통계기초

파이썬 데이터 전처리
⏰7/1(금) 가격 인상까지 남은 시간⏰
0 0시간 0 0 2022-06-30T23:59
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데이터 전처리만 잘 해도,
데이터 분석 80%는 성공입니다.

분석의 정확도를 좌우하는 데이터 전처리에 필요한 고급 스킬, 단계별로 트레이닝 시켜드립니다.

데이터 분석의
이상과 현실 —

멋지게 데이터 분석하는 내 모습을 생각했는데, 막상 현실은... 💣


데이터 전처리 때문에
🐶고생 —

분석 언어나 분석 툴 활용보다 더 중요한 게 데이터 전처리 과정인데 왜 몰랐을까요?

데이터 분석을 공부할 때는 예제 데이터 위주로 연습해서, 더러운 실제 데이터(Raw Data)를 다룰 수 있는 기회가 거의 없어요.

실무에서 다루는 데이터를 분석하기 위해서는 어떤 모델을 활용해야 하는지, 데이터 전처리시 발생하는 문제는 어떻게 해결 가능한지 알기 어려워요.

데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어를 사용하고 전략을 세우는 건 익숙한데, 전처리에 어려움이 있으니 결과값이 정확하게 나오지 않는 것 같아요.


전처리 기초부터
완벽히 잡아드려요 —

데이터 분석을 위한 데이터 핸들링

탐색적 데이터 분석

지도학습 모델 및 파라미터 선택 가이드 학습

데이터 품질 문제 유형 및 해결 방법 학습

실제 데이터(Raw Data)를 활용한 전처리 실습


5단계로 학습하는 —
파이썬 데이터 전처리

Part 01, 02

데이터 다루는 방법을 이해하고, 기초 통계 분석 이론을 실습해요.

데이터 분석에서 전처리가 중요한 이유에 대해 알아보고, 날것의 데이터(Raw Data)를 분석하기 좋은 구조와 내용으로 바꾸는 방법을 공부합니다. 데이터 핸들링을 실제 연습해보고, 뒤에 나올 지도학습의 선수 개념에 해당하는 내용들을 익힐 수 있습니다.

Part 03

지도학습 모델 및 파라미터 선택 가이드를 공부해요.

지도학습에 활용되는 데이터 모델을 알아보고, 실제 데이터 분석 업무에서 다루게 될 날것의 데이터(Raw Data)에 어떤 모델을 적용해야 하는지 공부합니다.

Part 04

데이터 품질 유형과 그에 따른 문제 해결 방법을 알아봐요.

데이터를 전처리하는 과정에서 발생할 수 있는 여러 문제 유형을 이론으로 알아보고, 각각의 문제 상황에 대처하는 해결 방식에 대해 학습합니다. 실제 데이터(Raw Data)의 일부를 예제로 문제 해결 과정을 경험해 봅니다.

Part 05

실제 데이터를 활용하여 4가지 프로젝트 실습해요.

데이터의 품질 문제가 복합적으로 발생한 지저분한 실제 데이터(Raw Data)를 바탕으로, 상점 신용카드 매출 예측하기, 아파트 실거래가 예측하기 등 4가지 심화 프로젝트를 내손으로 실습해 봅니다.


실무에는 책도,
강의도 없으니까 —

수업을 완강할 즈음, 혼자서도 이런 걸 할 수 있어요!

  • 01. 데이터 처리 과정에서 발생하는 계산량을 줄일 수 있습니다.

    데이터의 규모가 커질수록, 데이터 처리 속도를 개선하는 것이 매우 중요합니다. 데이터 처리할 때 발생하는 계산량을 줄여, 데이터 처리 속도를 더욱 빠르게 하는 방법을 체화할 수 있습니다.
  • 02. 문제 상황에 적절하게 대처하고, 데이터 분석 결과의 정확도를 높일 수 있습니다.

    예제 데이터가 아닌 실제 업무에서 다루는 데이터(Raw Data)를 전처리할 때 어떤 모델을 활용해야 하고, 문제 상황에 어떻게 대처해야 하는지 체득하여, 데이터 분석 결과의 정확도를 보장할 수 있습니다.
  • 03. 데이터의 품질을 높이고, 지도 학습의 성능을 높일 수 있습니다.

    실무에서 만나는 데이터는 대부분 더럽고 정돈되지 않은 날 것의 데이터(Raw Data)입니다. 전처리 스킬을 활용하여 데이터의 품질을 높이고, 결과적으로 지도 학습의 성능까지 높여보세요.

우리 수업은👋
이런 게 특별해요 —

진짜 더러운 날것 그대로의 데이터(Raw Data)로 실습을 반복합니다.

데이터 전처리 과정에서 발생할 수 있는 거의 모든 문제 상황을 다룹니다.

기존의 도서나 강의에서는 다루지 않는 고급 스킬을 실제 데이터에 적용해봅니다.


파이썬 데이터 전처리
커리큘럼은 이렇습니다 —

데이터 분석의 정확도를 높이고 싶다면 이 강의는 필수로 듣고 가셔야 해요.

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데이터 쓰레기🤫
잘 골라내고 있나요? —

데이터전처리

Garbage in, garbage out! 데이터 전처리가 제대로 이뤄지지 않으면, 정확한 결과값을 얻을 수 없습니다.
데이터 분석 업무의 80%를 차지하는 데이터 전처리, 제대로 훈련시켜 드립니다.


총 28시간 —
파이썬 데이터 전처리만 집요하게

파이썬 데이터 전처리

지저분한 실제 데이터로
연습 또 연습 —

파이썬 데이터 전처리

실제 일을 하면서 다루는 데이터는 책에 나오는 예제처럼 절대 깔끔하지 않다는 사실!
강의에서는 지저분한 Raw Data를 목적에 맞춰 전처리 하는 실습 위주로 수업을 진행합니다.

복잡한 문제도
내 손으로 직접 해결 —

프로젝트 1. 상점 신용카드 매출 예측하기
✔ Dacon : 상점 신용카드 매출 예측 경진대회
✔ 카드 기록 데이터 분석
✔ 시계열 특징 추출
✔ 데이터 요약

프로젝트 2. 아파트 실거래가 예측하기
✔ Dacon : 아파트 실거래가 예측 경진대회
✔ 거래 데이터 분석
✔ 공공 데이터 활용
✔ 주소 데이터 분석

프로젝트 3. 신용 사기 탐지
✔ Kaggle: IEEE - CIS Fraud Detection
✔ 거래 로그 데이터 분석
✔ 클래스 불균형 문제 해소

프로젝트 4. 제품 불량 탐지
✔ Bosch Production Line Performance
✔ 제조 시계열 데이터 분석
✔ 시계열 특징 추출 및 패턴이 있는 결측 처리
✔ 차원 축소
✔ 클래스 불균형 문제 해소

세상은 넓고 데이터가 가진 문제는 너-무 많다? 실제 데이터(Raw Data)를 정제하면서 복합적인 문제들을 직접 해결해보는 것까지 진행합니다.

🙋‍♂ 이런 분들이 들으면 후회하지 않을 거예요.  

• 지저분한 데이터 정제를 위해 데이터 전처리에 상당한 시간을 보내는 분

• 데이터 품질을 높여 머신러닝 성능을 개선하고, 결과값의 정확도를 높이고 싶은 분

• 데이터를 정제하면서 만나는 다양한 문제에 어떻게 대처해야 할지 모르겠는 분

• 데이터 분석 공부는 하고 있으나, 정제되지 않은 Raw Data로 전처리 실습을 진행해보고 싶은 분

강사님을
소개해요 —

안길승 강사님

[ 학력 ]
한양대 산업경영공학과 학사
한양대 산업경영공학과 석박통합과정

[강의 이력]
파이썬을 이용한 데이터 전처리 Level up CAMP (패스트캠퍼스)
LG전자, 하나카드, 현대모비스, 신한금융지주 등 머신러닝 및 전처리 다수의 기업 강의 진행

주요 활동

[주요 연구 내용 및 실적]
제조 시계열 데이터 분석 및 스케줄링
특징 선택 및 클래스 불균형 등 데이터 품질 문제 해결 방법, 데이터 분석 관련 SCI급 논문 10여편, 국내 논문 10여편 게재

[주요 프로젝트]
상담 데이터 기반의 고객 이탈 예측 모형 개발 (라이나 생명)
매출 예측 기반의 K쇼핑 방송 편성 최적화(KTH)
상담 ASSIST HTML 파서 개발 및 적용(KT)
데이터바우처 지원사업 - 데이터 분석 위원(과학기술정보통신부)
AI알고리즘 적용 결과에 따른 설비 원인 분석 및 설비 제어 신호 개발과 실증 사례 구현(명화공업)
안전클레임 조기 검출을 위한 텍스트마이닝 툴 개발(현대자동차)


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데이터 전처리 정복

데이터 전처리 기초부터 실제 데이터 실습까지.
데이터 분석을 위해 목적에 맞게 데이터의 구조와 내용을 변경하는 것부터, 머신러닝을 위한 지도학습 모델 및 전처리 문제 해결방법까지 배웁니다.

깔끔한 예제 데이터가 아닌 지저분한 실제 데이터로 연습.
회사에서 업무를 진행해봐야 만날 수 있는 지저분한 실제 데이터(Raw Data)를 가지고 복합적인 문제를 내손으로 해결해보는 실습을 진행합니다.

원하는 곳 어디서나.
데이터 탐색 및 전처리를 위해 알아야 할 기초 지식부터 심화 스킬까지 내가 원하는 장소에서 원하는 시간대에 수강할 수 있습니다.

무제한으로 반복 학습.
원하는 만큼, 이해될 때까지 무제한 반복 학습이 가능한 평생 소장 온라인 강의로 데이터 전처리 올해 안에 완전 정복할 수 있습니다.


파이썬 데이터 전처리
올인원 패키지 상세정보 —


함께 들으면 더 좋은 강의를 추천해드릴게요!

[ 주의사항 및 환불규정 ]

* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
* 수강 신청 및 결제를 완료하시면, 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다.


– 총 학습기간
정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 1개월(30일), 무료 수강 기간은 31일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 28시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.

– 수강시작일 : 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다. 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
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– 수강시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 이상, 5강 이상 수강 시 수강기간인 1개월 (30일) 대비 잔여일에 대해 다음과 같이 환불 가능합니다.
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 7일 초과, 10일 이하 경과 시, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 11일 초과, 15일 이하 경과 시, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 15일 초과 시, 환불금액 없음



※ 패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내 ※

아이디 공유란?
1개의 아이디로 여러명이 공유하여 수강하는 형태를 말합니다. 패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 아이디 공유를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록이 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 동시 접속 기록이 10회 이상 확인되는 경우 사전 안내없이 아이디가 차단될 수 있습니다.

수강료.

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