수테크📱⌚️👀

< 터미널에 vscode 실행하기 >

시험때 무조건 터미널에서 실행해야 한다네요.....

입력순....

1. cd..

2. cd 폴더명

3. PYTHON 파일명

< 오늘의 목표 >

1. 데이터 사이언스 분야에 대해 이해하기

2. 데이터 사이언스에 자주 사용되는 패키지 이해하기

< 오늘의 실습 >

1. 구글 주식 데이터 다운받기

2. 데이터 사이언스에서 자주 사용되는 패키지를 사용하여

3. 원하는 데이터만 뽑아내서 차트로 출력

< 진행 순서 >

1. 데이터 사이언스 기초 학습

2.  데이터들이 모여 있는 캐글(Kaggle)이라는 사이트에서, 실습 데이터 다운로드(구글, 넷플릭스 주가 데이터)

3. 데이터 사이언스에서 자주 쓰이는 패키지 학습

< 개발 도구>

- Jupyter notebook => python도 가능

- Python 3.9+

< 데이터 사이언스 >

- 다양한 데이터로부터 새로운 지식과 정보를 추출하기 위해 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합 분야

- 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 등 다양한 학문의 원리와 기술을 활용

< 데이터 사이언스 프로세스 >

- 필요한 정보를 추출하는 5가지 단계

1. 문제 정의 : 해결하고자 하는 문제 정의 (구글의 주식이 오를까??)
2. 데이터 수집 : 문제 해결에 필요한 데이터 수집 (과거의 구글 주가)
3. 데이터 전처리(정제) : 실질적인 분석을 수행하기 위해 데이터를 가공하는 단계 - 수집한 데이터의 오류 제거(걸측치, 이상치), 데이터 형식 변환 등
4. 데이터 분석 : 전처리가 완료된 데이터에서 필요한 정보를 추출하는 단계
5. 결과 해석 및 공유 : 의사 결정에 활용하기 위해 결과를 해석하고 시각화 후 공유하는 단계

< 데이터를 공유하고 활용할 수 있는 온라인 플랫폼  >

캐글(Kaggle)

• 데이터 분석 경진대회 플랫폼
• 기업 및 단체에서 데이터와 해결 과제를 등록하면, 데이터 과학자들이 이를 해결하는 방법을 개발하고 경쟁할 수 있는 플랫폼
• 경진대회, 데이터셋 공유, 토론 등의 기능이 가능하며 많은 데이터 과학자와 분석가들이 활용함
• 실습을 위해 캐글의 구글 주가 데이터를 다운로드 받아 활용합니다.
• https://www.kaggle.com/datasets/jainilcoder/netflix-stock-price-prediction

< 자주 활용되는 파이썬 패키지 >

1. Numpy 

• 다차원 배열을 쉽게 처리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 지원하는 파이썬 패키지
• 장점 : 행렬 연산은 데이터가 많을 수록 파이썬 반복문에 비해 훨씬 빠르다 / 다차원 행렬 자료 구조를 제공하여 개발하기 편하다
• 특징 : CPython 에서만 사용 가능 / 행렬 인덱싱 기능 제공

2. Pandas 

• Numpy 의 한계 : 유연성이 부족함, 그룹화, 피벗 등 구조화가 부족함
• Pandas는 엑셀을 다루듯 고성능의 데이터 구조를 만든다
• Numpy 기반으로 만들어진 패키지로 1차원 배열과 2차원 배열이라는 효율적인 자료구조 제공

 3. Matplotlib 

• Python 에서 데이터 시각화를 위해 가장 널리 사용되는 라이브러리
• 다양한 종류의 그래프와 도표를 생성하고 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

금요일 관통 프로젝트 시간에는 나중에 만들 프로젝트를 대비해서 여러가지는 배우는데요!!!

오늘은  Pandas 와 Matplotlib 를 통해서 넷플릭스 주가를 데이터 분석하여 보았습니다~~~~