After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
데이터를 분석하려면 먼저 데이터를 확보해야 해요. 이 강의에서는 흔히 쓰이는 저장 형식에 있는 데이터를 가져오기 위한 파이프라인을 만드는 방법을 배웁니다. 분석에 널리 쓰이는 Python 라이브러리인 pandas를 사용해 설문 응답 스프레드시트부터 공공 서비스 요청 데이터베이스, 인기 리뷰 사이트의 API까지 다양한 소스에서 데이터를 가져올 거예요. 그 과정에서 필요한 부분만 가져오도록 가져오기를 세밀하게 조정하는 법과 잘못된 데이터 타입 같은 문제를 해결하는 법을 익힙니다. 마지막에는 여러 소스를 섞어 나만의 맞춤형 데이터셋을 만들어 볼 거예요.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
플랫 파일에서 데이터 가져오기
pandas를 사용해 플랫 파일에서 원하는 데이터만 추출하는 연습을 하고, 데이터 타입을 다듬고 오류를 처리하는 방법을 배워요. 진행하면서 미국 세금 데이터도 함께 살펴봅니다.
2
Excel 파일에서 데이터 가져오기
직장 생활의 필수품인 Excel 파일에서 데이터 가져오기를 자동화해 보세요. 통합 문서의 일부 또는 전부를 가져오고, boolean과 datetime 데이터가 올바르게 로드되도록 하면서, 사람들이 코딩을 어떻게 배우고 있는지도 알아봅니다.
3
데이터베이스에서 데이터 가져오기
pandas와 SQL의 힘을 결합해 뉴욕 사람들이 주거 문제로 겪는 불편이 얼마나 많은지 알아보세요. 이 장에서는 WHERE 절, 집계 함수, 기본 조인 같은 SQL 입문 주제를 다룹니다.
4
JSON 데이터 가져오기와 API 활용
공개 데이터셋을 탐색하고 Yelp에서 카페 추천을 받아 보면서 JSON 데이터와 웹 API를 다루는 방법을 배워요. 마지막에는 데이터를 데이터 프레임으로 로드한 뒤 이를 결합하는 몇 가지 기법으로 마무리합니다.
pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재
코스
완료
