealing with missing values, incorrect data types, and outliers. In this chapter, you’ll learn techniques to handle these issues and streamline your EDA processes!
3
Relationships in Data
Variables in datasets don't exist in a vacuum; they have relationships with each other. In this chapter, you'll look at relationships across numerical, categorical, and even DateTime data, exploring the direction and strength of these relationships as well as ways to visualize them.
4
Turning Exploratory Analysis into Action
Exploratory data analysis is a crucial step in the data science workflow, but it isn't the end! Now it's time to learn techniques and considerations you can use to successfully move forward with your projects after you've finished exploring!
Python으로 하는 탐색적 데이터 분석
강의 완료
DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.
모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.