데이터 과학에서 Python 라이브러리의 본질
광대한 프로그래밍 세계에서 Python은 데이터 과학을 위한 언어로 두각을 나타냈습니다. 이유 ? 데이터 분석 전용의 강력한 라이브러리입니다. OpenClassrooms의 "데이터 과학을 위한 Python 라이브러리 검색" 과정 이 생태계에 깊이 몰입할 수 있는 기회를 제공합니다.
첫 번째 모듈에서는 Python을 사용하여 분석을 수행하는 데 필요한 모범 사례와 기본 지식을 소개합니다. NumPy, Pandas, Matplotlib 및 Seaborn과 같은 라이브러리가 데이터에 대한 접근 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지 알아보게 됩니다. 이러한 도구를 사용하면 비교할 수 없는 효율성과 정확성으로 데이터를 탐색, 조작 및 시각화할 수 있습니다.
하지만 그게 전부는 아닙니다. 또한 대량의 데이터를 처리할 때 몇 가지 기본 규칙을 따르는 것이 얼마나 중요한지 배우게 됩니다. 이러한 원칙은 분석의 신뢰성과 관련성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
간단히 말해서, 이 과정은 Python을 사용하여 데이터 과학의 매혹적인 세계로 뛰어들 수 있는 초대입니다. 호기심이 많은 초보자이든 기술을 연마하려는 전문가이든 이 과정은 해당 분야에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있는 도구와 기술을 제공합니다.
효과적인 분석을 위한 데이터 프레임의 힘을 알아보세요
구조화된 데이터를 조작하고 분석하려면 데이터 프레임이 필수적입니다. 그리고 이러한 데이터 구조를 사용하는 데 사용할 수 있는 도구 중에서 Pandas는 Python 생태계의 표준으로 돋보입니다.
OpenClassrooms 과정은 Pandas를 사용하여 첫 번째 데이터 프레임을 생성하는 과정을 단계별로 안내합니다. 이러한 XNUMX차원 배열형 구조를 사용하면 데이터를 쉽게 조작할 수 있고 정렬, 필터링 및 집계 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 데이터 프레임을 조작하여 관련 정보를 추출하고, 특정 데이터를 필터링하고, 다양한 데이터 소스를 병합하는 방법을 알아봅니다.
그러나 Pandas는 단순한 조작 그 이상입니다. 라이브러리는 또한 데이터 집계를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 그룹 작업을 수행하든, 기술 통계를 계산하든, 데이터세트를 병합하든 Pandas가 도와드립니다.
데이터 과학에서 효과적이려면 알고리즘이나 분석 기술을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 준비하고 구조화하는 데 필요한 도구를 익히는 것도 마찬가지로 중요합니다. Pandas를 사용하면 현대 데이터 과학의 과제를 해결할 수 있는 훌륭한 동맹자가 됩니다.
데이터로 스토리를 전달하는 기술
데이터 과학은 단순히 데이터를 추출하고 조작하는 것이 아닙니다. 가장 매력적인 측면 중 하나는 이 정보를 시각화하고 이를 스토리를 전달하는 그래픽 표현으로 변환하는 능력입니다. Python의 가장 인기 있는 시각화 라이브러리 중 두 가지인 Matplotlib와 Seaborn이 등장하는 곳입니다.
OpenClassrooms 과정은 Python을 사용한 데이터 시각화의 경이로움을 경험하는 여행으로 여러분을 안내합니다. Matplotlib을 사용하여 막대 차트, 히스토그램, 산점도와 같은 기본 그래프를 만드는 방법을 배웁니다. 각 차트 유형에는 고유한 의미와 사용 맥락이 있으며, 각 상황에 대한 모범 사례를 안내하게 됩니다.
하지만 시각화는 여기서 끝나지 않습니다. Matplotlib를 기반으로 구축된 Seaborn은 더욱 복잡하고 미학적으로 만족스러운 시각화를 생성하기 위한 고급 기능을 제공합니다. 히트맵, 바이올린 차트, 쌍 플롯 등 무엇이든 Seaborn을 사용하면 작업이 간단하고 직관적입니다.
