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강의

Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화

중급기술 수준

업데이트됨 2026. 5.

Seaborn의 고급 시각화 도구로 아름답고 유익한 시각화를 손쉽게 만들세요.

무료로 강의 시작

PythonData Visualization

4시간

13 동영상

50 연습 문제

4,200 XP

75,230

성취 증명서

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강의 설명

아름답고 정보가 풍부한 시각화를 손쉽게 만들고 싶으신가요? 그렇다면 seaborn을 꼭 배워야 해요! Seaborn은 Python 데이터 사이언스 도구 모음에서 빠질 수 없는 시각화 라이브러리입니다. 이 강의에서는 American Housing Survey, 대학교 학비 데이터, 인기 TV 프로그램 The Daily Show의 게스트 데이터 등 다양한 실제 데이터셋을 분석하면서 seaborn의 강력한 시각화 도구를 사용하는 법을 배웁니다. 강의를 마치면 seaborn 함수를 활용해 데이터를 여러 형식으로 시각화하고, 필요에 맞게 seaborn 플롯을 자유롭게 커스터마이즈할 수 있어요.

선수 조건

Data Manipulation with pandas

1

Seaborn 입문

Seaborn 라이브러리 소개와 Python 시각화 생태계에서의 위치를 알아봅니다.

Seaborn 소개

Seaborn의 기반

CSV 파일 읽기

히스토그램과 displot 비교하기

분포 플롯 사용하기

히스토그램 그리기

러그 플롯과 KDE 음영

결과 해석하기

Seaborn의 회귀 플롯

회귀 플롯 만들기

여러 변수 그리기

여러 회귀선을 패싯으로 나누기

2

Seaborn 플롯 커스터마이즈

Seaborn 플롯의 표시를 커스터마이즈하는 함수들을 살펴봅니다.

Seaborn 스타일 사용하기

기본 스타일 설정하기

스타일 비교하기

스파인 제거하기

Seaborn의 색상

Matplotlib 색상 코드

기본 팔레트 사용하기

색상 팔레트

사용자 지정 팔레트 만들기

matplotlib으로 커스터마이즈하기

matplotlib 축(axes) 사용하기

추가 플롯 사용자 지정

주석 추가하기

여러 플롯

3

추가 플롯 유형

Seaborn에 포함된 더 복잡한 플롯 유형을 소개합니다.

범주형 플롯 유형

stripplot()과 swarmplot()

boxplot, violinplot, boxenplot

barplot, pointplot, countplot

회귀 플롯

회귀 및 잔차 플롯

회귀 플롯 매개변수

데이터 구간화

행렬 플롯

히트맵 만들기

히트맵 사용자 지정

4

데이터 인식 그리드에서 플롯 만들기

하나의 그림에 여러 개의 플롯을 그리기 위해 Seaborn을 활용합니다.

FacetGrid, catplot, lmplot 활용하기

FacetGrid 만들기

catplot 사용하기

lmplot 사용하기

PairGrid와 pairplot 사용하기

PairGrid 만들기

pairplot 사용하기

추가 pairplot 연습

JointGrid와 jointplot 활용하기

JointGrid와 jointplot 만들기

조인트플롯과 회귀

복합 jointplot

Seaborn 플롯 선택하기

Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화

강의
완료

수료증 획득

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