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Python 라이브러리 활용 서울시 대중교통 혼잡도 시각화
과정소개
실제 서울시 대중교통 데이터를 활용하여 파이썬의 주요 데이터 분석 라이브러리들을 배웁니다. 데이터 로딩부터 정제, 분석, 시각화까지 전 과정을 실습하며 실무에서 활용 가능한 데이터 분석 능력을 키웁니다.
학습목표
- 파이썬 데이터 분석 라이브러리 활용 능력 향상
- 데이터 정제 및 인사이트 도출 역량 강화
- 데이터 시각화를 통한 효과적인 커뮤니케이션 능력 향상
- 머신러닝 기반 예측 모델 구축 역량 개발
- 데이터 정제 및 인사이트 도출 역량 강화
- 데이터 시각화를 통한 효과적인 커뮤니케이션 능력 향상
- 머신러닝 기반 예측 모델 구축 역량 개발
교육대상
- 데이터 분석 입문 역량 개발이 필요한 실무자
- 파이썬 기반 데이터 분석 실무 능력 향상이 필요한 분석가
- 공공데이터 분석 역량 강화가 필요한 학생 및 취업준비생
- 기초 파이썬 지식을 보유한 프로그래밍 학습자
- 파이썬 기반 데이터 분석 실무 능력 향상이 필요한 분석가
- 공공데이터 분석 역량 강화가 필요한 학생 및 취업준비생
- 기초 파이썬 지식을 보유한 프로그래밍 학습자
수료기준
| 평가기준 | 총점 |
|---|---|
| 반영비율 | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | Python 환경 설정 및 Numpy, Pandas, Matplotlib 라이브러리 설치 및 소개 |
| 2차시 | 데이터 기술 통계 이해 |
| 3차시 | 데이터 시각화 기초 |
| 4차시 | 서울시 대중교통 데이터의 데이터 로딩 및 구조분석 |
| 5차시 | 결측치 처리 및 데이터 정제 |
| 6차시 | 데이터 탐색 및 분석 : 기본 통계 계산 및 막대 그래프 시각화 |
| 7차시 | 시간대별 혼잡도 분석 : 데이터 변환 및 데이터 집계 |
| 8차시 | 지역별 혼잡도 분석 : 그룹화 및 통계 생성 |
| 9차시 | Seaborn활용 고급 시각화 |
| 10차시 | 대중교통 혼잡도 예측 모델링 및 비교 시각화 |