Chapter 01. 데이터 분석가를 위한 파이썬 시작하기
학습 목표
- 파이썬이 데이터 분석에서 왜 중요한지 이해한다.
요약
- 프로그래밍 언어 개념
- 데이터 분석 vs 데이터 과학
- 파이썬이 선택되는 이유 (생태계, 라이브러리)
Chapter 02. Google Colab으로 실습 환경 만들기
학습 목표
- 별도 설치 없이 실습 환경을 구성한다.
요약
- Google Colab 사용법
- 노트북 구조 (셀, 실행 흐름)
- 마크다운으로 분석 문서 작성
Chapter 03. 파이썬 기본 문법 빠르게 익히기
학습 목표
- 파이썬 코드 실행 흐름을 이해한다.
요약
- 파이썬 실행 방식
- print(), 주석
- 데이터 분석 코드의 기본 형태
Chapter 04. 변수와 데이터 저장의 개념
학습 목표
- 데이터를 변수에 저장하고 활용한다.
요약
- 변수 개념
- 변수 이름 규칙
- input()으로 사용자 입력 받기
Chapter 05. 데이터 계산을 위한 연산자
학습 목표
- 숫자 데이터를 계산하고 비교한다.
요약
- 산술 / 비교 / 논리 연산자
- 조건 판단의 기초
- 데이터 필터링의 전 단계
Chapter 06. 데이터형과 문자열 처리
학습 목표
- 데이터 타입의 중요성을 이해한다.
요약
- int, float, str, bool
- 문자열 인덱싱
- 데이터 전처리의 출발점
Chapter 07. 조건문으로 데이터 분기 처리하기
학습 목표
- 조건에 따라 다른 결과를 만든다.
요약
- if / elif / else
- 데이터 기준 분류
- 조건 필터링 사고방식
Chapter 08. 반복문으로 대량 데이터 처리하기
학습 목표
- 반복 처리를 통해 자동화 개념을 익힌다.
요약
- for / while
- 데이터 여러 개 처리하기
- 분석 자동화의 핵심 개념
Chapter 09. 리스트와 튜플로 데이터 묶기
학습 목표
- 여러 데이터를 하나로 관리한다.
요약
- 리스트 생성 / 인덱싱
- 반복문과 결합
- 컬럼 데이터의 기초 형태
Chapter 10. 딕셔너리로 구조화된 데이터 다루기
학습 목표
- 키-값 구조를 이해한다.
요약
- 딕셔너리 개념
- JSON 데이터의 기초
- API 데이터 이해 준비
Chapter 11. 함수로 분석 코드 정리하기
학습 목표
- 재사용 가능한 코드를 만든다.
요약
- 함수 정의
- 매개변수 / 반환값
- 데이터 처리 함수 설계
Chapter 12. 파일 입출력과 CSV 데이터 이해
학습 목표
- 외부 데이터를 불러온다.
요약
- 파일 읽기 / 쓰기
- CSV 구조
- 데이터 분석의 시작점
Chapter 13. 판다스로 데이터프레임 시작하기
학습 목표
- 데이터프레임 구조를 이해한다.
요약
- pandas 개요
- DataFrame / Series
- 데이터 확인(head, info)
Chapter 14. 데이터 수집: API로 데이터 가져오기
학습 목표
- 외부 데이터를 자동 수집한다.
요약
- API 개념
- JSON 구조
- requests 사용
Chapter 15. 데이터 수집: 웹 스크래핑 기초
학습 목표
- 웹에서 데이터를 추출한다.
요약
- HTML 구조 이해
- BeautifulSoup
- 스크래핑 주의사항
Chapter 16. 데이터 정제 ① 불필요한 데이터 제거
학습 목표
- 분석에 필요한 데이터만 남긴다.
요약
- 행 / 열 삭제
- 중복 제거
- groupby 기초
Chapter 17. 데이터 정제 ② 누락·이상치 처리
학습 목표
- 데이터 품질을 개선한다.
요약
- 결측치 처리
- 값 치환
- 정규 표현식 기초
Chapter 18. 데이터 요약 ① 기술 통계로 이해하기
학습 목표
- 숫자로 데이터 특성을 파악한다.
요약
- 평균, 중앙값
- 분산, 표준편차
- describe()
Chapter 19. 데이터 요약 ② 분포 시각화
학습 목표
- 분포를 그림으로 이해한다.
요약
- 히스토그램
- 산점도
- 박스플롯
Chapter 20. 데이터 시각화 기초 (Matplotlib)
학습 목표
- 기본 그래프를 그릴 수 있다.
요약
- Figure / Axes
- 선 그래프, 막대 그래프
- 데이터 전달 관점
Chapter 21. 실무형 시각화 & 분석 마무리
학습 목표
- 분석 결과를 설득력 있게 표현한다.
요약
- 객체지향 API
- 복합 그래프
- 데이터 분석 전체 흐름 정리
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