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Python

트랙

데이터 가공 in Python

업데이트됨 2026. 5.
pandas를 사용해 데이터 조작의 번거로움을 없애세요. DataFrame에서 데이터를 변환, 정렬, 필터링하여 빠르게 분석할 수 있게 됩니다.
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Python데이터 조작
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트랙 설명

데이터 가공 in Python

Python의 가장 강력한 라이브러리로 데이터 조작 마스터하기

Python의 필수 데이터 조작 라이브러리인 pandas와 NumPy로 데이터의 잠재력을 최대한 끌어내세요. 이 트랙에서는 Python 데이터 생태계에서 가장 널리 사용되는 도구를 활용해 실제 데이터세트를 효율적으로 정제, 재구성, 분석하는 방법을 배우게 됩니다. 트랙을 마치면 어떤 데이터 조작 과제든 해결할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

pandas 고급 사용자 되기

pandas 라이브러리를 깊이 있게 살펴보고 다음을 배우세요:
  • CSV, Excel, SQL 데이터베이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 가져오고 정리하기
  • 통계를 계산하고 유익한 시각화를 만듭니다
  • 효율적인 분석을 위해 데이터를 와이드 형식에서 롱 형식으로 재구성하기
  • 고급 조인 및 병합 기법을 사용하여 여러 데이터세트를 결합하기
  • 다중 인덱스 DataFrame을 사용하여 계층적 데이터 작업하기

NumPy로 워크플로를 간소화하세요

Python 데이터 과학 스택의 기반인 NumPy의 힘을 발견하세요. 대규모 데이터세트에서 복잡한 수학 연산을 효율적으로 수행하면서 NumPy 배열을 생성, 정렬, 필터링 및 업데이트하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 NumPy를 pandas와 통합하여 원활한 데이터 조작 워크플로를 만들고, 더 빠른 속도와 향상된 성능을 위해 코드를 최적화하는 방법도 살펴보게 됩니다.

실제 데이터세트를 활용한 실습형 학습

실제 데이터로 새로운 기술을 실습해 보세요. 다음을 포함합니다:
  • 뉴욕시의 나무 조사
  • 고객 구매 데이터
  • 주식 시장 가격
  • 온라인 리뷰 데이터세트
실제 데이터세트를 다루며, 자신의 데이터 조작 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실무 경험을 쌓게 됩니다.

데이터 과학 여정을 발전시키세요

데이터 과학자를 꿈꾸는 사람이든, 실력을 한 단계 끌어올리려는 경험 많은 분석가든, 데이터 조작을 익히는 것은 필수입니다. 이 트랙에서 배우게 될 기법들은 머신 러닝, 데이터 시각화, 통계 분석의 기초가 됩니다. 데이터 조작 기술을 다듬으면 고급 데이터 과학 개념과 실제 세계의 과제에 도전할 준비가 됩니다.

자신 있게 데이터 조작 시작하기

데이터 조작 전문가가 되기 위한 첫걸음을 내딛으세요. 대화형 연습, 실제 데이터세트, 실습 프로젝트를 결합한 이 트랙은 종합적인 학습 경험을 제공합니다. 트랙을 마치면 어떤 데이터세트든 다룰 자신감과 기술을 갖추고, 가치 있는 인사이트를 발견할 수 있습니다. 오늘부터 데이터 조작을 마스터하는 여정을 시작하세요!

선수 조건

이 트랙에는 선수 조건이 없습니다
데이터 가공 in Python
4 강의
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