Python으로 하는 탐색적 데이터 분석

흥미로운 데이터가 있나요? 분석은 어디서부터 시작하면 좋을까요? 이 강의에서는 데이터셋에 무엇이 포함되어 있는지 파악하는 것부터, 탐색 결과를 데이터 사이언스 워크플로에 반영하는 것까지 데이터 탐색과 분석 과정을 다룹니다.

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.