코딩 처음인 사람을 위한 파이썬 & 데이터 분석 입문 | Google Colab 실습

코딩 처음인 사람을 위한 파이썬 & 데이터 분석 입문 ❘ Google Colab 실습

Part 1. 파이썬 기초 (프로그래밍 감각 만들기)

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Chapter 01. 파이썬 비긴즈

🎯 학습 목표

• 프로그래밍이 무엇인지 감을 잡고
• Google Colab에서 파이썬을 실행할 수 있다

📌 요약

• 프로그래밍 언어의 개념
• 파이썬이 왜 배우기 쉬운 언어인지
• Google Colab 소개 (설치 없이 바로 실습)
• 셀 실행, 출력 확인

👉 데이터 분석 관점:

“데이터 분석은 결국 코드를 써서 문제를 해결하는 일”

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Chapter 02. 변수 (데이터를 담는 상자)

🎯 학습 목표

• 데이터를 변수에 저장하고 활용할 수 있다

📌 요약

• 변수란 무엇인가
• 변수 이름 짓는 규칙
• input()으로 사용자 입력 받기
• 🐢 실습: 거북이 등장 프로그램

👉 데이터 분석 관점:

변수 = 데이터 한 칸

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Chapter 03. 연산자 (계산과 비교)

🎯 학습 목표

• 숫자 계산과 조건 비교를 할 수 있다

📌 요약

• 산술 / 대입 / 비교 / 논리 연산자
• 연산자 우선순위
• 🐢 실습: 거북이 움직임 제어

👉 데이터 분석 관점:

평균, 합계, 조건 필터링의 기초

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Chapter 04. 데이터형과 문자열

🎯 학습 목표

• 데이터의 종류를 구분할 수 있다

📌 요약

• 숫자형, 문자형, 참/거짓
• 문자열 다루기
• 🐢 실습: 모험 스토리 만들기

👉 데이터 분석 관점:

데이터 타입이 다르면 분석 방법도 달라진다

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Chapter 05. 조건문 (선택의 논리)

🎯 학습 목표

• 조건에 따라 다른 행동을 하도록 만들 수 있다

📌 요약

• if / else 구조
• 여러 조건 처리
• 🐢 실습: 사춘기 거북이 지도하기

👉 데이터 분석 관점:

조건문 = 데이터 필터링의 시작

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Chapter 06. 반복문 (자동화의 시작)

🎯 학습 목표

• 같은 작업을 반복 실행할 수 있다

📌 요약

• for문 / while문
• 반복 범위 설정
• 🐢 실습: 패턴 벽지 만들기

👉 데이터 분석 관점:

수천 행 데이터 처리의 핵심

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Chapter 07. 리스트·튜플·딕셔너리

🎯 학습 목표

• 여러 데이터를 한 번에 관리할 수 있다

📌 요약

• 리스트로 여러 값 저장
• 튜플과 딕셔너리 차이
• 🐢 실습: 100마리 거북이 쇼

👉 데이터 분석 관점:

리스트 = 데이터 열(column)
딕셔너리 = 데이터 구조의 뼈대

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Chapter 08. 함수 (재사용 가능한 코드)

🎯 학습 목표

• 코드를 정리하고 재사용할 수 있다

📌 요약

• 함수 정의
• 매개변수와 반환값
• 지역/전역 변수
• 실습: 그래픽 디자인

👉 데이터 분석 관점:

분석 코드도 함수로 정리해야 관리가 쉽다

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Chapter 09. 파일 읽기와 쓰기

🎯 학습 목표

• 데이터를 파일로 저장하고 불러올 수 있다

📌 요약

• 파일 입출력 개념
• 텍스트 파일 다루기
• 🐢 실습: 이동 경로 저장

👉 데이터 분석 관점:

CSV 파일 = 데이터 분석의 시작점

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Chapter 10. 객체 지향 프로그래밍 맛보기

🎯 학습 목표

• 클래스와 객체 개념을 이해한다

📌 요약

• 클래스 / 객체
• 생성자
• 상속
• 실습: GPS 토끼

👉 데이터 분석 관점:

라이브러리를 “이해하면서” 쓰기 위한 준비

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Part 2. 데이터 분석 입문 (실전 중심)

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Chapter 11. 데이터 분석이란?

🎯 학습 목표

• 데이터 분석의 전체 흐름을 이해한다

📌 요약

• 데이터 분석 vs 데이터 과학
• 데이터 분석가의 역할
• 핵심 도구 소개 (Python, Pandas)
• 패키지 미리보기

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Chapter 12. Google Colab & 노트북 사용법

🎯 학습 목표

• 분석 환경에 익숙해진다

📌 요약

• Colab 사용법
• 셀 구조
• 마크다운 정리

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Chapter 13. 첫 데이터 분석 실습

🎯 학습 목표

• CSV 데이터를 불러서 확인할 수 있다

📌 요약

• 공개 데이터 찾기
• CSV 읽기
• Pandas 데이터프레임
• 데이터 미리보기

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Chapter 14. 데이터 수집 – API

🎯 학습 목표

• 외부 데이터를 코드로 가져온다

📌 요약

• API 개념
• JSON / XML
• 도서 데이터 가져오기

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Chapter 15. 데이터 수집 – 웹 스크래핑

🎯 학습 목표

• 웹에서 필요한 정보만 추출한다

📌 요약

• HTML 구조 이해
• BeautifulSoup
• 스크래핑 주의사항

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Chapter 16. 데이터 정제 ① 불필요한 데이터 제거

🎯 학습 목표

• 분석에 필요한 데이터만 남긴다

📌 요약

• 열/행 삭제
• 중복 제거
• 그룹화

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Chapter 17. 데이터 정제 ② 잘못된 데이터 수정

🎯 학습 목표

• 깨끗한 데이터를 만든다

📌 요약

• 결측치 처리
• 값 변경
• 정규표현식 기초

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Chapter 18. 데이터 요약 – 숫자로 이해하기

🎯 학습 목표

• 데이터를 숫자로 요약한다

📌 요약

• 평균, 중앙값
• 분산, 표준편차
• 기술통계 개념

👉 ❗통계 이론은 최소화

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Chapter 19. 데이터 분포 시각화

🎯 학습 목표

• 분포를 그림으로 표현한다

📌 요약

• 산점도
• 히스토그램
• 박스플롯

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Chapter 20. 데이터 시각화 기초

🎯 학습 목표

• 기본 그래프를 그릴 수 있다

📌 요약

• matplotlib 구조
• 선 그래프
• 막대 그래프

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Chapter 21. 데이터 분석 정리 & 다음 단계

🎯 학습 목표

• 데이터 분석 흐름을 스스로 설명할 수 있다

📌 요약

• 데이터 분석 전체 과정 복습
• 실전 미니 프로젝트 제안
• 📌 다음 단계:
  • 통계
  • 머신러닝
  • SQL

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✅ 이 시리즈를 끝내면 할 수 있는 것

• Python으로 데이터 읽기 & 정리
• Pandas로 데이터 다루기
• matplotlib으로 시각화
• “데이터 분석이 무엇인지 말로 설명 가능”