Seaborn - 시각화 | COSADAMA Curriculum

데이터 사이언스 입문

0. 추천 학습 가이드

0-1. 추천 학습 가이드

1. Pandas_준비

1-1. Pandas란?

1-2. 데이터 준비

2. Pandas_활용

2-1. 데이터 확인

2-2. 데이터 선택

2-3. 컬럼 추가

2-4. 연산 함수

2-5. 데이터 보간

2-6. 사용자 지정함수 apply lambda()

2-7. 데이터 삭제

2-8. DataFrame 병합

3. Numpy

4. Matplotlib

4-1. Matplotlib

4-2. 1주차를 마치며

5. [프로젝트] 서울시 구별 CCTV 현황 분석

5-1. DataScience란?

5-2. 문제 정의

5-3. 데이터 수집 및 가공

5-5. 간단한 회귀분석

5-6. 2주차를 마치며

6. [프로젝트] 서울시 범죄 현황 분석

6-1. 서울시 범죄 현황 분석

6-3. Google Maps

6-4. Pivot Table

6-6. Seaborn - 시각화

6-7. Folium - 지도시각화

6-8. 서울시 범죄율 지도 시각화

6-9. 3주차를 마치며

7. 웹 크롤링과 정규 표현식

7-1. 웹 크롤링과 정규 표현식

7-2. HTML/CSS 기초

7-3. BeautifulSoup

7-5. 뉴스 기사 타이틀 크롤링

7-6. 정규표현식

7-8. 심화 - 여러 페이지를 한번에 크롤링해오기

7-9. 4주차를 마치며

8. [프로젝트1] 시카고 샌드위치 맛집 분석

8-1. BeautifulSoup + urllib으로 사이트에 접근하기

8-2. 데이터 추출과 가공

8-3. 절대경로와 상대경로, DataFrame 정리

8-4. 다수의 웹페이지 정보 추출

9. [프로젝트2] 셀프 주유소는 정말 저렴할까?

9-1. selenium 설치와 웹 드라이버

9-2. 구별 주유소 가격 추출과 정리

9-3. 셀프 주유소 가격 시각화

커리 개발: 정찬 송혜민 김윤진

6. [프로젝트] 서울시 범죄 현황 분석 > 6-6. Seaborn - 시각화

Seaborn - 시각화

Seaborn에서 교안을 확인해 주세요.

마지막으로 업데이트 된 날짜:
2022년 9월 24일

6-7. Folium - 지도시각화