▣ 01장: 준비하기 1.1 실습 자료 내려받기 1.2 파이썬 준비 ____1.2.1 아나콘다 내려받기 ____1.2.2 아나콘다 설치 ____1.2.3 주피터 노트북 준비 ____1.2.4 주피터 노트북 시작하기 ____1.2.5 주피터 노트북 사용하기 1.3 파이썬 맛보기 ____1.3.1 파이썬 코드 입력 및 실행 ____1.3.2 값 입력 및 출력 ____1.3.3 리스트 ____1.3.4 반복문 ____1.3.5 문자열 ____1.3.6 조건문 ____1.3.7 함수 ▣ 02장: 데이터 분석 기초 2.1 pandas 기초 ____2.1.1 pandas란? ____2.1.2 데이터 불러오기(read_excel) ____2.1.3 데이터 선택 ① - 칼럼 기준 ____2.1.4 데이터 선택 ② - 로우 기준 ____2.1.5 데이터 통합 ① - 옆으로 통합(merge) ____2.1.6 데이터 통합 ② - 아래로 통합(append) ____2.1.7 데이터 저장(to_excel) ____2.1.8 데이터 집계(pivot_table) 2.2 웹 크롤링 기초 ____2.2.1 selenium과 크롬드라이버 설치 ____2.2.2 크롬드라이버 활용하기 ____2.2.3 웹 페이지 접속 ____2.2.4 웹 페이지(HTML) 다운로드 ____2.2.5 HTML 구조 살펴보기 ____2.2.6 크롬 브라우저에서 웹 페이지의 HTML 살펴보기 ____2.2.7 BeautifulSoup을 이용한 정보 찾기 ____2.2.8 HTML 정보 찾기 ① - 태그 속성 활용 ____2.2.9 HTML 정보 찾기 ② - 상위 구조 활용 ____2.2.10 정보 가져오기 ① - 태그 그룹에서 하나의 태그 선택하기 ____2.2.11 정보 가져오기 ② - 선택한 태그에서 정보 가져오기 ____2.2.12 멜론 노래 순위 정보 크롤링 ____2.2.13 selenium을 활용한 크롤링 ▣ 03장: 데이터 분석 맛보기 3.1 여러 음원 서비스의 순위 수집/정리하기 ____3.1.1 멜론 크롤링 결과를 엑셀로 저장하기 ____3.1.2 벅스 크롤링 결과를 엑셀 파일로 저장하기 ____3.1.3 지니 크롤링 결과를 엑셀 파일로 저장하기 ____3.1.4 멜론, 벅스, 지니 크롤링 엑셀 파일 통합하기 3.2 유튜브 랭킹 데이터 수집과 시각화 ____3.2.1 유튜브 랭킹 데이터 수집하기 ____3.2.2 유튜브 랭킹 데이터 시각화하기 ____3.2.3 결론 ▣ 04장: 코로나 바이러스(COVID19)의 영향으로 중국인 관광객이 얼마나 줄었을까 4.1 외국인 출입국 통계 데이터 구하기 4.2 데이터 불러오기 및 전처리 ____4.2.1 불러올 데이터의 형태 파악 ____4.2.2 파이썬에서 엑셀 데이터 불러오기 ____4.2.3 데이터 전처리 ____4.2.4 데이터 전처리 과정을 함수로 만들기 ____4.2.5 반복문을 통해 다수의 엑셀 데이터를 불러와서 합치기 ____4.2.6 통합 데이터를 엑셀 파일로 저장하기 ____4.2.7 국적별 필터링된 데이터를 엑셀 파일로 저장하기 4.3 데이터 시각화 ____4.3.1 데이터 시각화의 중요성 ____4.3.2 시계열 그래프 그리기 ____4.3.3 히트맵 그래프 그리기 4.4 시각화 해석하기 4.5 정리 ▣ 05장: 가장 뜨는 제주도 핫플레이스는 어디일까? 5.1 인스타그램 크롤링 ____5.1.1 크롤링 과정 ____5.1.2 인스타그램 접속 후 로그인하기 ____5.1.3 인스타그램 검색 결과 URL을 만들어 접속하기 ____5.1.4 첫 번째 게시글 열기 ____5.1.5 게시글 정보 가져오기 ____5.1.6 다음 게시글 열기 ____5.1.7 여러 게시글 정보 수집하기 ____5.1.8 수집 데이터 저장 ____5.1.9 여러 엑셀 파일의 중복을 제거한 후 통합 저장 5.2 워드 클라우드 ____5.2.1 워드 클라우드를 만드는 과정 ____5.2.2 해시태그 데이터 불러오기 ____5.2.3 해시태그 출현 빈도 집계 ____5.2.4 막대차트로 해시태그 살펴보기 ____5.2.5 워드 클라우드 그리기 5.3 지도 시각화 ____5.3.1 지도 시각화 과정 ____5.3.2 데이터 준비 ____5.3.3 카카오 검색 API 가입 ____5.3.4 카카오 로컬 API를 활용한 장소 검색 ____5.3.5 위치 정보별 인스타 게시량 정리 ____5.3.6 folium을 이용한 지도 시각화 ① - 개별 표시 ____5.3.7 folium을 이용한 지도 시각화 ② - 그룹으로 표시 5.4 특정 단어를 포함한 게시글 찾기 ____5.4.1 원하는 게시글 찾기 ____5.4.2 데이터 준비하기 ____5.4.3 단어 선택하기 5.5 정리 ▣ 06장: 왜 우리 동네에는 스타벅스가 없을까? 6.1 데이터 수집 ____6.1.1 크롤링을 이용한 서울시 스타벅스 매장 목록 데이터 생성 ____6.1.2 서울열린데이터광장의 OPEN API를 활용한 공공데이터 수집 6.2 데이터 전처리 ____6.2.1 서울시 스타벅스 매장 목록, 인구, 사업체 데이터에 시군구명, 시군구코드 추가 ____6.2.2 스타벅스 분석 데이터 만들기 6.3 데이터 시각화 ____6.3.1 스타벅스 매장분포 시각화 ____6.3.2 시군구별 스타벅스 매장 수 시각화 ____6.3.3 스타벅스 매장 수와 인구수 비교 ____6.3.4 스타벅스 매장 수와 사업체 수 비교 6.4 정리 ▣ 07장: 어떤 무선청소기가 인기가 좋을까? 7.1 데이터 수집 1 - 한 페이지 크롤링 ____7.1.1 다나와 소개 ____7.1.2 다나와 검색 페이지 접속 ____7.1.3 다나와 검색 웹 페이지에서 상품 정보 가져오기 7.2 데이터 수집 2 - 여러 페이지에 걸친 다나와 검색 페이지 크롤링 ____7.2.1 다나와 검색 결과 페이지 URL 분석 ____7.2.2 주피터 노트북의 진행표시줄 처리 ____7.2.3 여러 페이지에 걸친 상품 정보 수집 ____7.2.4 수집 데이터 저장 7.3 다나와 크롤링 데이터 전처리 ____7.3.1 다나와 크롤링 데이터 불러오기 ____7.3.2 회사명, 모델명 정리 ____7.3.3 스펙 목록 데이터 살펴보기 ____7.3.4 스펙 목록에서 카테고리, 사용시간, 흡입력을 추출해서 정리 ____7.3.5 무선청소기 사용시간 단위 통일시키기 ____7.3.6 무선 청소기 흡입력 단위 통일시키기 ____7.3.7 다나와 전처리 결과를 엑셀로 저장 7.4 무선청소기 모델별 비교 분석 ____7.4.1 데이터 살펴보기 ____7.4.2 가성비 좋은 제품 살펴보기 ____7.4.3 데이터 시각화 ____7.4.4 인기 제품의 데이터 시각화 7.5 정리