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코스 개요

Part 1: 분석을 위한 Python 기초 (3.5시간)

·       모듈 1: 분석의 지형 (45분)

o   왜 Python인가? 학술 연구에서 Python을 Excel 및 SQL과 비교

o   성공을 위한 준비: Jupyter Notebooks 및 Google Colab 소개

·       모듈 2: 데이터의 기본 요소 (60분)

o   변수, 데이터 형식(문자열, 정수, 부동소수점), 그리고 기본 논리

o   리스트와 사전(Dictionaries) 이해—Python이 정보를 어떻게 저장하는지

·       모듈 3: 데이터 분석을 위한 Python 데모 및 실습 (75분)

o   Pandas 소개: 데이터 조작을 위한 산업 표준

o   실습: CSV 파일 로드, 데이터 필터링, 기본 통계 계산

Part 2: introductory 비즈니스 분석 (2.0시간)

·       모듈 4: 분석적 사고방식: '요청-분석-실행(Ask-Analyze-Act)' 프레임워크 이해. 데이터가 답할 수 있는 비즈니스 질문을 정의하는 방법

·       모듈 5: 서술형 분석 vs 예측형 분석: 재무 컨텍스트에서 추세 해석 및 이상 현상 파악에 대한 고수준 개요

·       모듈 6: 인사이트 소통: 데이터 스토리텔링의 원칙—기술적 출력을 임원진용 권고사항으로 전환

요건

  • 데이터 분석에 대한 이해
  • 데이터 처리 경험

 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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