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Python 데이터 분석 입문
CSV를 열어 결측을 다루고, 그룹별 지표를 계산한 뒤, 차트가 있는 짧은 분석 노트까지 완성하는 8주 과정입니다.
모듈 구성
01
환경과 데이터 읽기
주피터 설정, CSV·엑셀 불러오기, 행·열 구조 확인.
02
정제와 타입
결측·중복·이상치 기초, 문자열·날짜 타입 맞추기.
03
집계와 결합
groupby, merge, 피벗으로 업무용 요약표 만들기.
04
기초 통계와 시각화
평균·중앙값·분포, matplotlib으로 추세·비교 차트.
05
미니 프로젝트
공개 데이터로 가설→분석→한 페이지 노트 작성, 강사 코멘트.
학습 성과
- 판다스로 중간 규모 CSV를 읽고 기본 전처리를 독립적으로 수행
- 그룹별 KPI 표를 만들고 차트와 함께 해석 문장 작성
- 재현 가능한 노트북 구조(섹션·주석·시드 데이터 경로) 유지
강사
박하은
전 리테일 데이터 분석가. 부산·서울 기업 대상 Python 워크숍을 진행해 왔으며, Aglansa 플래그십 커리큘럼을 설계했습니다. 통계학 석사, 현업 대시보드보다 ‘설명 가능한 표’를 강조합니다.
자주 묻는 질문
프로그래밍 경험이 없어도 되나요?
변수·반복문 수준만 있으면 충분합니다. 전혀 없다면 ‘스프레드시트에서 Python으로’ 워밍업을 먼저 권합니다.
이 과정에서 다루지 않는 것은?
머신러닝 모델 학습, SQL 심화, 클라우드 파이프라인은 범위 밖입니다. 입문 후 별도 로드맵을 안내합니다. 이 한계를 알고 신청해 주세요.
주당 학습 시간은?
영상 2–3시간 + 실습 3시간 정도를 권장합니다. 직장인은 8주를 10주로 늘리는 자율 연장을 문의할 수 있습니다.
이 강의를 들은 분들
groupby 모듈 과제가 실제 매출 피벗과 비슷해서 바로 팀에 가져갔습니다.
★★★★☆ 프로젝트 피드백이 구체적이었습니다. 영상 편집 템포는 조금 빠른 편이에요.