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이번에 소개할 강의는 '공공데이터로 Python 데이터분석' 강의입니다. 본 강의는 크게 두 가지 파트로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 데이터 분석을 위한 파이썬 기초이며, 두 번째는 데이터 분석 및 시각화입니다.지난번 글에 이어서 "데이터 분석 및 시각화"에 대해 다루겠습니다. 이번 글에서는 파이썬을 사용한 데이터 분석의 예를 통해 공공데이터를 활용하여 분석하고 시각화하는 방법을 소개합니다. https://www.metacodes.co.kr/ 메타코드MAI 강의 & 커뮤니티 플랫폼ㅣ300만 조회수 기록한 IT 현직자들의 교육과 함께 하세요www.metacodes.co.kr데이터 관련 프로젝트를 할때는 좋은 품질의 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 1. 구축된 데이터를 확보하는것과, 2. 데이터 크롤링..
메타코드 M은 유튜브를 통해 알게 된 후, 좋은 기회로 서포터즈 활동을 시작하게 되었습니다. 앞으로 메타코드 M 강의를 들으며 배운 내용을 공유하고, 적극적인 활동을 통해 서포터즈로서의 역할을 충실히 수행하고자 합니다!!이번에 소개할 강의는 '공공데이터로 Python 데이터분석' 강의입니다. 본 강의는 크게 두 가지 파트로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 데이터 분석을 위한 파이썬 기초이며, 두 번째는 데이터 분석 및 시각화입니다.먼저 "파이썬 기초"에 대해 다루겠습니다. 이 부분에서는 문자열 조작, 조건문, 반복문, 예외처리 등 기본적인 파이썬 문법을 학습합니다. https://www.metacodes.co.kr/ 메타코드MAI 강의 & 커뮤니티 플랫폼ㅣ300만 조회수 기록한 IT 현직자들의 교육과 함께..
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'데이터분석가 입문 Python 부트캠프' 강의에 대해 소개하고자 합니다.오늘 강의 주제는 "제품 포트폴리오 분석 프로젝트" 입니다. 제품 포트폴리오 분석이란?제품 포트폴리오 분석은 데이터를 기반으로 제품의 시장 위치와 성과를 평가하여 전략적 비즈니스 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 이 분석을 통해 기업은 각 제품의 강점과 약점을 파악하고, 향후 전략을 수립하는 데 필요한 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 로드# 구글 마운트from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')# 라이브러리import pandas as pdimport numpy as npimport plotly.express as px# 데이터 불러오기df = pd.read..
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'데이터분석가 입문 Python 부트캠프ㅣ마케팅 데이터 매출 분석ㅣ제품 포트폴리오 데이터 시각화' 강의에 관한 글입니다. 데이터 시각화는 데이터 분석의 중요한 부분 중 하나입니다. 이 강의의 세 번째 챕터에서는 데이터 시각화의 기본 개념부터 고급 기법까지 폭넓게 다룹니다.데이터 시각화 장점이해력 향상데이터를 시각적으로 표현함으로써 복잡한 정보를 보다 쉽게 이해할 수 있습니다. 수많은 숫자와 문자의 나열로 구성된 데이터는 그 자체로는 이해하기 어렵습니다. 하지만 이를 그래프나 차트로 시각화하면 데이터의 의미를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 막대 그래프나 원형 차트를 통해 각 데이터의 비율이나 양을 한눈에 볼 수 있어, 데이터의 본질을 보다 쉽게 이해할 수 있습니다. 패턴 및 트렌드 인식그래프..
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"넥슨, NC, 넷마블 등 게임 대기업 데이터 분석가 취업 특강"에 대한 후기를 공유하고자 합니다. 이 특강은 6월 27일에 줌을 통해 진행되었으며, 라이브로 진행된 덕분에 즉각적인 Q&A가 가능하여 매우 유익한 시간이었습니다.데이터와 관련된 직무준비 사항데이터 분석가는 1) 데이터를 파고드는 것을 좋아하는 사람, 2) 기획적인 마인드를 갖춘 사람 (보고서 잘 쓰면 좋음) + 𝛼 (도메인 지식)이 있는 사람에게 적합한 직종입니다. 가장 기본적이고 간단한 방법은 자격증 취득입니다. 이는 자신의 능력을 공식적으로 증명할 수 있는 좋은 방법입니다. 잡코리아, 자소설닷컴, 사람인 등을 방문하여 취업 공고를 분석하는 것은 필수입니다. 이를 통해 현재 시장의 요구사항을 파악할 수 있습니다. 데이터 분석가도 엔지..
메타코드 M의 '데이터분석가 입문 Python 부트캠프ㅣ마케팅 데이터 매출 분석ㅣ제품 포트폴리오 데이터 시각화' 강의에 관한 글입니다. 두 번째 챕터에서는 데이터 전처리에 대해 다룹니다. 데이터 전처리는 분석에 앞서 데이터를 정리하고 정제하는 과정으로, 데이터 분석의 성패를 좌우할 수 있습니다. 이 챕터에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 다루는 방법을 학습합니다. 먼저 데이터를 불러옵니다. import pandas as pddf = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/메타코드M/Iris.csv')df.head() 불러온 데이터를 확인해 봅니다. df.shape # 행, 열 수 표시df.columns # 열 이름 나열df.values # 데이터를 배열로 반..
