ÀÚ¹Ù½ºÅ©¸³Æ®°¡ ºñȰ¼º µÇ¾ú½À´Ï´Ù.

logo

»óǰ ½æ³×ÀÏ
½ºÅ³¸Ê
[44%ÇÒÀÎ ÆÐŰÁö] µ¥ÀÌÅÍ»çÀ̾𽺠ÀÔ¹® ÆÐŰÁö WITH ÆÄÀ̽ã(Python)

'¹«·á Åø'ºí·»´õ·Î ½±°Ô ½ÃÀÛÇϴ ij¸¯ÅÍ ¸ðµ¨¸µ. ¸ðµ¨¸µ, ½ºÄÅÆÃ, ÅØ½ºÃĸµ,




ÆÄƼŬ Çì¾î±îÁö ij¸¯ÅÍ Á¦ÀÛÀÇ Àü °úÁ¤À» ºüÁü¾øÀÌ ÇнÀÇÕ´Ï´Ù.

  • ÃÑ 187°­
  • 30ÀÏ
  • ÃʱÞ
  • 100%
    ¿Ï·á ½Ã ¼ö·á
±³ÀçÁ¤º¸µî·ÏµÈ ±³Àç°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.
»óǰ±Ý¾× 314,000¿ø
ÇÒÀαݾ×
43% 180,000¿ø
À§½Ã¸®½ºÆ®¿¡ ÀúÀåµÇ¾ú½À´Ï´Ù.
Ãë¼ÒµÇ¾ú½À´Ï´Ù.
[44%ÇÒÀÎ ÆÐŰÁö] µ¥ÀÌÅÍ»çÀ̾𽺠ÀÔ¹® ÆÐŰÁö WITH ÆÄÀ̽ã(Python)
314,000¿ø 43% 180,000¿ø
À§½Ã¸®½ºÆ®¿¡ ÀúÀåµÇ¾ú½À´Ï´Ù.
Ãë¼ÒµÇ¾ú½À´Ï´Ù.

Ŭ·¡½º ¼Ò°³

3D ÅøÀ» óÀ½ »ç¿ëÇÏ´Â »ç¶÷µµ ½±°Ô µû¶ó ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ü¼øÇÑ Ä³¸¯ÅÍ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ºí·»´õÀÇ ±âº» ±â´ÉÀ» ÀÍÈù ÈÄ,
¸ðµ¨¸µ(½ºÄÅÆÃ, ¸®ÅäÆú·ÎÁö, ÀÏ¹Ý ¸ðµ¨¸µ), ÅØ½ºÃ³¸µ (UV ¸ÊÇÎ, ÅØ½ºÃ³ ÆäÀÎÆÃ, ¸ÓƼ¸®¾ó), ÆÄƼŬ Çì¾î Á¦ÀÛ ¹æ¹ýÀ¸·Î
±¸¼ºµÈ Á¤±³ÇÑ Ä³¸¯ÅÍ ¿¹Á¦¸¦ Â÷±ÙÂ÷±Ù µû¶ó¿À½Å´Ù¸é, ¸®¾óÇÑ ÅØ½ºÃ³¸¦ »ì¸° ij¸¯Å͸¦ ¿Ï¼ºÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÔ´Ï´Ù.

¼ö¾÷¿¹½Ã

  • 3D ÅøÀ» óÀ½ »ç¿ëÇÏ´Â »ç¶÷µµ ½±°Ô µû¶ó ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ü¼øÇÑ Ä³¸¯ÅÍ

  • 3D ÅøÀ» óÀ½ »ç¿ëÇÏ´Â »ç¶÷µµ ½±°Ô µû¶ó ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ü¼øÇÑ Ä³¸¯ÅÍ

  • 3D ÅøÀ» óÀ½ »ç¿ëÇÏ´Â »ç¶÷µµ ½±°Ô µû¶ó ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ü¼øÇÑ Ä³¸¯ÅÍ

  • 3D ÅøÀ» óÀ½ »ç¿ëÇÏ´Â »ç¶÷µµ ½±°Ô µû¶ó ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ü¼øÇÑ Ä³¸¯ÅÍ

  • *°­ÀÇ¿¡¼­ Á¦ÀÛÇÏ´Â ¿¹Á¦ÀÔ´Ï´Ù.

3D ÅøÀ» óÀ½ »ç¿ëÇÏ´Â »ç¶÷µµ ½±°Ô µû¶ó ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ü¼øÇÑ Ä³¸¯ÅÍ

°­»ç¼Ò°³

°­»ç : ¾ÆÀÌÆ¼°í

¾ÆÀÌÆ¼°í´Â 2001³â â¾÷ÇÑ IT ¹× ÄÄÇ»ÅͰ­Á Àü¹® Á¦ÀÛ ¾÷üÀÔ´Ï´Ù.
±¹³» ÃÖ´ëÀÇ ITÄÜÅÙÃ÷ º¸À¯¸¦ ÀÚ¶ûÇÏ´Â ¿Â¶óÀÎ IT°­Á ¾÷ü·Î¼­ 2020³â ÇöÀç 2,100¿©°³ÀÇ °­Á¸¦ Á¦°ø ÁßÀÔ´Ï´Ù.
MOS, ITQ, ¿öµåÇÁ·Î¼¼¼­, ÄÄÇ»ÅÍȰ¿ë´É·Â, Á¤º¸Ã³¸® µî ÄÄÇ»ÅÍ °ü·Ã ÀÚ°ÝÁõ °­ÁÂ¿Í Æ÷Åä¼¥, ÀεðÀÚÀÎ, ÀÏ·¯½ºÆ®·¹ÀÌÆ® µîÀÇ IT ½Ç¹« °­Á¸¦ Á¦°øÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÄÄÇ»ÅÍ ÀÚ°ÝÁõÀ» ºñ·ÔÇÑ ITºÐ¾ßÀÇ ÄÜÅÙÃ÷¸¦ ¸Å³â ½Å±Ô Á¦ÀÛÇÏ¿© Á¦°øÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù.

´ç½ÅÀÌ ¾îµð¼­ / ¹«¾ùÀ» ÇÏµç µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Àº ÀÌÁ¦ Çʼö ÀÔ´Ï´Ù.

µ¥ÀÌÅÍ ¿ª·®À» °¡Áö°í ÀÖ´Ù¸é ¾îµð¼­³ª °æÀï·ÂÀÖ´Â ÀÎÀç·Î ¼ºÀåÇÒ ¼ö ÀÖ¾î¿ä.

  • ³»°¡ ±âȹÇÑ »óǰÀÌ ¾ÈÆÈ¸®´Â ÀÌÀ¯ ¸Ó¸®¼ÓÀ¸·Î °í¹ÎÇÒ
    ÇÊ¿ä ¾øÀÌ À¯Àú µ¥ÀÌÅ͸¸ ºÁµµ ´äÀÌ ³ª¿ÍÀÖ¾î¿ä

    ÇÁ·Î´öÆ® ¸Å´ÏÀú ±è°æÁØ´Ô
  • °í°´ÀÌ ¿Ö ÀÌÅ»ÇÒ±î, »óǰ¿¡¼­ °í¹ÎÇߴµ¥
    ´äÀº °í°´ µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ÀÖ¾ú³×¿ä. ÀÌÁ¦´Â ÀÌÅ» ¿¹Ãø ¸ðÇüÀ¸·Î ¾ðÁ¦ ÀÌÅ»ÇÒÁö
    ¹Ì¸® ¿¹ÃøÇÒ ¼ö ÀÖ¾î¿ä.

    ¼­ºñ½º ±âȹÀÚ À±»óÈñ´Ô
  • µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¾î·Æ°Ô¸¸ ´À²¸Á³´Âµ¥, °í°´ À¯ÀÔ Ã¤³ÎÀ» µ¥ÀÌÅÍ »ÌÀ¸´Ï
    ÀûÀº ¿¹»ê¿¡µµ È¿À²ÀûÀÎ ¸¶ÄÉÆÃÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÇ¾ú¾î¿ä.

    ÄÜÅÙÃ÷ ¸¶ÄÉÅÍ ±èÀç¹Î´Ô
  • Ãë¾÷ ½ÃÀå¿¡¼­ °æÀï·ÂÀ» °®Ãß·Á¸é µ¥ÀÌÅÍ ¿ª·®Àº Çʼö´õ¶ó±¸¿ä.
    ½ÅÀÔÀÌ ¡®»óǰ Ãßõ ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÇØºÃ´Ù.¡¯¶ó°í ÇÏ´Ï ¸¹ÀÌ
    ³î¶ó½Ã´õ¶ó±¸¿ä.

    Ãë¾÷ Áغñ»ý ¼­Áö¼Ö´Ô
  • SQL
µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý/ÀúÀå
  • Tool 01

    SQL

    µ¥ÀÌÅÍ º£À̽º °ü¸®

  • SQL
  • R
  • Python
µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
  • Tool 02

    Python

    Àü󸮺ÎÅÍ ½Ã°¢È­±îÁö

  • SQL
  • R
  • Python
  • Excel
  • Google Analytics
  • Tableau
  • Power BI
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
  • Tool 03

    R

    Åë°è µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

  • Tool 04

    Excel

    ½±°í °£´ÜÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

  • Tool 05

    Google Analytics

    »çÀÌÆ® »ç¿ëÀÚ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

  • R
  • Python
  • Excel
  • Google Analytics
  • Tableau
  • Power BI
µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­
  • Tool 06

    Tableau

    ³ôÀº ½Ã°¢È­ ÀÚÀ¯µµ

  • Tool 07

    power BI

    ºñÁî´Ï½º µ¥ÀÌÅͺм®/½Ã°¢È­

µ¥ÀÌÅÍ º£À̽º

´õ ü°èÀûÀÌ°í ³í¸®ÀûÀÎ µ¥ÀÌÅÍ °ü¸®ÀÇ ½ÃÀÛ

  • SQL

    °£´ÜÇÑ Äõ¸®¹® ¸î ÁÙ·Î
    °í°´ µ¥ÀÌÅ͸¦ ü°èÀûÀ¸·Î °ü¸®Çϰí ÇÊ¿äÇÑ ºÎºÐÀ»
    »Ì¾Æ ³¾ ¼ö ÀÖ¾î¿ä.

À¥ ·Î±× µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ÀÇ»ç °áÁ¤ÀÇ ÇÙ½É!

  • SQL

    ¸¶ÄÉÆÃ¿¡¸¸ ¾²Àδٴ ¼±ÀÔ°ßÀº No!
    ¾î¶² ºÐ¾ßÀÇ °í°´ÀÌµç ´õ¿í ½ÉÃþÀûÀ¸·Î ºÐ¼®ÇÏ¿©
    ±¤°íÀÇ È¿À²°ú Á¦Ç° ¸ÅÃâÀ» ³ôÀÏ ¼ö ÀÖ¾î¿ä.

µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

µ¥ÀÌÅÍ »çÀÌ¾ðÆ¼½ºÆ®¶ó¸é ²À ¾Ë¾Æ¾ß ÇÏ´Â Çʼö ½ºÅÃ!

  • SQL

    °°Àº ÀÏÀ» ÇØµµ ¶È¶ÈÇÏ°Ô ÇØ¾ßÁÒ!
    ½±°í Á÷°üÀûÀÎ ¹®¹ýÀ¸·Î ¼öÄ¡ ¿¬»ê, µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®,
    ½Ã°¢È­±îÁö ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ½±°Ô ÇØ°áÇϼ¼¿ä!

  • SQL

    ¿¢¼¿·Î´Â ó¸® ¸øÇÏ´Â ¹æ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ!
    RÀ» ÅëÇØ Åë°è ºÐ¼®À» Çϰí,
    Ãß°¡ ÀÛ¾÷ ¾øÀÌ ½Ã°¢È­±îÁö ¸¶¹«¸® Çϼ¼¿ä.

  • SQL

    »ç¹«½Ç¿¡¼­ °¡Àå ÀÚÁÖ ¾²´Â Åø, ¿¢¼¿!
    º°µµÀÇ ¾î·Á¿î ÇÔ¼ö³ª ±â´É ¾øÀÌ
    ¸î ¹øÀÇ Å¬¸¯ ¸¸À¸·Î µ¥ÀÌÅÍ °ü¸®¸¦ ÇÒ ¼ö ÀÖ¾î¿ä.

µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­

°á°ú¹°À» ´õ¿í dz¼ºÇÏ°Ô ¸¸µé¾îÁÖ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ²É!

  • SQL

    µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡¼­ ³¡³ª¸é ¾ÈµÇ°ÚÁÒ!
    ´Ù¾çÇÑ ½Ã°¢È­ Â÷Æ®°¡ Á¦°øµÇ´Â źí·Î·Î ³» º¸°í¼­¸¦
    dz¼ºÇÏ°Ô ¸¸µé¾î º¸¼¼¿ä.

  • SQL

    ¿¢¼¿ ±â¹ÝÀ¸·Î ´õ¿í Æí¸®ÇϰÔ!
    ÇÊ¿äÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ °ü°èÀÚ³¢¸® °øÀ¯Çϰí,
    Ä¿½ºÅÒ ´ë½Ãº¸µå·Î ½Ã°¢È­±îÁö ÇØº¸¼¼¿ä.

ÇнÀÇÑ °ÍµéÀ» Åä´ë·Î ±â¼úÀû/»ç¾÷Àû ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇÒ ¼ö ÀÖ´Â
°á°ú¹°À» ¾ò¾î°¥ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

  • ÇнÀ ±â·ÏÀ» ÅëÇÑ Á¤¿À´ä ¿¹Ãø ¸ðµ¨
    ±âÁ¸ ÇнÀ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÅëÇØ ¹Ì ÇнÀÇÑ ¹®Á¦ÀÇ
    Á¤´ä °á°ú¸¦ ¿¹ÃøÇÏ´Â ¸ðµ¨¸µ

  • Äڷγª ¹é½Å ºÎÀÛ¿ë ºÐ¼®
    Äڷγª ºÎÀÛ¿ëÀÌ ¹ß»ýÇÏ´Â
    Ư¼º ÆÄ¾ÇÇÏ´Â ¸ðµ¨ ±¸Ãà

  • °í°´ ÀÌÅ» °¡´É¼º ¿¹Ãø ¸ðµ¨ Åë½Å ¼­ºñ½ºÀÇ
    °í°´ ÀÌÅ»À» ¾ß±âÇÏ´Â ¿øÀÎÀ» ¿¹ÃøÇÏ´Â
    ¸ðµ¨ Á¦ÀÛ ¹× ¼­ºñ½º ±âȹ

  • ¹®ÀÚ À̹ÌÁö ÀÎ½Ä ¸ðµ¨
    ÅØ½ºÆ® À̹ÌÁöÀÇ ¹®ÀÚ¸¦ ÀνÄÇϰí
    ±×¿Í À¯»çÇÑ À̹ÌÁö Ãâ·Â

ÀÌ Å¬·¡½ºÀÇ °­ÀǸñÇ¥

  • 01

    ÃֽŹöÀü ºí·»´õ3.0 ÀÇ ÀÎÅÍÆäÀ̽º¿Í ÀÚÁÖ»ç¿ë
    ±â´ÉÀ» ÀÍÈü´Ï´Ù.

  • 02

    ¸®¾óÇÏ°Ô ½ºÅ¸À϶óÀÌ¡ µÈ ij¸¯Å͸¦ Á¦ÀÛÇØº¾´Ï´Ù.

  • 03

    ¸ðµ¨¸µ, ½ºÄÅÆÃ, ÅØ½ºÃ³¸µ, ÆÄƼŬ Çì¾î±îÁö ij¸¯ÅÍ Á¦ÀÛÀÇ Àü °úÁ¤À» ºüÁü¾øÀÌ ÇнÀÇÕ´Ï´Ù.

  • 04

    ³ª¸¸ÀÇ Ä³¸¯ÅÍ ±âȹÀÌ µé¾î°£ Æ÷Æ®Æú¸®¿À¸¦ ¿Ï¼ºÇغ¾´Ï´Ù.

  • 05

    ¸ðµ¨¸µºÎÅÍ ¸®±ë, ¾Ö´Ï¸ÞÀ̼DZîÁö! ½Ç¹«Àü¹Ý ÀÛ¾÷ÇÁ·Î¼¼½º¸¦ ÀÍÈù´Ù.

ÀÌ·± ºÐµé²² ÃßõÇÕ´Ï´Ù!

  • case 01

    ºí·»´õ·Î Åø ÀüȯÀ» °í·ÁÇÏ´Â »ç¶÷

  • case 02

    ºê·»´õ¸¦ óÀ½ ½ÃÀÛÇÏ´Â ºñ±â³Ê

  • case 03

    ³ª¸¸ÀÇ 3D ij¸®Åθ¦ Á¦ÀÛÇÏ°í ½ÍÀº ºÐ

  • case 04

    ÀÛ¾÷ ÇÁ·Î¼¼½º °æÇèºÎÁ·À¸·Î
    3D ij¸¯ÅÍ Á¦ÀÛÀÌ ¾î·Á¿ì½Å ºÐ

[44%ÇÒÀÎÀ» À§ÇÑ A to Z Ä¿¸®Å§·³

STEP 1µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®

µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý »ç°í¿Í µ¥ÀÌÅÍ ¸®ÅÍ·¯½Ã¸¦ ±â¸£´Â ½Ã°£

  • ºÎƮķÇÁ ¿À¸®¿£Å×À̼Ç

    ºÎƮķÇÁÀÇ ÀÔ¼Ò °¡À̵å¿Í ÀÓÇÏ´Â ÀÚ¼¼ µî ºÎƮķÇÁÀÇ ¸ñÇ¥¸¦ ¾È³»ÇÕ´Ï´Ù.

  • ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×¿¡¼­ ÇÊ¿äÇÑ Åë°èÇÐ, ¼±Çü´ë¼öÇÐ, ¹ÌºÐ ±âÃÊ ÇнÀ
  • µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­

    Pandas¸¦ Ȱ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·¹ÀÓ ¹× Àü󸮸¦ ¹è¿ì¸ç, matplotlib°ú seabornÀ» Ȱ¿ëÇÑ ½Ã°¢È­¸¦ ÁøÇàÇÕ´Ï´Ù.

  • ŽÇèÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® (EDA)À» ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ·Î »ç°íÇÏ´Â ¿¬½À

    Data-Driven ThinkingÀ¸·Î ÀλçÀÌÆ®¸¦ ¾ò´Â ¹æ¹ýÀ» ÇнÀÇÕ´Ï´Ù.

¡Ø ´õ¿í È¿°úÀûÀÎ ÇнÀÀ» À§ÇØ Ä¿¸®Å§·³À» ²ÙÁØÈ÷ °³¼±Çϰí ÀÖ¾î, º¸°í °è½Å ³»¿ë°ú ½ÇÁ¦ ÇнÀ ³»¿ëÀº ¾à°£ÀÇ Â÷À̰¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

STEP 2¸Ó½Å·¯´×

¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÇÙ½É ±âÃÊ ÇнÀ ¹× ½Ç¹« Àû¿ë

  • ¿©·¯ Á¾·ùÀÇ µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨À» ÇнÀ

    ºñÁî´Ï½º ¹®Á¦¿¡ µû¶ó ÀûÀýÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨À» ¼±Á¤ÇÏ°í ¾î¶»°Ô ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö ÇнÀÇÕ´Ï´Ù.

  • ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ºñ±³ ¹× Æò°¡

    ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ÇØ¼® ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÅëÇØ ¿©·¯ ¸ðµ¨À» ºñ±³ÇÏ°í Æò°¡ÇÕ´Ï´Ù.

  • µ¥ÀÌÅÍ¿Í ¸ðµ¨ ÇØ¼® ¹× ¸®Æ÷Æ®

    Pandas¸¦ Ȱ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·¹ÀÓ ¹× Àü󸮸¦ ¹è¿ì¸ç, matplotlib°ú seabornÀ» Ȱ¿ëÇÑ ½Ã°¢È­¸¦ ÁøÇàÇÕ´Ï´Ù.

  • µ¥ÀÌÅÍ¿Í ¸ðµ¨ ÇØ¼® ¹× ¸®Æ÷Æ®

    ¸ðµ¨ÀÇ ÇнÀ°á°ú¸¦ ¿Ã¹Ù¸£°Ô ÇØ¼®ÇÏ°í ¾Ë±â ½±°Ô ¸®Æ÷ÆÃÇÕ´Ï´Ù.

¡Ø ´õ¿í È¿°úÀûÀÎ ÇнÀÀ» À§ÇØ Ä¿¸®Å§·³À» ²ÙÁØÈ÷ °³¼±Çϰí ÀÖ¾î, º¸°í °è½Å ³»¿ë°ú ½ÇÁ¦ ÇнÀ ³»¿ëÀº ¾à°£ÀÇ Â÷À̰¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

STEP 3µ¥ÀÌÅÍ ¿£Áö´Ï¾î¸µ

µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý »ç°í¿Í µ¥ÀÌÅÍ ¸®ÅÍ·¯½Ã¸¦ ±â¸£´Â ½Ã°£

  • ºÎƮķÇÁ ¿À¸®¿£Å×À̼Ç

    ºÎƮķÇÁÀÇ ÀÔ¼Ò °¡À̵å¿Í ÀÓÇÏ´Â ÀÚ¼¼ µî ºÎƮķÇÁÀÇ ¸ñÇ¥¸¦ ¾È³»ÇÕ´Ï´Ù.

  • ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×¿¡¼­ ÇÊ¿äÇÑ Åë°èÇÐ, ¼±Çü´ë¼öÇÐ, ¹ÌºÐ ±âÃÊ ÇнÀ
  • µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­

    Pandas¸¦ Ȱ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·¹ÀÓ ¹× Àü󸮸¦ ¹è¿ì¸ç, matplotlib°ú seabornÀ» Ȱ¿ëÇÑ ½Ã°¢È­¸¦ ÁøÇàÇÕ´Ï´Ù.

  • ŽÇèÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® (EDA)À» ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ·Î »ç°íÇÏ´Â ¿¬½À

    Data-Driven ThinkingÀ¸·Î ÀλçÀÌÆ®¸¦ ¾ò´Â ¹æ¹ýÀ» ÇнÀÇÕ´Ï´Ù.

¡Ø ´õ¿í È¿°úÀûÀÎ ÇнÀÀ» À§ÇØ Ä¿¸®Å§·³À» ²ÙÁØÈ÷ °³¼±Çϰí ÀÖ¾î, º¸°í °è½Å ³»¿ë°ú ½ÇÁ¦ ÇнÀ ³»¿ëÀº ¾à°£ÀÇ Â÷À̰¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

STEP 4µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®

µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý »ç°í¿Í µ¥ÀÌÅÍ ¸®ÅÍ·¯½Ã¸¦ ±â¸£´Â ½Ã°£

  • ºÎƮķÇÁ ¿À¸®¿£Å×À̼Ç

    ºÎƮķÇÁÀÇ ÀÔ¼Ò °¡À̵å¿Í ÀÓÇÏ´Â ÀÚ¼¼ µî ºÎƮķÇÁÀÇ ¸ñÇ¥¸¦ ¾È³»ÇÕ´Ï´Ù.

  • ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×¿¡¼­ ÇÊ¿äÇÑ Åë°èÇÐ, ¼±Çü´ë¼öÇÐ, ¹ÌºÐ ±âÃÊ ÇнÀ
  • µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­

    Pandas¸¦ Ȱ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·¹ÀÓ ¹× Àü󸮸¦ ¹è¿ì¸ç, matplotlib°ú seabornÀ» Ȱ¿ëÇÑ ½Ã°¢È­¸¦ ÁøÇàÇÕ´Ï´Ù.

  • ŽÇèÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® (EDA)À» ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ·Î »ç°íÇÏ´Â ¿¬½À

    Data-Driven ThinkingÀ¸·Î ÀλçÀÌÆ®¸¦ ¾ò´Â ¹æ¹ýÀ» ÇнÀÇÕ´Ï´Ù.

¡Ø ´õ¿í È¿°úÀûÀÎ ÇнÀÀ» À§ÇØ Ä¿¸®Å§·³À» ²ÙÁØÈ÷ °³¼±Çϰí ÀÖ¾î, º¸°í °è½Å ³»¿ë°ú ½ÇÁ¦ ÇнÀ ³»¿ëÀº ¾à°£ÀÇ Â÷À̰¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

  • Ŭ·¡½º Á¤º¸
  • Python ÇÁ·Î±×·¡¹Ö- Ŭ·¡½º À̹ÌÁö

    Python ÇÁ·Î±×·¡¹Ö

    3D ÅøÀ» óÀ½ »ç¿ëÇÏ´Â »ç¶÷µµ ½±°Ô µû¶ó ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ü¼øÇÑ Ä³¸¯ÅÍ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ºí·»´õÀÇ ±âº» ±â´ÉÀ» ÀÍÈù ÈÄ

    60,000¿ø 50% 30,000¿ø
    0.00
    • ÀÔ¹®
    • ÃʱÞ
    • Áß±Þ
    • »ó±Þ
    Áß±Þ
  • Python(ÆÄÀ̽ã) ÀڷᱸÁ¶ ¹× ¾Ë°í¸®Áò- Ŭ·¡½º À̹ÌÁö

    Python(ÆÄÀ̽ã) ÀڷᱸÁ¶ ¹× ¾Ë°í¸®Áò

    º» °úÁ¤Àº ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀÇ ½ÉÈ­ °úÁ¤À¸·Î ½ÇÁ¦ °³¹ß¿¡ ÇÊ¿äÇÑ °í±Þ Å×Å©´ÐÀ» ÀÍÈú ¼ö ÀÖµµ·Ï ÁغñÇÑ °­ÀÇ ÀÔ´Ï´Ù.

    30,000¿ø
    0.00
    • ÀÔ¹®
    • ÃʱÞ
    • Áß±Þ
    • »ó±Þ
    ÀÔ¹®
  • ¼öÄ¡ºÐ¼®À» À§ÇÑ Python ¶óÀ̺귯¸®- Ŭ·¡½º À̹ÌÁö

    ¼öÄ¡ºÐ¼®À» À§ÇÑ Python ¶óÀ̺귯¸®

    µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ´ëÇÑ °ü½ÉÀÌ ³¯·Î ³ô¾ÆÁö°í ÀÖ´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ë¿¡ »ì°í ÀÖ´Â ºÐµéÀ» À§ÇÑ °­ÀÇ!

    124,000¿ø 50% 62,000¿ø
    0.00
    • ÀÔ¹®
    • ÃʱÞ
    • Áß±Þ
    • »ó±Þ
    ÃʱÞ
  • ¸Ó½Å·¯´×À» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍÀüó¸®- Ŭ·¡½º À̹ÌÁö

    ¸Ó½Å·¯´×À» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍÀüó¸®

    ¸Ó½Å·¯´× ¶Ç´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ½ÃÀÛÇÏ´Â ÀÔ¹®ÀÚ¿¡°Ô Ãßõ µå¸®´Â °­ÀÇÀÔ´Ï´Ù.

    100,000¿ø 20% 80,000¿ø
    0.00
    • ÀÔ¹®
    • ÃʱÞ
    • Áß±Þ
    • »ó±Þ
    ÃʱÞ

À¯ÀÇ»çÇ×

    • º» »óǰÀº µ¿¿µ»ó ÇüÅÂÀÇ °­ÀǸ¦ ¼ö°­ÇÏ´Â »óǰÀÔ´Ï´Ù.
    • º» »óǰÀº °áÁ¦ ¿Ï·á ½ÃÁ¡À» ±âÁØÀ¸·Î ¹Ù·Î ÀÌ¿ë °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
    • ÇÑÄľÆÄ«µ¥¹ÌÀÇ »çÁ¤À¸·Î ÇнÀ ½ÃÀÛÀÌ ´Ê¾îÁø °æ¿ì, ÇØ´ç ÀÏÁ¤¸¸Å­ ½ÃÀÛÀÏÀÌ ¿¬±âµË´Ï´Ù.
    • »óȲ¿¡ µû¶ó »çÀü °øÁö ¾øÀÌ ÇÒÀÎÀÌ Á¶±â ¸¶°¨µÇ°Å³ª ¿¬ÀåµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • õÀçÁöº¯ ¶Ç´Â ÀÌ¿¡ ÁØÇÏ´Â ¼­ºñ½º Áß´ÜÀÌ ºÒ°¡ÇÇÇÑ »óȲ¿¡¼­´Â ¼­ºñ½º°¡ Á¾·áµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • Àç»ý ½Ã°£°ú °ü°è¾øÀÌ, µ¿¿µ»óÀÇ Àç»ý ¶Ç´Â ºÎ°¡ÀڷḦ ´Ù¿î¹Þ´Â °æ¿ì ¼ö°­ÇÑ °ÍÀ¸·Î °£ÁÖÇÕ´Ï´Ù.
    • ÄÜÅÙÃ÷´Â ÇâÈÄ ´ç»çÀÇ ÀÏÁ¤¿¡ µû¶ó Ãß°¡ ¶Ç´Â ¾÷µ¥ÀÌÆ® µÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • Ä¿¸®Å§·³Àº ÄÜÅÙÃ÷ Á¦ÀÛ °úÁ¤¿¡¼­ ÀϺΠÃß°¡¡¤º¯°æ¡¤»èÁ¦µÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • Ãâ¼® ¹× ¼ö°­ ¿Ï·á ±âÁØÀº °­ÀÇ ½Ãû ±âÁØÀ¸·Î ¹Ý¿µµË´Ï´Ù.
    • »óǰ¿¡ µû¶ó ±³Àç ¹× ±âŸ ¿¬°è »óǰÀº °­ÀÇ ±¸ÀÔ ½Ã¿¡¸¸ ±¸¸Å°¡ °¡´É ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • »óǰ ³» ±³Àç°¡ Æ÷ÇԵǾî ÀÖÀ» °æ¿ì, °áÁ¦ ½ÃÁ¡À¸·ÎºÎÅÍ ¿µ¾÷ÀÏ ±âÁØ 7ÀÏ ³» ¹ß¼ÛµË´Ï´Ù. (µµ¼­/»ê°£ Áö¿ª Á¦¿Ü)
    • [¼ö°­±â°£ ¾È³»]
    • Àüü ¼ö°­±â°£Àº ÇнÀ±â°£°ú º¹½À±â°£À¸·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • ÇнÀ½Ã°£Àº ÃÖÃÊ 1°³¿ù(30ÀÏ), º¹½À±â°£Àº 11°³¿ù·Î ÇнÀ±â°£ Á¾·á ´ÙÀ½ ÀϺÎÅÍ ÀÚµ¿À¸·Î ºÎ¿©µË´Ï´Ù.
    • ½ÃÀÛÀÏÀº °áÁ¦ÀϷκÎÅÍ ±â°£ÀÌ »êÁ¤µÇ¸ç, °áÁ¦ ¿Ï·á ½Ã ¸¶ÀÌÄ·ÆÛ½º¿¡¼­ ¹Ù·Î ¼ö°­ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • º¹½À±â°£¿¡´Â ÇнÀ ±â°£°ú µ¿ÀÏÇÏ°Ô µ¿¿µ»ó ½Ãû ¹× ÀÚ·á ´Ù¿î·Îµå°¡ °¡´ÉÇÏÁö¸¸, Ãâ¼®Àº ±â·ÏµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.
    • [¿î¿µÁ¤Ã¥]
    • ÇÑÄľÆÄ«µ¥¹ÌÀÇ ¸ðµç ¿Â¶óÀα³À°Àº 1°³ÀÇ ¾ÆÀ̵ð·Î ¿©·¯ ¸íÀÌ °øÀ¯ÇÏ´Â ÇüŸ¦ ±ÝÁöÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • µ¿½ÃÁ¢¼Ó¿¡ ´ëÇÑ ±â·ÏÀ» º°µµ ¼öÁý¡¤°ü¸®Çϰí ÀÖÀ¸¸ç, ¼­ºñ½º À̿뿡 Á¦ÇÑÀÌ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • ÇÑÄľÆÄ«µ¥¹ÌÀÇ ¸ðµç ¿Â¶óÀΰ­ÀÇ(ºÎ°¡ÀÚ·á ¹× ±³Àç Æ÷ÇÔ)´Â ¹«´Ü ¹èÆ÷ ¹× °¡°øÇÏ´Â ÇàÀ§, ĸÃÄ ¹× ³ìÈ­ÇÏ¿© °íÀ¯ÇÏ´Â ÇàÀ§, ¹«´ÜÀ¸·Î ÆÇ¸ÅÇÏ´Â ÇàÀ§ µî ÀÏüÀÇ ÀúÀÛ±Ç Ä§ÇØ ÇàÀ§¸¦ ±ÝÁöÇÕ´Ï´Ù.
    • ºÎÁ¤ »ç¿ëÀÌ Àû¹ßµÉ °æ¿ì ÀúÀ۱ǹý À§¹Ý¿¡ ÀÇÇÑ ¹ýÀûÀÎ Á¦À縦 ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    • °­ÀÇ ±¸¸Å ÈÄ ±¸¸ÅÀÚÀÇ ±ÍÃ¥ »çÀ¯·Î ÀÎÇÑ ¼ö°­±â°£ ¿¬ÀåÀº ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
    • ´õ ÀÚ¼¼ÇÑ ³»¿ëÀº °í°´Áö¿ø¼¾ÅÍ·Î ¹®ÀÇÇØ ÁÖ¼¼¿ä.
À§½Ã¸®½ºÆ®¿¡ ÀúÀåµÇ¾ú½À´Ï´Ù.
Ãë¼ÒµÇ¾ú½À´Ï´Ù.