01. 데이터 사이언스와 파이썬 기초 이해하기

데이터 분석의 첫 걸음은 데이터 사이언스의 기본 개념을 이해하는 거예요. 데이터가 세상을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 데이터 분석을 잘하기 위해 어떤 도구와 기술이 필요한지 알아보면 좋겠죠?

• 데이터 사이언스 이해하기

  데이터를 이용한 다양한 사례와 개념을 배우면, 데이터 분석이 왜 중요한지, 그리고 비즈니스에서 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있어요.

• 파이썬 시작하기

  데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 파이썬을 배워보세요. 변수, 자료형, 함수 같은 파이썬의 기초 문법을 익히면, 이후 데이터 처리와 분석을 더 쉽게 시작할 수 있어요.
  
  

02. 프로그래밍 핵심 개념 학습하기

프로그래밍의 기초를 다졌다면, 이제는 자료형과 추상화 개념을 학습해 보세요. 자료형을 깊이 이해하면 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있고, 추상화는 복잡한 문제를 간단하게 해결하는 데 도움을 줍니다.

• 자료형 더 알아보기

  숫자형, 문자열, 불린형 같은 다양한 자료형을 이해하면 데이터를 변환하거나 처리할 때 아주 유용해요. 이를 바탕으로 데이터를 다루는 기본기를 쌓을 수 있어요.

• 추상화 더 알아보기

  변수 스코프와 return문, 함수의 실행 순서를 이해하면 코드를 재사용하고 유지 보수하는 게 쉬워져요. 복잡한 분석도 더 간단하게 해결할 수 있답니다.
  
  

03. 데이터를 제어하고 처리하는 법 배우기

데이터 분석에서는 데이터를 처리하고 제어하는 기술이 꼭 필요해요. 반복문과 조건문을 배워 대량의 데이터를 자동으로 처리하거나, 조건에 맞게 데이터를 분류하는 방법을 익혀 보세요.

• while 반복문과 조건문

  데이터를 반복해서 처리하거나 특정 조건에 맞춰 데이터를 필터링하는 데 유용해요. 다양한 상황에서 강력하게 활용할 수 있는 도구예요.

• 리스트/사전과 for 반복문

  리스트와 사전 같은 자료구조는 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 데 중요한 역할을 해요. 경우에 따라, for 반복문을 사용하면 데이터를 더 깔끔하게 처리할 수 있답니다.
  
  

04. 데이터 도구 다루기

이제 데이터를 처리하고 시각화하기 위한 핵심 도구들을 배워볼 거예요. Jupyter Notebook, NumPy, Matplotlib, pandas 같은 필수 라이브러리를 익히면, 데이터 분석 과정이 훨씬 더 쉬워질 거예요.

• Jupyter Notebook

  코드를 셀 단위로 작성하고 바로 실행 결과를 볼 수 있는 도구예요. 데이터 분석 과정에서 코드를 쉽게 수정하고, 실행한 결과를 바로 확인할 수 있어 학습과 실습에 매우 유용해요.

• NumPy

  대량의 숫자 데이터를 다루기 위한 필수 도구예요. 배열(벡터와 행렬)을 사용해 데이터를 정리하고 빠르게 계산할 수 있어요. 예를 들어, 수많은 데이터를 한꺼번에 더하거나 곱하는 연산을 쉽게 할 수 있답니다.

• Matplotlib

  데이터를 그래프로 시각화하는 도구예요. 데이터를 한눈에 파악할 수 있는 다양한 그래프와 차트를 만들어 분석 결과를 쉽게 표현할 수 있어요. 예를 들어, 막대그래프나 선그래프를 통해 데이터를 직관적으로 보여줄 수 있어요.

• pandas

  데이터를 테이블 형태로 정리하고 분석할 수 있는 도구예요. 엑셀처럼 표 형태로 데이터를 다루는 기능을 제공하고, 데이터를 불러오고 수정하거나 필터링하는 작업을 간편하게 할 수 있어요.
  
  

05. 통계와 데이터 시각화 배우기

데이터 분석에서 통계적 개념을 배우는 건 아주 중요해요. 그리고 데이터를 시각화하는 방법도 잘 알아두면 분석 결과를 쉽게 전달할 수 있어요. 통계와 시각화를 통해 데이터를 더 깊이 이해해 보세요.

• 통계 기본 상식과 그래프

  평균, 중간값, 분산, 표준편차 같은 통계적 개념을 이해하면 데이터를 더 깊이 파악하고 분석할 수 있어요.

• seaborn

  seaborn은 데이터를 시각적으로 더 세련되게 표현할 수 있는 라이브러리예요. 데이터를 한눈에 파악할 수 있도록 그래프를 활용하는 기술을 익혀 보세요.
  
  

06. 고급 데이터 처리와 시계열 분석

데이터 분석을 할 때는 데이터 전처리와 시계열 데이터 처리가 중요한 역할을 해요. 결측값, 중복값을 처리하고, 날짜와 시간 데이터를 다루는 기술을 배우면 복잡한 데이터도 쉽게 분석할 수 있답니다. 이 단계에서는 데이터를 정리하고 합치면서 더 정교한 분석을 진행해볼 거예요.

• DataFrame 기본기

  pandas의 DataFrame을 사용해 데이터를 정리하고 인덱싱하는 법을 배워요. 실무에서도 자주 쓰이는 중요한 스킬이라 꼭 익혀야 해요.

• 데이터 다듬기

  결측값, 중복값, 이상점을 찾아서 처리하는 방법을 배우면 분석에 신뢰를 더할 수 있어요. 깨끗한 데이터를 확보하는 것이 중요한 이유죠.

• 문자와 숫자 데이터 가공하기

  문자열과 숫자를 다루는 법을 익히면 데이터를 분석하기 적합한 형태로 가공할 수 있어요. 다양한 데이터를 유연하게 처리할 수 있는 스킬이죠.

• 날짜와 시간 데이터 다루기

  날짜와 시간 데이터를 처리하면 시계열 데이터를 분석할 수 있어요. 시간 흐름에 따른 패턴을 찾거나 미래를 예측하는 데 유용한 기술이에요.

• 데이터 합치기

  concat(), merge(), join() 함수를 사용해 서로 다른 데이터를 합치는 방법을 배워요. 복잡한 데이터도 깔끔하게 통합할 수 있어요.

• 그룹별로 분석하기

  Groupby와 피벗 테이블을 사용해 데이터를 그룹별로 나누고 분석하는 법을 익혀요. 여러 조건을 기준으로 데이터를 나눠서 패턴을 분석할 수 있답니다.
  
  

07. 실전 데이터 분석 프로젝트 해보기

이제까지 배운 내용을 바탕으로 실제 데이터 분석 프로젝트를 진행해보세요. 데이터를 직접 다루면서 전체 과정을 경험하면, 배운 개념을 실전에 적용하는 능력을 기를 수 있어요. 이 단계에서는 데이터를 수집하고, 분석하며, 결과를 시각화해 인사이트를 도출하는 방법을 배울 거예요.

• 데이터 분석 프로젝트

  앞서 배운 것들을 활용할 수 있는 데이터 분석 프로젝트를 시작해 보세요. 데이터 분석의 목적은 단순한 계산이 아니라, 그 데이터를 통해 유의미한 결론을 얻는 것이에요. 어떤 패턴이 있는지, 문제를 어떻게 해결할 수 있는지를 탐구하는 과정은 데이터 분석의 핵심이에요. 실전 프로젝트는 이론을 확실히 이해하고, 배운 기술들을 실제 상황에 적용하는 연습이 될 거예요.