데이터 속 결측치
/이상치 제거
데이터 탐색,
예측모델 구축
BIGDATA MASTER COURSE 2
Python을 활용한 SNS
데이터 분석 및 예측 CAMP
개강준비중 / 수강신청해주시면 개강일정이 확정될 때
알림문자를 드리드록 하겠습니다^^
Python을 활용한 SNS데이터 분석 및 예측 CAMP
<공개 강의 및 설명회>
우리는 왜! 빅데이터를 배워야 할까요?
현대에는 우리가 상상하는 이상으로 많은 빅데이터들이 쏟아져나오고 있습니다. 그 속에서 나에게 필요한 데이터를 찾아내어 분석하는 데이터분석은 이제 ‘지식’이 아닌 ‘필수상식’이 되었습니다. 하지만, 초보자들이 배우기에는 너무 높은 벽이라고 생각합니다.
숫자도 두렵고
통계도 어렵게만
보여요 ㅠㅠ
전공자들만
배울 수 있는 것
아닌가요?
책이랑 인터넷
강의를 보면서
공부하면요?
저는 프로그래밍을
한번도 해본적이
없어요 ㅠㅠ
그렇다면, 빅데이터! 저도 할 수 있나요? "할 수 있습니다!"
수능이 끝난 예비 대학생, 복학을 앞둔 군 전역자, 취업준비생, 대학생, 재직자 등 누구든지 가능합니다! 입문자의 눈높이에 맞춰서 데이터 분석이 무엇인지 이해할 수 있도록 정말 쉽게 가르쳐드릴게요!
지금 바로 신청하세요!
Python을 활용한 SNS데이터 분석 및 예측 CAMP
텍스트 분석 및 SNS에서 원하는 데이터를 직접 수집하는 크롤링 방법까지 기초부터 핵심만을 모아 4주 24시간에 완성하는 교육과정입니다. 파이썬은 데이터 분석을 위해 가장 많이 사용하는 언어 중 하나로, 배우기 쉽고 간결하여 최근에는 경상/인문계열에서도 기본적으로 파이썬을 배우는 대학들이 많아지고 있습니다. 또한, 활용 범위가 넓어 데이터 수집부터 정제/분석/추출/시각화가 가능하며 자동화된 시스템을 구현할 수 있습니다. Pandas, NumPy, Scikit-Learn 등의 데이터 분석을 위해 개발된 라이브러리 덕분에 사용자는 점점 늘어나고 있습니다.
[1]
결과 및 행동을 예측하기 위해 데이터 집합으로부터 일정한 법칙을 추론, 정형 및 비정형 데이터를 분석 기획하고 수집, 저장, 처리하여 목적에 따라 분석 및 시각화를 수행할 수 있습니다
[2]
빅데이터 분석을 위해 수집 저장된 데이터를 분석용 데이터로 정제/변환/적재/검증하는 능 력을 향상시킵니다.
[P]
빅데이터 ALL IN ONE 패키지(클릭)를 수강하시면 수강생이 직접 주제를 선정하고 기획한 빅데이터 관련 프로젝트를 진행하여 담당 강사들의 멘토링으로 수준 높은 프로젝트를 만들 수 있습니다.
세부 커리큘럼
Python을 활용한 SNS데이터 분석 및 예측 CAMP : 총 4주 24시간 (매주 수,목요일)
강의목표
1. Python언어에 대해 이해하고 사용할 수 있다.
2. Python에서 제공하는 라이브러리를 사용하여 데이터를 조작할 수 있다.
3. Python으로 데이터를 분석해서 예측 할 수 있다.
- 빅데이터 개요
- Kaggle 소개 및 titanic데이터
- titanic데이터 분석 및 예측
- Python소개
- 변수
+ 변수선언, 변수명규칙
- 자료형
+ 숫자, 문자, 리스트
+ 튜플, 딕셔너리
+ 논리, 문자열 슬라이싱
- Python 기초문법 연산자
+ 산술, 대입
+ 비교,논리,삼항
- Python 기초문법 조건문
+ 단순 if문, if-else문, 다중 if-else문
- Python 기초문법 리스트, 튜플
+ list추가, 정렬, 삭제, 슬라이싱
+ 튜플 슬라이싱
- Python 기초문법 반목문
+ for문 개념 및 실습
- Python 기초문법 딕셔너리
+ 생성, 추가, 삭제
- Python 기초문법 함수
+ 함수 생성
+ 함수 실습
- Numpy 라이브러리
+ Numpy 라이브러리에 대해 설명
+ array 생성 및 값 확인
- Numpy 라이브러리 함수사용
+ array(), astype(), random() 등
+ array슬라이싱, sum(), mean() 등
- Numpy 라이브러리 활용
+ 영화평점분석 / bmi분석
- pandas 라이브러리
+ series 생성 및 값 확인
- series 연산
+ 산술, 슬라이싱 등
- DataFrame 생성 및 값 확인
+ index, columns, values
+ 데이터조작해보기
+ loc, iloc 인덱서 사용
+ 데이터불러오기 ./ count함수
- DataFrame 데이터정렬
+ apply / cut 함수
+ titanic 데이터 불러오기
- 데이터 확인 및 설명
+ shape, head(), info()
+ sum(), value_counts() 등
- 데이터 시각화 및 설명
+ Sex, Pclass, SibSp
+ Parch,Embared
- 데이터 전처리
+ Age 결측치 제거, Age 데이터 카테 고리화, Embarked 결측피 제거
+ Sex 숫자로 인코딩
- 전처리 후 시각화
+ feature선택
+ decisionTree라이브러리를 활용
데이터분석
- SNS영화리뷰 데이터분석, 시각화
+ 영화별 시간별 평점 시각화
+ 워드클라우드
프로젝트 결과물
전 수료생들이 3주간의 빅데이터 교육 후 1주일 제작기간 동안 만들어 낸 프로젝트 결과물입니다.
빅데이터 ALL_IN_ONE 패키지를 수강하시면 여러분들도 1주일 내로 만드실 수 있도록 멘토링을 제공합니다!
교육특전 및 수강료 안내
교육특전 및 수강료 안내
[교육특전]
포트폴리오 제작 | 수료증 | 프로젝트 멘토링 | 취업연계교육 선발우대
[1과목 수강료]
280,000
수도권 빅데이터 1과목 수강료
790,000
280,000 (60% OFF)
[2과목 수강시]
+196,000
30% OFF
2과목 수강 신청 시
280,000 + 196,000
= 476,000
[3과목 수강시]
+140,000
50% OFF
3과목 수강 신청 시
280,000 + 196,000 + 140,000
= 616,000