Pandas
강좌소개
실무에서 통하는 빅데이터 분석 - Pandas(판다스) 실전 강의 Part.5-2 시계열 (完)
- 과정소개
- 이 강의는 **Pandas(판다스)**의 마지막 파트로, 시계열(Time Series) 데이터 분석의 실무 적용에 초점을 맞춥니다. 날짜·시간 데이터를 활용한 분석, 리샘플링, 이동평균, 추세 분석 등 실제 프로젝트에서 활용 가능한 시계열 처리 기법을 학습합니다.
- 학습목표
- 시계열 데이터를 다루기 위한 resample(), rolling(), shift() 등의 함수를 활용하여 주기별 통계와 이동평균 분석을 수행할 수 있습니다. 시계열 데이터를 시각화해 트렌드와 변동성을 해석하는 능력을 익힙니다.
- 교육대상
- Python 기초를 익히고 데이터 분석 실습을 시작하려는 입문자 Pandas를 활용한 데이터 가공 및 전처리 기술을 배우고 싶은 학습자 실무에서 대용량 데이터를 효율적으로 관리하고 싶은 데이터 분석가
- 선수 과정
- 파이썬 프로그래밍 언어
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.
- 사용프로그램 Visual Studio Code(무료)
Anaconda(무료)
- 강좌 기본설명
-
- 1.6개의 VOD로 구성되었습니다.
- 2. 교안받기
즐겨찾기
수강증 / 수료증
커리큘럼
차시
제목
수강여부
1
시계열 - 1
2
시계열 - 2
3
시계열 - 3
4
시계열 - 4
5
시계열 - 5
6
시계열 - 6
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