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온앤오프 Python을 이용한 빅데이터 분석 사례 연구

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교육일정
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교육시간 3일, 21시간 / 09:30 ~ 17:30
교육장소 한국생산성본부 2층 206호
고용보험 고용보험 비환급 ?
교육비
정상가 770,000 원 1사2인 이상시 1인당 750,000 원 KPC 유료법인회원 720,000 원
교육문의 ICT교육센터 김지은 위원 02-724-1830 / jekim@kpc.or.kr / 결제·계산서문의 : 02-724-1212

교육시간

09:30 ~ 17:30




교육목적/특징

■ 본 과정은 Python 언어를 이용하여 데이터 분석 방법을 익히고, 사례 연구를 통해 분석 방법을 적용하여 시각화를 연습해 보는 과정입니다.
■ Python 패키지 중 하나인 Pandas, matplotlib, seaborn을 활용하여 빅데이터를 분석하고 그래프로 시각화하고 이를 해석할 수 있다.
■ 현업에서의 다양한 데이터 분석 및 시각화 사례를 통해 데이터 분석의 기능화 효용을 이해하고 통찰력을 확장할 수 있다.

 

   ※ 온앤오프 진행방식은 개강일 1주일 전 선호도 조사 결과에 따라 진행방식이 결정됩니다.

       온앤오프 병행 수업으로 진행되거나, 온라인(또는 오프라인) 희망자가 소수인 경우 오프라인(또는 온라인) 전용 과정으로 진행될 수 있으니 이점 참고하여 주시기 바랍니다. 




교육대상

■ Python 프로그래밍이 가능한 실무자

■ [Python을 이용한 빅데이터 분석 및 시각화] 과정을 선수강하신 분

■ Python 분석 및 시각화에 대한 Case 기반의 심화 학습이 필요한 실무자

■ 실생활 또는 현업과 유관된 데이터 분석 사례 연구에 관심이 있는 실무자



교육내용

일자별 교육내용을 나타낸 표입니다.

일자

내용

1일차

[Phase 01] 빅데이터 분석 기획
 - Python 분석 라이브러리 이해
 - Pandas 패키지 소개 및 설치
[Phase 02] 웹크롤링
 - 웹크롤링을 통한 데이터 수집
 - BeautifulSoup을 활용한 정적 웹 크롤링
 실습 : 멜론 인기차트, 유튜브 랭킹 데이터 크롤링
 - Selenium을 활용한 동적 웹 크롤링
 - 실습 : 스타벅스 매장 데이터 웹 크롤링

2일차

[Phase 03] 데이터 집계 및 분석
 - 관심 주제별 / 조건별 데이터 집계 실습
 - 실습 : 유튜브 채널 카테고리별 인기도와 구독자수 집계,
   스타벅스 지역별 매장 집계 등
 - 파이썬 기반의 데이터 분석
 실습 : 서울시 행정 구역별 신설 병의원 입지 분석,
   거주 인구와 스타벅스 매장 분포 관계

3일차

[Phase 04] 데이터 시각화 사례 연구 1
 - matplotlib을 활용한 코로나(Covid19) 데이터 시각화 사례
 - Seaborn을 활용한 상품별 온라인 판매 현황 시각화 사례
 - foliumm을 활용한 스타벅스 지점 지도 시각화
[Phase 05] 빅데이터 시각화 사례 연구 2
 - 서울시 지하철 유동인구 분석 및 지도 시각화 사례 연구
 - 주식 데이터 분석 및 예측 사례 연구

* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며,
최소한의 수강생이 모이지 않을 경우 폐강될 수도 있음을 알려드립니다.
(수강신청 완료자분들을 대상으로 개강일 기준 약 7일 전 문자/메일로 안내드리고 있습니다.)

 

수강후기

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Python을 이용한 빅데이터 분석 사례 연구

2024-06-24~2024-06-26

한국생산성본부

슬기로운 직장생활을 위한 한국생산성본부 교육과정 상세 안내

과정명 : Python을 이용한 빅데이터 분석 사례 연구

교육일정 2024-06-24 ~ 2024-06-26 교육시간 09:30 : 17:30 교육장소 한국생산성본부 2층 206호
교육비 지원 고용보험 비환급 담당자 ICT교육센터 김지은 위원 02-724-1830 / jekim@kpc.or.kr / 결제·계산서문의 : 02-724-1212

교육비

정상가 1사2인 이상시 1인당 KPC회원(일반,특별)
770,000원 750,000원 720,000원

※ 2일이하 과정은 산업인력공단 실시신고 등록마감으로 인해 훈련 개시 1일전(근무일기준) 18:00까지 신청할 수 있습니다.

상세안내

교육시간

09:30 ~ 17:30

교육목적/특징

■ 본 과정은 Python 언어를 이용하여 데이터 분석 방법을 익히고, 사례 연구를 통해 분석 방법을 적용하여 시각화를 연습해 보는 과정입니다.
■ Python 패키지 중 하나인 Pandas, matplotlib, seaborn을 활용하여 빅데이터를 분석하고 그래프로 시각화하고 이를 해석할 수 있다.
■ 현업에서의 다양한 데이터 분석 및 시각화 사례를 통해 데이터 분석의 기능화 효용을 이해하고 통찰력을 확장할 수 있다.

 

   ※ 온앤오프 진행방식은 개강일 1주일 전 선호도 조사 결과에 따라 진행방식이 결정됩니다.

       온앤오프 병행 수업으로 진행되거나, 온라인(또는 오프라인) 희망자가 소수인 경우 오프라인(또는 온라인) 전용 과정으로 진행될 수 있으니 이점 참고하여 주시기 바랍니다. 

교육대상

■ Python 프로그래밍이 가능한 실무자

■ [Python을 이용한 빅데이터 분석 및 시각화] 과정을 선수강하신 분

■ Python 분석 및 시각화에 대한 Case 기반의 심화 학습이 필요한 실무자

■ 실생활 또는 현업과 유관된 데이터 분석 사례 연구에 관심이 있는 실무자

교육내용

일자별 교육내용을 나타낸 표입니다.

일자

내용

1일차

[Phase 01] 빅데이터 분석 기획
 - Python 분석 라이브러리 이해
 - Pandas 패키지 소개 및 설치
[Phase 02] 웹크롤링
 - 웹크롤링을 통한 데이터 수집
 - BeautifulSoup을 활용한 정적 웹 크롤링
 실습 : 멜론 인기차트, 유튜브 랭킹 데이터 크롤링
 - Selenium을 활용한 동적 웹 크롤링
 - 실습 : 스타벅스 매장 데이터 웹 크롤링

2일차

[Phase 03] 데이터 집계 및 분석
 - 관심 주제별 / 조건별 데이터 집계 실습
 - 실습 : 유튜브 채널 카테고리별 인기도와 구독자수 집계,
   스타벅스 지역별 매장 집계 등
 - 파이썬 기반의 데이터 분석
 실습 : 서울시 행정 구역별 신설 병의원 입지 분석,
   거주 인구와 스타벅스 매장 분포 관계

3일차

[Phase 04] 데이터 시각화 사례 연구 1
 - matplotlib을 활용한 코로나(Covid19) 데이터 시각화 사례
 - Seaborn을 활용한 상품별 온라인 판매 현황 시각화 사례
 - foliumm을 활용한 스타벅스 지점 지도 시각화
[Phase 05] 빅데이터 시각화 사례 연구 2
 - 서울시 지하철 유동인구 분석 및 지도 시각화 사례 연구
 - 주식 데이터 분석 및 예측 사례 연구

* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며,
최소한의 수강생이 모이지 않을 경우 폐강될 수도 있음을 알려드립니다.
(수강신청 완료자분들을 대상으로 개강일 기준 약 7일 전 문자/메일로 안내드리고 있습니다.)

 

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