자료분석을 위한 파이썬
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응용수학
소개
파이썬 언어 기본, IPython 및 Jupyter 노트북
파이썬 내장 자료 구조, 함수 및 파일
넘파이(NumPy) 기초: 배열 및 벡터 계산
판다스(pandas) 시작하기
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데이터 변형(Data Wrangling)
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강의 소개
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응용수학
주제: 데이터 분석 도구 파이썬
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데이터 분석을 위한 파이썬
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소개
데이터 분석을 위한 파이썬
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파이썬 내장 자료 구조, 함수 및 파일
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넘파이(NumPy) 기초: 배열 및 벡터 계산
넘파이 ndarray: 다차원 배열 객체
범용함수
배열 지향 프로그래밍
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Example: Random Walks
판다스(pandas) 시작하기
판다스 자료 구조 소개
핵심 기능들
기술 통계량 계산 및 요약
자료 불러오기, 저장, 파일 형식
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바이너리 자료 형식
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데이터베이스
자료 준비 및 손질
소실 자료 다루기
자료 변환
문자열 처리
데이터 변형(Data Wrangling)
계층적 인덱싱
Combining and Merging Datasets
Reshaping and Pivoting
Plotting and Visualization
A Brief matplotlib API Primer
판다스와 seaborn을 이용한 플롯
그 밖의 파이썬 시각화 도구들
Data Aggregation and Group Operations
GroupBy Mechanics
자료 집계(Data Aggregation)
Apply: General split-apply-combine
Pivot Tables and Cross-Tabulation
Conclusion
시계열
Date and Time Data Types and Tools
Time Series Basics
Date Ranges, Frequencies, and Shifting
시간대 처리(Time Zone Handling)
Periods and Period Arithmetic
Resampling and Frequency Conversion
Moving Window Functions
Conclusion
Advanced pandas
Indices and tables
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Index
Module Index
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