1주차
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01
오리엔테이션
- 멘토 및 클래스메이트 자기소개
- 클래스 대상 및 목표 안내
- 전체 커리큘럼 안내
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02
파이썬 설치
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03
파이썬 분석 도구인 쥬피터 노트북 설치
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04
빅데이터의 개념, 데이터의 특징 활용 예시
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05
파이썬 개념 및 기본 문법
- 반복문, 자료형 파이썬 기초문법
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06
실시간 Q&A
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과제
실무에서 사용되는 파이썬 기본 문법 핵심 뽀개기
- 코랩 환경 세팅 진행
- 파이썬 예시 코드 기반으로 문제 풀기
[과제 수행 위한 제공 자료]
- 코랩 셋팅 및 가이드
- 파이썬 기초 문법 가이드
2주차
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01
1주차 세션 회고 및 과제 피드백
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02
pandas를 활용한 데이터 가공하기
- csv / 엑셀 데이터 불러오기
- 데이터 확인 / 삭제 / 갯수 확인에 쓰이는 함수 확인
- 데이터 선택 및 필터링 함수
- 데이터 정렬 / group 함수 / 가공 함수
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03
타이타닉 생존자 데이터 사례 활용한 데이터 전처리 가공 실습
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04
실시간 Q&A
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과제
넷플릭스 고객 데이터 데이터 전처리
- 강의에서 배운 함수를 활용해 넷플릭스 데이터를 전처리하고 가공
[과제 수행 위한 제공 자료]
- 다양한 함수들에 대한 설명 모음집
- 타이타닉 전처리 데이터 코랩 제공
3주차
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01
2주차 세션 회고 및 과제 피드백
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02
데이터 시각화와 크롤링
- 시각화 개념
- 파이썬 시각화 라이브러리 종류 확인
- 시각화 기법 확인 ( Barplot /Boxplot /Heatmap)
- 워드클라우드 개념
- 임베딩 / 토큰 / 태깅 / TF / TF-IDF 기법에 대한 이해
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03
크롤링을 활용한 우리동네 맛집 데이터 워드클라우드 만들기 실습
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04
실시간 Q&A
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과제
워드클라우드 생성 및 데이터 시각화
- 카카오톡 데이터를 토대로 친구들과 대화 워드클라우드 만들기
- 네이버 영화 리뷰 데이터 워드 클라우드 생성 및 인사이트 분석
[과제 수행 위한 제공 자료]
- 데이터 시각화 확인 모음
- 데이터 시각화 패키지 소개
- 데이터 시각화 예시 코랩 제공
4주차
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01
3주차 세션 회고 및 과제 피드백
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02
머신러닝을 통한 데이터 확인
- 머신러닝의 개념
- 지도학습 / 비지도 학습 의 개념
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03
고객 클러스터링을 위한 K-means 기법 이해
- 클러스터링의 개념
- K means 클러스터링 이론 확인
- Silhouette Coefficient / Elbow Method을 통한 클러스터링 최적화
- 이외 클러스터링 기법 탐구
(Gaussian Mixture Model/ DBSCAN / Hierachical Clustering)
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04
RFM 분석이란?
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05
실시간 Q&A
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과제
고객 클러스터링 및 마케팅 인사이트 보고서 작성
- 이커머스 데이터 분석 및 고객 클러스터링 진행
- 고객 별 데이터 분석을 통한 인사이트 보고서 작성
[과제 수행 위한 제공 자료]
- 머신러닝 개념에 대한 이해 예시
- 예측모델 코랩 제공
5주차
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01
4주차 세션 회고 및 과제 피드백
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02
1~5주차 과정 복습
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03
실시간 Q&A
- 데이터 관련 직군은 어떤 것이 있을까?
- 데이터 관련 자격증에 대해서 알아보기
- 자주 물어보는 질문 / 이직 포트폴리오 준비 방법