주차

내용

1

# 파이썬 프로그래밍 기초

파이썬 시작하기

변수와 객체 /자료형과 연산자

조건문과 반복문

함수 / 파일 처리

데이터 분석을 위한 주요 라이브러리

2

# 파이썬 크롤링 - API 이용

- 웹 크롤링

- BeautifulSoup / Selenium 활용

- 공공데이터 활용 프로젝트

- 데이터 인사이트 발견

3

# 탐색적 데이터 분석

- 값 분포 및 대푯값 구하기

- 변이 추정(표준편차, 백분위수 추정)

- 인구 변위 추정 프로젝트

- 데이터 분포 탐색

- 상관 관계(산점도, 두 개 이상 변수 탐색 등)

4

# 탐색적 데이터 분석

- 데이터 분포 탐색

- 백분위수와 시각화

- 도수분포표와 히스토그램

- 밀도 추정

- 이진 데이터와 범주 데이터 탐색

- 특징간의 상관 관계 분석

5

# 의사 결정을 위한 데이터 시각화

- 판다스의 시각화 도구

- 기본 그래프 활용

- Matplotlib 라이브러리 활용

- Seaborn 활용 및 실무 데이터 시각화

6

# 데이터와 표준 분포

- 랜덤표본 추출과 편향

- 선택 편향

- 데이터 분석에 필요한 통계정보 추출

7

# 데이터 정규화

- 기술 통계 정보

- 통계를 활용한 데이터 분포, 상관관계 분석

- 공분산을 활용한 데이터 주성분 분석 기법

8

# 통계적 가설 검정 1

- 가설 검증

- 재표본 추출

- 통계적 유의성과 p값 검중

- t-test, 유의 수준 검증

- 분산 분석

9

# 통계적 가설 검정 2

- 카이제곱검증

- ANOVA 분석

- 대음 비교 t-검정

- 독립 비교 t-검정

10

# 회귀 예측 1

- 단순 선형 회귀

- 다중 선형 회귀

- 회귀를 이용한 예측

- 신뢰구간과 예측 구간

11

# 회귀 예측 2

회귀에서 요인 변수 확인

회귀 방정식 해서(예측 변수간 상관, 다중 공분산)

회귀 진단(이분산성, 비정규성 검증)

12

# 분류

- 나이브 분류

- 판별 분석

- 로지스틱 회귀(일반화선형 모형, 로지스틱 회귀 예측값)

- 분류 모델 평가

- ROC, ACU, 리프트

- 불균형 데이터 (과소표본추출, 과잉표본추출)

13

# 통계분석 프로젝트 –1

- 기술 통계 분석과 시각화 중심

- 데이터 탐색

- 데이터 모델링(t-검정과 회귀분석 그룹비교)

- 회귀분석 모델결과 시각화

14

# 상관분석 프로젝트 – 2

- 상관 분석을 위한 계수지정 및 계수가 차이점 확인

- 변수간 상관계수 확인, 파라미터 조정

- 산점도로 상관 분석 시각화

- 히트맵 시각화

# 텍스트 기반의 데이터 분석 프로젝트 추가

15

# 지리 정보 분석 프로젝트 - 3

- 데이터 수집

- 지리정보 활용에 필요한 라이브러리 활용

- Google map API를 활용한 지도화

- 공공 데이터를 활용한 지리 정보 시각화