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[모두의 데이터분석 With 파이썬] Unit.04 리뷰 / 기본 그래프 그리기 1. 2022.03.23 - [데이터 분석 학습] - [모두의 데이터분석 With 파이썬] Unit.01 리뷰 / CSV, 아나콘다, 크롬 2. 2022.03.23 - [데이터 분석 학습] - [모두의 데이터분석 With 파이썬] Unit.02 리뷰 / 주피터, 코랩 3. 2022.03.23 - [데이터 분석 학습] - [모두의 데이터분석 With 파이썬] Unit.03 리뷰 / 데이터 전처리 UNIT.04 기본 그래프 그리기 앞선 장(기온 데이터 분석)에서 우리는 데이터를 추출해서 출력하는 법을 배웠다. 이번엔 '데이터 시각화'를 파이썬을 통해 구현해보자. 이번에도 마찬가지로 데이터 시각화도 남들이 만들어 놓은 '라이브러리(모듈의 집합)'를 사용한다. 애초에 우리는 이미지를 제로부터 만들 능력이 없기 ..
[모두의 데이터분석 With 파이썬] Unit.03 리뷰 / 데이터 전처리 2. 2022.03.23 - [데이터 분석 학습] - [모두의 데이터분석 With 파이썬] Unit.02 리뷰 / 주피터, 코랩 1. 2022.03.23 - [데이터 분석 학습] - [모두의 데이터분석 With 파이썬] Unit.01 리뷰 / CSV, 아나콘다, 크롬 Unit. 03 서울이 가장 더웠던 날은 언제였을까? 이번 장에서 가장 중요한 부분은 데이터를 읽고 전처리하는 과정이다. 특히 값이 없는 데이터 수치를 말하는 '결측치'를 어떻게 처리하는지 집중해서 보아야한다. 이제 우리는 데이터에게 질문을 해야한다. 질문을 한다는 것은 우리의 인지능력에 맞는 형태로 데이터의 가공방향을 결정한다는 것이다. 이번 유닛의 질문은 다음과 같다. '서울의 최고 기온이 가장 높았던 날은 언제였고, 몇 도였는가?' 이..
[모두의 데이터분석 With 파이썬] Unit.02 리뷰 / 주피터, 코랩 Unit.01 리뷰 보러가기 Unit.02 서울의 기온데이터 분석하기 이번 유닛은 실제 코드를 입력하고 실행할 IDE 환경에 대해 학습한다. 일단, 아나콘다와 크롬을 설치했다면 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 알아보자. 노트북(notebook)이라고 하니까 우리가 아는 노트북에서 따온 말인줄 아는 사람도 있겠지만 사실 해외에서 노트북이라는 명칭은 우리가 아는 노트(note)와 같다. 영어권에서는 랩탑(laptop)이 노트북에 해당하는 말이다. 굳이 명칭 설명을 하는 이유는 주피터의 특성이 노트와 흡사하다는 것을 알려주기 위해서이다. 주피터(Jupyter)는 아나콘다(Anaconda)를 설치하면 자동으로 설치되는 오픈소스 기반의 웹 어플리케이션이다. 파이썬을 비롯한 40여 개 이상의 프로그..

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