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5주차 : 실전 파이널 프로젝트 5주차 강의에서는 마케팅 분석 툴로써의 Python을 활용하여 데이터 전처리 / 추출 / 시각화 / 분석 등 데이터 분석 프로젝트를 실습해본다. ˙광고매체 데이터 : 광고매체에서 집행된 광고 성과를 보고서 형식으로 제공하는 데이터 - 광고 성과지표 : CTR (Click Through Rate) / CPM (Cost Per Mile) / CPC (Cost Per Click) / CPA (Cost Per Action) ˙고객 데이터 : 마케팅 활동으로 쌓이는 고객들의 여러가지 정보를 포함한 데이터 - 기업의 목표에 따라 나이, 직업, 결혼여부, 교육수준 등 다양한 데이터 유형이 존재 ˙데이터 분석 과정 : 데이터 수집 / 전처리 / 탐색(*시각화) / 모델 선택 / 모델 평..

4주차 : 데이터 시각화 & 분석 실전 4주차 강의에서는 matplotlib 베이스의 Python 데이터 시각화 라이브러리인 Seaborn을 활용한 데이터 시각화 기법을 학습하고, 공공 데이터를 활용하여 실습해본다. Seaborn : matplotlib을 기본으로 다양한 시각화 기법을 제공하는 라이브러리 - Pairplot, Boxplot, Violinplot, Facetgrid... 4주차 강의를 통해 그동안 학습한 Python, Pandas를 기반으로 데이터를 추출하고 다양한 기법으로 시각화할 수 있게 되었다. 낯설기만 했던 코드와 함수들이 꾸준히 반복하는 과정에서 익숙해졌다. 그리고 그 함수들이 어떤 것들을 보여주고, 어떤 일들을 해줄 수 있는지 알게되고 나니 더욱 친근하고 고맙게 느껴졌다. 엑셀로..

3주차 : Python Numpy & Pandas (Library) 3주차 강의에서는 Python 데이터 분석을 할 때 사용하는 라이브러리인 Numpy와 Pandas의 기본 사용법을 익힌다. Numpy array 생성과 연산 등 데이터 분석에 활용되는 기본 문법을 연습하고, Pandas의 기본 자료 구조인 DataFrame의 사용법과 활용 방법을 학습한다. 1. NumPy : Numerical Python의 약자 - 수학 및 과학 연산을 위한 Python 패키지로 수치해석, 통계 관련 기능 구현 시 기본 모듈. 2. Pandas : Python Data Analysis 의 약자 - 데이터 조작 및 분석을 위한 Python 프로그래밍 언어 용으로 작성된 소프트웨어 라이브러리. - 숫자 테이블과 시계열을 조..