After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
시간 여행 기계는 없겠지만, 시간을 분석하는 도구는 만들 수 있어요. 시간 데이터가 포함되면 분석이 갑자기 복잡해지기 쉽습니다. 일·월 경계, 시간대, 서머타임 등 준비가 부족하면 헷갈리기 쉬운 요소가 많아요. 시간 관련 분석을 한다면 Python을 활용해 체계적으로 정리하는 것이 좋습니다. 허리케인과 자전거 여행 데이터셋을 다루면서 사건의 개수를 세고, 사건 간 경과 시간을 계산하며, 시간에 따른 데이터를 시각화하는 방법을 배웁니다. 표준 Python과 Pandas를 모두 사용하고, 공식 Python 문서가 권장하는 유일한 시간대 라이브러리인 dateutil도 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 어떤 형식의 날짜와 시간 데이터도 자신 있게 다룰 수 있게 됩니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
날짜와 달력
허리케인(사이클론 또는 태풍으로도 알려져 있음)은 매년 여러 차례 미국 플로리다주를 강타합니다. 이 과정의 시작으로, 1950년 이후 플로리다에 상륙한 모든 허리케인의 날짜를 바탕으로 Python에서 날짜 객체를 다루는 방법을 배웁니다. Python이 날짜를 처리하는 방식, 자주 쓰는 날짜 연산, 혼동을 피하기 위한 올바른 날짜 형식 지정법을 익힙니다.
2
날짜와 시간 결합하기
세계 여러 도시에서 자전거 공유 프로그램이 빠르게 확산되었고, 다행히 모든 이동 기록이 남아 있어요! 워싱턴 D.C.의 한 자전거를 중심으로 모든 출발과 도착 데이터를 사용해 날짜와 시간을 함께 다루는 연습을 합니다. 텍스트에서 날짜와 시간을 파싱하고, 이용 피크 시간을 분석하고, 주행 시간을 계산하는 등 다양한 작업을 진행합니다.
3
시간대와 서머타임
이번 장에서는 많은 사람이 가장 어려워하는 시간 관련 주제, 즉 시간대와 서머타임을 자신 있게 다루는 법을 배웁니다. 자전거 데이터 분석을 이어가며 전 세계 시계를 비교하는 방법, "spring forward"와 "fall back" 상황을 안정적으로 처리하는 방법, 그리고 dateutil 라이브러리에서 최신 시간대 데이터를 가져오는 방법을 학습합니다.
4
쉽고 강력하게: Pandas로 날짜와 시간 다루기
마지막 장에서는 표준 Python에서 배운 날짜와 시간 처리 방법을 Pandas로 확장해 적용합니다. 각 자전거 주행에 대해 출발·도착 지점, 연간 회원 여부 같은 추가 정보를 활용해 데이터를 더 깊이 탐색합니다. 이 장에서는 시간에 따른 그룹화와 시각화 같은 강력한 Pandas 연산을 다룹니다.
Python에서 날짜와 시간 다루기
코스
완료
