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전체강의 > 역량개발 > Python 첫 걸음 패키지

Python 첫 걸음 패키지

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기업
일반
18차시 5주 과정
Python 시작하기
Python 실전
Python 심화
Python 활용
Python 고급 자료구조
Python 데이터 전처리
데이터 시각화
데이터 시각화 활용
김은혜
선생님

수강대상

직무영역
연구개발
생산/제조
일반/영업/마케팅
교육대상
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과장/선임
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※교재는 환급제외 대상입니다.

[학습자료] Python 첫 걸음 패키지

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사업주훈련

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일반과정 (비환급)

일반 수강료 예상 수강료 (기업/단체)
117,040
대기업교육비 : 117,040원
예상지원금액 : 46,816원
예상수강료 : 70,224원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여
반드시 확인하시기 바랍니다.

대기업(1000명 이상)

물음표호버

70,224

중견기업교육비 : 117,040원
예상지원금액 : 93,632원
예상수강료 : 23,408원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여
반드시 확인하시기 바랍니다.

중견기업(1000명 미만)

물음표호버

23,408

우선지원대상기업교육비 : 117,040원
예상지원금액 : 105,336원
예상수강료 : 11,704원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여
반드시 확인하시기 바랍니다.

우선지원기업

우선지원대상기업이란? 물음표호버

11,704

일반 수강료 예상 수강료
117,040 0
수강료
170,000

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과정 분류 제목 모집마감일 교육기간 상태 강의신청
신규과정으로, 현재 작업 중입니다.
(약 일주일 소요 예정)

※교육기간은 해당 회사 인사담당자의 승인 여부에 따라 달라질 수 있습니다.

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신규과정으로, 현재 작업 중입니다.
(약 일주일 소요 예정)
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역량개발
Python 첫 걸음 패키지 상시모집 5주 상시 모집중 신청하기
훈련목표
  • Python 개발환경 Colab의 사용법부터 기본 문법의 이해, 응용 프로그램 제작까지 한 강의로 끝낼 수 있습니다.
  • 데이터 시각화를 위한 대표적인 Python 패키지 (Series, Dataframe)를 활용하는 능력을 길러줍니다.
  • 꺾은선 그래프부터 BoxPlot까지, 데이터를 시각화하기 위해 필수적으로 알아야하는 그래프 6개를 공부합니다.
훈련대상
  • Python, 코딩을 처음 접하는 초보자
  • 다양한 데이터를 분석하고 시각화가 필요한 현업 종사자
  • 데이터 시각화 학습을 통해 업무 시간을 단축하여 효율 증진이 필요한 실무자
교수진소개
강사+내용전문가
김은혜 선생님
학력
한국외국어대학교 통계학과 졸업
경력
現 엘캠퍼스 파이썬&데이터 분석 대표 강사
반도체 데이터분석 만족도 4.5점
자동차/부품/생산 등 이공계 현직 대상 분석 및 시각화 교육 다수 진행
前 뉴코아 데이터 분석가 (온라인 고객 및 매출)
前 한국은행 데이터 분석가 (국가조사통계 프로젝트 관리 및 통계분석)
내용전문가
박해미 선생님
학력
- 경북대 컴퓨터 시스템 공학과( 학사졸업 )
경력
총 경력 : 6 년 9개월
- 엔타입 ( 1 년 8 개월 )
- 렛유인 ( 5 년 )
수료기준
평가방법 및 수료기준
수료 항목 수료 기준 평가 방법
시험 * 환급(사업주훈련) 과정
100점 만점 기준 60점 이상

* 비환급(일반) 과정
- 시험 있는 과정 : 시험 응시(점수 무관)
- 시험 없는 과정 : 시험 없음(진도율로 수료)
※ 기업의 요청이 있을 경우, '수료기준'은 다를 수 있습니다.
- 최종평가
선다형, 10문항 출제, 배점 10점 (총80%반영)
- 과제
서술형, 1문항 출제, 배점 100점(총20%반영)
진도율 * 환급(사업주훈련) 과정
진도율 100% 기준, 80% 이상 시 수료 가능

* 비환급(일반) 과정
진도율 100% 기준, 100% 이상 시 수료 가능

차시별 총 학습시간의 50% 이상 학습한 차시만 해당 과정의 총 진도율에 반영됩니다.
모사답안
훈련내용
차시 차시명 학습 목표 강의 시간
1차시 개발환경 구축하기_Python의 이해와 실습환경구축 - Python에 대한 개념을 이해하고 Python 코딩 실습을 위한 개발환경을 구축할 수 있다. 39분
2차시 언어특성 활용하기_Python 시작하기(1) - 데이터 활용을 위한 변수처리 및 문자형 데이터를 다루는 법을 이해할 수 있다. 50분
3차시 언어특성 활용하기_Python 시작하기(2) - 숫자형, bool형 데이터를 다루는 법을 이해할 수 있다. 또한 데이터의 참,거짓을 판단할 수 있는 연산자를 이해한다. 51분
4차시 언어특성 활용하기_Python 내장 자료구조 - Python에 내장되어 있는 다양한 자료구조 형태가 있다.
- 내장 자료구조에 대해 이해한다.
41분
5차시 언어특성 활용하기_조건문 - 특정 조건의 만족여부에 따라 상황에 맞게 처리할수 있도록 프로그램을 설계할 수 있도록 한다. 36분
6차시 언어특성 활용하기_반복문 - 반복적으로 같은 문장을 수행시 효율적으로 프로그램을 설계할 수 있도록 한다. 36분
7차시 언어특성 활용하기_함수 - 조건문과 반복문 등의 설계된 프로세스를 지속적으로 사용하는 일이 있다. 이때 설계된 코드 자체를 반복적으로 사용하기 위해 함수로 만든다. 29분
8차시 언어특성 활용하기_Python 심화 - 자료형, 자료구조, 조건문, 반복문, 함수 등을 배웠다. 좀 더 다양하고 복잡한 프로그래밍을 쉽게 작성 할 수 있도록 한다. 52분
9차시 언어특성 활용하기_Python 실전활용 - 지금까지 배운내용을 토대로 프로그램을 설계한다. 49분
10차시 빅데이터 저장모델 설계하기_Python통계_OT(intro) - 이번 강의에서 배우게될 내용을 살피며, 시각화를 위해 사전에 데이터의 전처리 및 차트별 이해의 중요성을 알 수 있다. 4분
11차시 빅데이터 저장모델 설계하기_Python 고급 자료구조 - 모든 데이터들이 분석하고 시각화하기 좋은 형태로 되어 있지 않다. 따라서, 데이터구조 변경을 위해 dataframe을 구조에 대해 이해한다. 37분
12차시 빅데이터 적재모듈 개발하기_Python 데이터 전처리(1) - 데이터에서 필요한 데이터만 선택적으로 추출하거나 불필요한 데이터를 제거하여 유용한 데이터만 사용할 수 있도록 한다. 40분
13차시 빅데이터 적재모듈 개발하기_Python 데이터 전처리(2) - 데이터 중 누락된 정보도 있다. 이를 결측값이라 하는데 결측값을 처리법을 배운다. 또한 여러 데이터테이블을 특정 조건으로 하나의 테이블로 병합하는 법을 배운다. 51분
14차시 빅데이터 분석 시스템 구성하기_데이터 시각화 이론 - 많은 데이터들을 값만 보고 데이터를 판단하기는 어렵다. 따라서 시각적으로 표현하여 데이터의 패턴을 쉽게 파악할 수 있도록 한다. 40분
15차시 빅데이터 분석모듈 개발하기_데이터 시각화(1) - 그래프별 특징과 목적에 대해 학습한다. 도한 대표 시각화 패키지를 활용하여 시각화 하는 기본 방법을 배운다. 37분
16차시 빅데이터 분석모듈 개발하기_데이터 시각화(2) - 그래프별 특징과 목적에 대해 학습한다. 도한 대표 시각화 패키지를 활용하여 시각화 하는 기본 방법을 배운다. 27분
17차시 빅데이터 분석모듈 개발하기_데이터 시각화(3) - 그래프별 특징과 목적에 대해 학습한다. 도한 대표 시각화 패키지를 활용하여 시각화 하는 기본 방법을 배운다. 33분
18차시 빅데이터 분석모듈 개발하기_데이터 시각화 활용 - 데이터 특징 파악, 전처리, 데이터 시각화의 시각화 분석 프로세스 과정을 이해한다. 39분
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번호 과정 분류 제목 등록일 조회수
10 역량개발 좋은 강의 감사합니다. 2024-07-17 13
9 역량개발 좋은 강의 감사합니다. 2024-07-17 11
8 역량개발 임원을 위한 성과관리 코칭 2024-07-11 27
7 역량개발 교육을 마치며 2024-07-11 22
6 역량개발 교육후기 2024-07-09 34
5 역량개발 엘켐퍼스 2024-07-09 37
4 역량개발 잘 들었습니다. 2024-07-05 39
3 역량개발 교육 만족스러웠습니다 2024-07-04 55
2 역량개발 교육후기 2024-07-02 43
1 역량개발 의견 2024-07-02 46
유의사항
학습한경유의사항 수강진행이 불가능한 경우