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
회원 평가 (2)
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Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
코스 - QGIS for Geographic Information System
기계 번역됨
실제 예제를 통해 프로그램이 어떻게 작동하는지 실제로 체험할 수 있었습니다. 이론적 개념과 실용적인 적용 방법 사이의 좋은 설명과 통합이 이루어졌습니다.
Ian - Archeoworks Inc.
코스 - ArcGIS Fundamentals
기계 번역됨