데이터 과학 & 탐색적 데이터 분석(EDA) 실전 커리큘럼으로 돌아가기
AI & Data•6 / 12주차
6주차 마일스톤약 8시간 소요난이도: 중급
탐색적 데이터 분석(EDA) 프로세스와 시각화 (Matplotlib/Seaborn)
히스토그램, 산점도, 박스플롯, 히트맵 상관관계 분석, 분포 왜도(Skewness) 교정
이번 주 핵심 학습 목표
- 1탐색적 데이터 분석(EDA) 프로세스와 시각화 (Matplotlib/Seaborn)의 핵심 원리를 완벽히 이해한다.
- 2실제 프로젝트 환경에서 코드를 작성하고 단위 테스트를 수행한다.
- 3실무 개발 시 발생할 수 있는 주요 에러와 성능 병목을 해결한다.
실전 학습 가이드 & 코드 워크스루
1. 탐색적 데이터 분석(EDA) 프로세스와 시각화 (Matplotlib/Seaborn) 개요 및 필요성
히스토그램, 산점도, 박스플롯, 히트맵 상관관계 분석, 분포 왜도(Skewness) 교정
이 과정에서는 실무에서 즉시 활용할 수 있는 핵심 지식과 실전 테크닉을 단계별로 체득합니다.
2. 핵심 실전 코드 및 가이드
주요 구현 패턴과 모범 사례(Best Practice)를 학습합니다.
python
# 실전 예제 코드
def execute_task():
print("탐색적 데이터 분석(EDA) 프로세스와 시각화 (Matplotlib/Seaborn) 실습 파이프라인 가동")3. 이번 주차 학습 과제
- 제공된 스타터 코드를 클론하여 로컬에서 실행해보세요.
- 체크리스트의 모든 점검 항목을 완료하고 학습 기록을 남기세요.
📂 이번 주차 학습 자료 & 실습 파일 다운로드
2개 파일 제공강의 교안 PDF, 실습 스타터 코드, 치트시트 등 학습에 필요한 자료를 별도로 열람하거나 다운로드하여 학습하세요.
6주차_탐색적_데이터_분석_EDA__프로세스_교안.pdf
PDF•2.1 MB
6주차 강의 슬라이드 및 개념 요약 PDF
6주차_실습소스코드.zip
ZIP•4.2 MB
실습 템플릿 프로젝트 및 정답 소스코드
실전 체크리스트 & 셀프 점검
0 / 3 완료직접 코드를 구현하고 테스트를 완료할 때마다 체크해 보세요. 브라우저에 자동 보관됩니다.
탐색적 데이터 분석(EDA) 프로세스와 시각화 (Matplotlib/Seaborn) 핵심 이론 개념 정리
실습 코드 작성 및 로컬 실행 검증
실전 미션 과제 제출 및 회고
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데이터 과학 & 탐색적 데이터 분석(EDA) 실전 커리큘럼
[1주차] 데이터 과학 개발 환경 구축 & NumPy 벡터 연산[2주차] Pandas Series와 DataFrame 완벽 제어[3주차] 데이터 정제(Data Cleaning): 결측치와 이상치 처리[4주차] 데이터 가공: GroupBy 집계, 피벗 테이블 & 병합(Merge)[5주차] 시계열 데이터(Time Series) 분석 & 리샘플링[6주차] 탐색적 데이터 분석(EDA) 프로세스와 시각화 (Matplotlib/Seaborn)[7주차] 인터랙티브 대시보드 시각화 (Plotly & Streamlit)[8주차] 피처 엔지니어링 (1): 수치형 & 범주형 변수 변환[9주차] 피처 엔지니어링 (2): 다중공선성(VIF) & 차원 축소(PCA)[10주차] Scikit-Learn 파이프라인 & 교차 검증(Cross Validation)[11주차] 베이스라인 머신러닝 모델 구축: 회귀 & 분류[12주차] 최종 프로젝트: 이커머스 고객 이탈 예측 & 캐글 머신러닝 리포트