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Python

강의

Python에서 데이터 가져오기 입문

기초기술 수준
업데이트됨 2025. 12.
다양한 소스(예: Excel, SQL, SAS 및 웹)에서 Python으로 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.
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PythonData Preparation3시간15 동영상50 연습 문제3,900 XP330K+성취 증명서

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강의 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.

선수 조건

Intermediate Python
1

Introduction and flat files

In this chapter, you'll learn how to import data into Python from all types of flat files, which are a simple and prevalent form of data storage. You've previously learned how to use NumPy and pandas—you will learn how to use these packages to import flat files and customize your imports.
챕터 시작
2

Importing data from other file types

You've learned how to import flat files, but there are many other file types you will potentially have to work with as a data scientist. In this chapter, you'll learn how to import data into Python from a wide array of important file types. These include pickled files, Excel spreadsheets, SAS and Stata files, HDF5 files, a file type for storing large quantities of numerical data, and MATLAB files.
챕터 시작
3

Working with relational databases in Python

Python에서 데이터 가져오기 입문
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