서브 경로
총18차시 5주 과정
김은혜
선생님
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수강대상
직무영역
연구개발
생산/제조
일반/영업/마케팅
교육대상
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교재안내
※교재는 환급제외 대상입니다.[학습자료] Python 첫 걸음 패키지
0 원
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STEP1 과정유형 선택
| 일반 수강료 | 예상 수강료 (기업/단체) |
|---|---|
| 117,040 원 |
대기업교육비 : 117,040원
예상지원금액 : 46,816원
예상수강료 : 70,224원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여 반드시 확인하시기 바랍니다. |
|
중견기업교육비 : 117,040원
예상지원금액 : 93,632원
예상수강료 : 23,408원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여 반드시 확인하시기 바랍니다. |
|
|
우선지원대상기업교육비 : 117,040원
예상지원금액 : 105,336원
예상수강료 : 11,704원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여 반드시 확인하시기 바랍니다. |
STEP2 개강일 선택
| 과정 분류 | 제목 | 모집마감일 | 교육기간 | 상태 | 강의신청 |
|---|---|---|---|---|---|
| 신규과정으로, 현재 작업 중입니다. (약 일주일 소요 예정) |
|||||
※교육기간은 해당 회사 인사담당자의 승인 여부에 따라 달라질 수 있습니다.
컨텐츠 탭
훈련목표
- Python 개발환경 Colab의 사용법부터 기본 문법의 이해, 응용 프로그램 제작까지 한 강의로 끝낼 수 있습니다.
- 데이터 시각화를 위한 대표적인 Python 패키지 (Series, Dataframe)를 활용하는 능력을 길러줍니다.
- 꺾은선 그래프부터 BoxPlot까지, 데이터를 시각화하기 위해 필수적으로 알아야하는 그래프 6개를 공부합니다.
훈련대상
- Python, 코딩을 처음 접하는 초보자
- 다양한 데이터를 분석하고 시각화가 필요한 현업 종사자
- 데이터 시각화 학습을 통해 업무 시간을 단축하여 효율 증진이 필요한 실무자
교수진소개
강사+내용전문가
김은혜 선생님
학력
한국외국어대학교 통계학과 졸업
경력
現 엘캠퍼스 파이썬&데이터 분석 대표 강사
반도체 데이터분석 만족도 4.5점
자동차/부품/생산 등 이공계 현직 대상 분석 및 시각화 교육 다수 진행
前 뉴코아 데이터 분석가 (온라인 고객 및 매출)
前 한국은행 데이터 분석가 (국가조사통계 프로젝트 관리 및 통계분석)
반도체 데이터분석 만족도 4.5점
자동차/부품/생산 등 이공계 현직 대상 분석 및 시각화 교육 다수 진행
前 뉴코아 데이터 분석가 (온라인 고객 및 매출)
前 한국은행 데이터 분석가 (국가조사통계 프로젝트 관리 및 통계분석)
내용전문가
박해미 선생님
학력
- 경북대 컴퓨터 시스템 공학과( 학사졸업 )
경력
총 경력 : 6 년 9개월
- 엔타입 ( 1 년 8 개월 )
- 렛유인 ( 5 년 )
- 엔타입 ( 1 년 8 개월 )
- 렛유인 ( 5 년 )
수료기준
| 수료 항목 | 수료 기준 | 평가 방법 |
|---|---|---|
| 시험 | * 환급(사업주훈련) 과정 100점 만점 기준 60점 이상 * 비환급(일반) 과정 - 시험 있는 과정 : 시험 응시(점수 무관) - 시험 없는 과정 : 시험 없음(진도율로 수료) ※ 기업의 요청이 있을 경우, '수료기준'은 다를 수 있습니다. |
- 최종평가 선다형, 10문항 출제, 배점 10점 (총80%반영) - 과제 서술형, 1문항 출제, 배점 100점(총20%반영) |
| 진도율 | * 환급(사업주훈련) 과정 진도율 100% 기준, 80% 이상 시 수료 가능 * 비환급(일반) 과정 진도율 100% 기준, 100% 이상 시 수료 가능 |
차시별 총 학습시간의 50% 이상 학습한 차시만 해당 과정의 총 진도율에 반영됩니다. |
훈련내용
| 차시 | 차시명 | 학습 목표 | 강의 시간 |
|---|---|---|---|
| 1차시 | 개발환경 구축하기_Python의 이해와 실습환경구축 | - Python에 대한 개념을 이해하고 Python 코딩 실습을 위한 개발환경을 구축할 수 있다. | 39분 |
| 2차시 | 언어특성 활용하기_Python 시작하기(1) | - 데이터 활용을 위한 변수처리 및 문자형 데이터를 다루는 법을 이해할 수 있다. | 50분 |
| 3차시 | 언어특성 활용하기_Python 시작하기(2) | - 숫자형, bool형 데이터를 다루는 법을 이해할 수 있다. 또한 데이터의 참,거짓을 판단할 수 있는 연산자를 이해한다. | 51분 |
| 4차시 | 언어특성 활용하기_Python 내장 자료구조 | - Python에 내장되어 있는 다양한 자료구조 형태가 있다. - 내장 자료구조에 대해 이해한다. |
41분 |
| 5차시 | 언어특성 활용하기_조건문 | - 특정 조건의 만족여부에 따라 상황에 맞게 처리할수 있도록 프로그램을 설계할 수 있도록 한다. | 36분 |
| 6차시 | 언어특성 활용하기_반복문 | - 반복적으로 같은 문장을 수행시 효율적으로 프로그램을 설계할 수 있도록 한다. | 36분 |
| 7차시 | 언어특성 활용하기_함수 | - 조건문과 반복문 등의 설계된 프로세스를 지속적으로 사용하는 일이 있다. 이때 설계된 코드 자체를 반복적으로 사용하기 위해 함수로 만든다. | 29분 |
| 8차시 | 언어특성 활용하기_Python 심화 | - 자료형, 자료구조, 조건문, 반복문, 함수 등을 배웠다. 좀 더 다양하고 복잡한 프로그래밍을 쉽게 작성 할 수 있도록 한다. | 52분 |
| 9차시 | 언어특성 활용하기_Python 실전활용 | - 지금까지 배운내용을 토대로 프로그램을 설계한다. | 49분 |
| 10차시 | 빅데이터 저장모델 설계하기_Python통계_OT(intro) | - 이번 강의에서 배우게될 내용을 살피며, 시각화를 위해 사전에 데이터의 전처리 및 차트별 이해의 중요성을 알 수 있다. | 4분 |
| 11차시 | 빅데이터 저장모델 설계하기_Python 고급 자료구조 | - 모든 데이터들이 분석하고 시각화하기 좋은 형태로 되어 있지 않다. 따라서, 데이터구조 변경을 위해 dataframe을 구조에 대해 이해한다. | 37분 |
| 12차시 | 빅데이터 적재모듈 개발하기_Python 데이터 전처리(1) | - 데이터에서 필요한 데이터만 선택적으로 추출하거나 불필요한 데이터를 제거하여 유용한 데이터만 사용할 수 있도록 한다. | 40분 |
| 13차시 | 빅데이터 적재모듈 개발하기_Python 데이터 전처리(2) | - 데이터 중 누락된 정보도 있다. 이를 결측값이라 하는데 결측값을 처리법을 배운다. 또한 여러 데이터테이블을 특정 조건으로 하나의 테이블로 병합하는 법을 배운다. | 51분 |
| 14차시 | 빅데이터 분석 시스템 구성하기_데이터 시각화 이론 | - 많은 데이터들을 값만 보고 데이터를 판단하기는 어렵다. 따라서 시각적으로 표현하여 데이터의 패턴을 쉽게 파악할 수 있도록 한다. | 40분 |
| 15차시 | 빅데이터 분석모듈 개발하기_데이터 시각화(1) | - 그래프별 특징과 목적에 대해 학습한다. 도한 대표 시각화 패키지를 활용하여 시각화 하는 기본 방법을 배운다. | 37분 |
| 16차시 | 빅데이터 분석모듈 개발하기_데이터 시각화(2) | - 그래프별 특징과 목적에 대해 학습한다. 도한 대표 시각화 패키지를 활용하여 시각화 하는 기본 방법을 배운다. | 27분 |
| 17차시 | 빅데이터 분석모듈 개발하기_데이터 시각화(3) | - 그래프별 특징과 목적에 대해 학습한다. 도한 대표 시각화 패키지를 활용하여 시각화 하는 기본 방법을 배운다. | 33분 |
| 18차시 | 빅데이터 분석모듈 개발하기_데이터 시각화 활용 | - 데이터 특징 파악, 전처리, 데이터 시각화의 시각화 분석 프로세스 과정을 이해한다. | 39분 |
수강후기
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