숫자로 말하는 힘을 기르는 파이썬 데이터 분석 입문

Chapter 01. 코딩과 파이썬, 그리고 데이터 분석

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Chapter 1. 코딩은 무엇이고, 데이터 분석은 왜 필요한가

학습 목표

• 프로그래밍이 무엇인지 감으로 이해한다
• 왜 데이터 분석에 파이썬을 쓰는지 알게 된다

요약

• 프로그래밍 언어란 “컴퓨터에게 일을 시키는 방법”
• 파이썬이 쉬운 이유 (읽기 쉬운 문법, 데이터 분석에 강함)
• 데이터 분석은 “감이 아니라 근거로 말하는 것”
• 라이브커머스 예시:
• 👉 “오늘 방송이 잘 됐는지”를 숫자로 설명하는 능력

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Chapter 02. 구글 코랩으로 코딩 시작하기

학습 목표

• 설치 없이 코딩 환경을 사용할 수 있다
• 노트북 방식에 익숙해진다

요약

• 구글 코랩 접속 & 기본 화면
• 셀 실행, 코드 셀 vs 텍스트 셀
• 마크다운으로 설명 정리하기
• 코딩은 “실험 노트”를 쓰는 것과 같다는 관점

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Chapter 03. 변수: 데이터를 담는 상자

학습 목표

• 변수가 왜 필요한지 이해한다
• 숫자 데이터를 변수로 다룰 수 있다

요약

• 변수 = 값에 이름 붙이기
• 변수 이름 짓는 규칙
• 데이터 분석에서 변수는 “컬럼 하나”의 개념
• 실습: 숫자 계산, 결과 저장하기

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Chapter 04. 입력과 출력: 사용자와 대화하기

학습 목표

• input()과 print()를 사용할 수 있다
• 문자열과 숫자의 차이를 느낀다

요약

• input()은 항상 문자열
• 숫자로 쓰려면 형 변환 필요
• 실습: 간단한 질문 프로그램
• 데이터 분석에서 “입력값 = 조건”이라는 사고

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Chapter 05. 연산자: 계산과 비교의 기본

학습 목표

• 계산·비교·논리를 구분할 수 있다

요약

• 산술 / 비교 / 논리 연산자
• True / False의 의미
• “조건 판단”은 데이터 분석의 출발점
• 실습: 입력값에 따라 다른 결과 출력

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Chapter 06. 데이터형과 문자열 다루기

학습 목표

• 데이터형 개념을 이해한다
• 문자열을 다룰 수 있다

요약

• 숫자, 문자열, 불린
• 문자열 연결, 길이, 인덱스
• 데이터 분석에서 “문자열 정리”의 중요성
• 실습: 문장 조합하기

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Chapter 07. 조건문: 상황에 따라 다르게 행동하기

학습 목표

• if / elif / else 구조를 이해한다

요약

• 조건문 흐름 읽는 법
• 실무 관점: “조건 분기 = 기준 정의”
• 실습: 점수에 따라 메시지 출력
• 데이터 분석에서 조건문은 필터의 기초

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Chapter 08. 반복문: 같은 일을 자동화하기

학습 목표

• for문과 while문의 차이를 이해한다

요약

• 반복의 개념
• for문이 데이터 분석에서 더 중요한 이유
• 실습: 여러 번 계산하기
• “엑셀에서 드래그하는 느낌”으로 설명

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Chapter 09. 리스트: 여러 데이터를 한 번에 관리하기

학습 목표

• 리스트를 만들고 다룰 수 있다

요약

• 리스트 생성, 인덱싱
• 반복문 + 리스트
• 데이터 분석에서 리스트는 “열 데이터”
• 실습: 점수 여러 개 처리하기

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Chapter 10. 튜플과 딕셔너리: 구조화된 데이터

학습 목표

• 튜플과 딕셔너리의 차이를 안다

요약

• 튜플: 바뀌지 않는 값
• 딕셔너리: key-value 구조
• 실무 데이터는 딕셔너리 구조에 가깝다
• 실습: 상품 정보 표현하기

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Chapter 11. 함수: 코드를 정리하는 기술

학습 목표

• 함수를 만들고 사용할 수 있다

요약

• 함수의 필요성
• 입력 → 처리 → 출력 구조
• 데이터 분석에서 함수 = “반복 작업 공식화”
• 실습: 계산 함수 만들기

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Chapter 12. 파일 읽고 쓰기: 데이터의 시작

학습 목표

• 파일을 불러오는 개념을 이해한다

요약

• 왜 데이터를 파일로 관리하는가
• 텍스트 파일 읽기/쓰기 개념
• “데이터 분석은 파일에서 시작한다”

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Chapter 13. 객체 지향 맛보기: 코드의 설계 개념

학습 목표

• 클래스와 객체 개념을 감으로 이해한다

요약

• 객체 = 데이터 + 행동
• 깊게 파지 않고 구조만 이해
• 이후 라이브러리 이해를 위한 준비

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Chapter 14. 데이터 분석이란 무엇인가 (다시 정리)

학습 목표

• 데이터 분석의 전체 흐름을 안다

요약

• 데이터 분석 vs 데이터 과학
• 분석가의 역할
• 문제 정의 → 데이터 → 해석
• “숫자는 스토리를 만든다”

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Chapter 15. 판다스로 데이터 다루기 시작

학습 목표

• 데이터프레임 개념을 이해한다

요약

• CSV 파일 불러오기
• 행과 열의 개념
• 엑셀과 판다스 비교
• 실습: 간단한 데이터 확인

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Chapter 16. 데이터 수집: 외부 데이터 가져오기

학습 목표

• API와 웹 데이터 개념을 이해한다

요약

• API란 무엇인가
• JSON 구조 이해
• “데이터는 만들어지는 게 아니라 가져온다”
• 실습: 공개 데이터 읽기

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Chapter 17. 데이터 정제 ① 필요 없는 데이터 제거

학습 목표

• 데이터 정제의 필요성을 안다

요약

• 컬럼/행 삭제
• 중복 데이터
• 그룹화 개념
• “분석 전 70%는 정리 작업”

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Chapter 18. 데이터 정제 ② 잘못된 데이터 고치기

학습 목표

• 누락값과 오류를 처리할 수 있다

요약

• 결측치
• 값 바꾸기
• 문자열 정리
• 실무에서 가장 많이 쓰는 작업

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Chapter 19. 데이터 요약: 숫자로 말하기

학습 목표

• 기본 통계 지표를 이해한다

요약

• 평균, 중앙값, 최댓값
• “대표값은 하나가 아니다”
• 숫자를 해석하는 관점 훈련

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Chapter 20. 데이터 시각화 기초

학습 목표

• 그래프로 데이터를 표현할 수 있다

요약

• 왜 그래프가 필요한가
• 선 그래프, 막대 그래프
• 실습: 변화 추이 시각화

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Chapter 21. 데이터 분석가의 사고방식

학습 목표

• 다음 학습 단계로 넘어갈 준비를 한다

요약

• 데이터 → 질문 → 해석
• 통계와 머신러닝은 “도구”
• 중요한 건 문제를 정의하는 힘
• 다음 로드맵 제시