_첫째마당 | 파이썬이랑 친해지기 __01 안녕, 파이썬? 01-1 데이터 분석과 파이썬 01-2 파이썬이 강력한 데이터 분석 도구인 이유 __02 파이썬 데이터 분석 환경 만들기 02-1 아나콘다로 파이썬과 JupyterLab 설치하기 02-2 JupyterLab과 친해지기 02-3 유용한 환경 설정 __03 데이터 분석에 필요한 연장 챙기기 03-1 변하는 수, ‘변수’ 이해하기 03-2 파이썬이 강력한 데이터 분석 도구인 이유 03-3 함수 꾸러미, ‘패키지’ 이해하기 _둘째마당 | 본격 실습! 데이터 갖고 놀기 __04 데이터 프레임의 세계로! 04-1 데이터는 어떻게 생겼나? - 데이터 프레임 이해하기 04-2 데이터 프레임 만들기 - 시험 성적 데이터를 만들어 보자! 04-3 외부 데이터 이용하기 - 축적된 시험 성적 데이터를 불러오자! __05 데이터 분석 기초! - 데이터 파악하기, 다루기 쉽게 수정하기 05-1 데이터 파악하기 05-2 변수명 바꾸기 05-3 파생변수 만들기 __06 자유자재로 데이터 가공하기 06-1 데이터 전처리 - 원하는 형태로 데이터 가공하기 06-2 조건에 맞는 데이터만 추출하기 06-3 필요한 변수만 추출하기 06-4 순서대로 정렬하기 06-5 파생변수 추가하기 06-6 집단별로 요약하기 06-7 데이터 합치기 __07 데이터 정제 - 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기 07-1 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기 07-2 이상한 데이터를 찾아라! - 이상치 정제하기 __08 그래프 만들기 08-1 파이썬으로 만들 수 있는 그래프 살펴보기 08-2 산점도 - 변수 간 관계 표현하기 08-3 막대 그래프 - 집단 간 차이 표현하기 08-4 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기 08-5 상자 그림 - 집단 간 분포 차이 표현하기 _셋째마당 | 실전! 데이터 분석 프로젝트 __09 데이터 분석 프로젝트 - 한국인의 삶을 파악하라! 09-1 ‘한국복지패널 데이터’ 분석 준비하기 09-2 성별에 따른 월급 차이 - 성별에 따라 월급이 다를까? 09-3 나이와 월급의 관계 - 몇 살 때 월급을 가장 많이 받을까? 09-4 연령대에 따른 월급 차이 - 어떤 연령대의 월급이 가장 많을까? 09-5 연령대 및 성별 월급 차이 - 성별 월급 차이는 연령대별로 다를까? 09-6 직업별 월급 차이 - 어떤 직업이 월급을 가장 많이 받을까? 09-7 성별 직업 빈도 - 성별로 어떤 직업이 가장 많을까? 09-8 종교 유무에 따른 이혼율 - 종교가 있으면 이혼을 덜 할까? 09-9 지역별 연령대 비율 - 어느 지역에 노년층이 많을까? _넷째마당 | 다양한 데이터 분석의 세계 __10 텍스트 마이닝 10-1 대통령 연설문 텍스트 마이닝 10-2 기사 댓글 텍스트 마이닝 __11 지도 시각화 11-1 시군구별 인구 단계 구분도 만들기 11-2 서울시 동별 외국인 인구 단계 구분도 만들기 __12 인터랙티브 그래프 12-1 인터랙티브 그래프 만들기 __13 마크다운으로 데이터 분석 보고서 만들기 13-1 신뢰할 수 있는 데이터 분석 보고서 만들기 13-2 마크다운 문서 만들기 _다섯째마당 | 데이터 과학의 세계 __14 통계 분석 기법을 이용한 가설 검정 14-1 가설 검정이란? 14-2 t 검정 - 두 집단의 평균 비교하기 14-3 상관분석 - 두 변수의 관계 분석하기 __15 머신러닝을 이용한 예측 분석 15-1 머신러닝 모델 알아보기 15-2 소득 예측 모델 만들기 _여섯째마당 | 한발 더 들어가기 __16 데이터를 추출하는 다양한 방법 16-1 [] 이용하기 16-2 df.loc[] 이용하기 16-3 df.iloc[] 이용하기 __17 자료 구조 다루기 17-1 자료 구조란? 17-2 스칼라 17-3 리스트 17-4 튜플 17-5 딕셔너리 17-6 시리즈 17-7 데이터 프레임 __18 데이터 분석 기술 효율적으로 익히기 18-1 집중할 방향 정하기 18-2 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법 18-3 오픈 소스 생태계에서 어울리기