After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
데이터 과학자는 데이터를 정리하고 가공·변환하며, 시각화하고, 예측 모델을 만들고, 그 결과를 해석해야 해요. 하지만 그전에 먼저 데이터를 Python으로 가져오는 방법을 알아야 합니다. 이 강의에서는 데이터를 Python으로 가져오는 다양한 방법을 배웁니다. 텍스트(.txt)와 CSV(.csv) 같은 플랫 파일, Excel 스프레드시트·Stata·SAS·MATLAB 같은 다른 소프트웨어의 파일, 그리고 SQLite와 PostgreSQL 같은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 불러오는 방법을 다룹니다.동영상 하단 왼쪽의 "Show transcript"를 클릭하면 실시간 자막을 볼 수 있어요.
강의 용어집은 오른쪽의 리소스 섹션에서 확인하실 수 있어요.
CPE 크레딧을 받으려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 획득해야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
소개와 플랫 파일
이번 장에서는 데이터 저장의 가장 단순하고 널리 쓰이는 형태인 플랫 파일에서 Python으로 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다. 이전에 학습한 NumPy와 pandas를 활용해 플랫 파일을 임포트하고, 가져오기 동작을 원하는 대로 설정하는 방법을 익힐 거예요.
- 강의에 오신 것을 환영합니다!50 XP
- 텍스트 파일 전체 가져오기100 XP
- 텍스트 파일을 한 줄씩 가져오기100 XP
- 데이터 과학에서 평면 파일의 중요성50 XP
- 깜짝 퀴즈: 평면 파일(flat files)이란 정확히 무엇일까요?50 XP
- 우리가 평면 파일을 좋아하는 이유와 파이썬의 선50 XP
- NumPy로 평문 파일 가져오기50 XP
- NumPy로 평면 파일 가져오기100 XP
- NumPy 가져오기 설정하기100 XP
- 여러 데이터 타입 가져오기100 XP
- pandas로 플랫 파일 가져오기50 XP
- pandas로 평면 파일을 DataFrame으로 가져오기 (1)100 XP
- pandas로 평면 파일을 DataFrame으로 가져오기 (2)100 XP
- pandas 가져오기 설정 맞춤화100 XP
- 데이터 가져오기에 대한 마무리 생각50 XP
2
다른 파일 형식에서 데이터 가져오기
플랫 파일을 가져오는 방법은 배웠지만, 데이터 과학자로서 다뤄야 할 파일 형식은 이외에도 많습니다. 이번 장에서는 중요한 다양한 파일 형식에서 Python으로 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다. 여기에는 피클 파일, Excel 스프레드시트, SAS와 Stata 파일, 대용량 수치 데이터를 저장하는 HDF5 파일, 그리고 MATLAB 파일이 포함됩니다.
3
Python에서 관계형 데이터베이스 다루기
이번 장에서는 모든 데이터 과학자에게 필수인 관계형 데이터베이스에서 유의미한 데이터를 추출하는 방법을 배웁니다. 관계형 모델의 개념, SQL 쿼리 작성, SQL 레코드 필터링과 정렬, 그리고 테이블 조인을 활용한 고급 쿼리까지 순차적으로 익힐 거예요.
Python에서 데이터 가져오기 입문
코스
완료
